Autoformation en outils d’intelligence artificielle générative : un levier pour guider et optimiser la conception pédagogique - Naffi, Nadia; Montufar, Cindy (Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire / International Journal of Technologies in Higher Education, 2025)
Cet article présente un retour sur une expérimentation d’autoformation guidée à l’intelligence artificielle générative (IAg) menée dans deux cours de cycles supérieurs du programme de technologie éducative à l’Université Laval, impliquant 45 professionnelles et professionnels de l’éducation en formation. L’expérimentation visait à explorer l’appropriation progressive de l’IAg par des personnes conceptrices pédagogiques en activité, en combinant exploration autonome et accompagnement structuré. L’analyse met en évidence une courbe d’apprentissage marquée par trois phases : une curiosité initiale, suivie d’un ébranlement de la confiance en l’expertise humaine, puis une réaffirmation du rôle des personnes actrices de conception pédagogique et d’enseignement grâce à une réflexion collective. Si l’enthousiasme face aux capacités de l’IAg a dominé les premières interactions, plusieurs étudiantes et étudiants ont rapidement ressenti un sentiment de dévalorisation, remettant en question leur propre expertise. Cependant, une discussion en classe animée par l’enseignante a joué un rôle clé dans la reconstruction d’une posture professionnelle solide, en mettant en lumière la complémentarité entre l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine. L’accompagnement pédagogique structuré a permis aux personnes étudiantes de dépasser l’appréhension initiale et de repositionner leur valeur ajoutée dans un environnement où l’IA devient un levier d’innovation et non un substitut aux compétences humaines. Ce retour d’expérience met en évidence l’importance d’une autoformation encadrée, où l’exploration individuelle est soutenue par un cadre pédagogique structurant, favorisant la réflexion critique et la contextualisation des transformations professionnelles induites par l’IA. Les recommandations issues de cette expérimentation s’articulent autour de deux axes principaux : les stratégies à adopter dans l’enseignement supérieur pour une intégration réfléchie et éthique de l’IAg; l’évolution du rôle des personnes actrices de conception pédagogique et d’enseignement, qui doivent se définir non plus comme simples productrices de contenu, mais comme architectes d’environnements d’apprentissage augmentés par l’IA.