Autoformation en outils d’intelligence artificielle générative : un levier pour guider et optimiser la conception pédagogique Self-Training in the use of GenAI Tools: A Lever to Guide and Optimize Instructional Design

Résumé

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 :

1. les stratégies à adopter dans l’enseignement supérieur pour une intégration réfléchie et éthique de l’IAg;

2. 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.

Mots-clés :

• Autoformation guidée,
• intelligence artificielle générative,
• formation professionnelle,
• technologie éducative,
• enseignement supérieur,
• conception pédagogique,
• pratique réflexive,
• innovation pédagogique,
• développement professionnel,
• éthique numérique

Abstract

This article presents a practice-based reflection on an experiment in guided self-training on generative artificial intelligence (GenAI), conducted in two graduate courses in Educational Technology at Université Laval, involving 45 professionals in instructional design and education. The experiment aimed to explore how practising instructional designers progressively appropriated GenAI, combining independent exploration with structured pedagogical support.

The analysis highlights a three-phase learning curve: an initial curiosity, followed by a disruption of professional confidence, and ultimately a reaffirmation of the role of instructional designers through collective reflection. While initial interactions with GenAI sparked enthusiasm for its potential, many participants soon experienced a sense of devaluation, questioning their expertise in light of AI’s capabilities. However, a classroom discussion led by the instructor played a pivotal role in rebuilding professional confidence, emphasizing the complementarity between artificial and human intelligence. The structured pedagogical framework enabled students to move beyond their initial apprehension and reposition their expertise within a professional landscape where AI serves as an innovation enabler rather than a replacement for human skills.

This reflection on practice highlights the importance of structured self-training, where individual exploration is enriched by a pedagogical framework fostering critical thinking and a contextualized understanding of AI‑driven professional transformations. The recommendations derived from this experiment focus on two key areas: 1) strategies for higher education institutions to ensure the thoughtful and ethical integration of GenAI, and 2) the evolving role of instructional designers and learning experience designers, who must shift from being content producers to becoming architects of AI‑enhanced learning environments.

Keywords:

• Guided self-training,
• generative artificial intelligence,
• vocational training,
• educational technology,
• higher education,
• learning experience design,
• reflective practice,
• educational innovation,
• professional development,
• digital ethics