Introduction au parcours pédagogique

Intégrer l'éthique de l'IA dans l'enseignement supérieur

Depuis 2022, la démocratisation des outils d'intelligence artificielle générative bouleverse nos façons d'apprendre, de travailler et d'interagir. L'enseignement supérieur n'échappe pas à cette révolution : les étudiantes et étudiants se sont massivement approprié ces outils, souvent plus vite que les enseignements n'ont pu s'adapter. Du côté du corps enseignant, les interrogations se multiplient sur le cadre d'usage à poser, les limites à fixer, la posture à adopter face à ces nouveaux usages.

C'est pour répondre à ces interrogations que nous proposons ce parcours : créer du dialogue avec vos étudiantes et étudiants sur les enjeux de l'IA dans vos enseignements, à partir d'une approche centrée sur l'éthique.

Ce parcours vise à outiller les personnes enseignantes pour que leurs étudiantes et étudiants puissent appliquer l'éthique de l'IA à des contextes réels : leurs choix professionnels, leur engagement social, leurs responsabilités citoyennes. Il s'intègre naturellement dans des enseignements TEDS ou DDRS, mais reste mobilisable dans tout contexte pédagogique, quelle que soit la discipline.

L'objectif n'est pas de former sur le fond de l'éthique ou de l'IA, mais de fournir des formats directement activables pour faciliter l'animation d'une séance, la structuration d'un module ou l'enrichissement d'un programme existant, sans expertise préalable en éthique académique ou en philosophie morale.

Ce parcours s'adresse à toute personne enseignante du supérieur qui souhaite intégrer l'éthique de l'IA dans son enseignement : modules de culture générale, cours disciplinaires, projets étudiants ou accompagnements transversaux, dès lors que la question de l'éthique, de l'IA ou de ses impacts sociétaux trouve sa place dans le cursus visé.

Intentions pédagogiques

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Ce parcours s'appuie sur le référentiel de compétence en IA de l'UNESCO. C'est un cadre de référence international, reconnu dans l'enseignement supérieur, qui a l'intérêt de ne pas isoler l'éthique comme un module théorique à part, mais de l'intégrer comme une dimension transversale, articulée aux compétences techniques et pédagogiques liées à l'IA.

Nous mobilisons en particulier sa dimension éthique et ses six principes, utilisés tout au long du parcours comme grille de lecture des situations rencontrées, et non comme un contenu à mémoriser :

• Ne pas nuire : Un système d'IA ne devrait pas être utilisé à des fins potentiellement néfastes pour les personnes, qu'il s'agisse de reconnaissance faciale à des fins de surveillance, d'algorithmes prédictifs pour noter des examens, ou d'atteintes à la confidentialité des données. Ce principe engage la capacité à évaluer si un outil donné est conforme aux valeurs humaines et aux réglementations en vigueur
• Proportionnalité : L'usage d'un système d'IA doit être justifié par rapport à l'objectif visé. Ce principe invite à examiner si une méthode d'IA est réellement adaptée au contexte, si ses bénéfices sont avérés, et si une alternative non-IA ne serait pas préférable
• Non-discrimination : Les systèmes d'IA peuvent intégrer et amplifier des biais sexistes, ethniques, culturels ou liés à d'autres caractéristiques. Ce principe engage la capacité à détecter ces biais dans les données et les résultats, et à travailler à une plus grande accessibilité et inclusivité des systèmes
• Durabilité : Les systèmes d'IA ont des implications environnementales réelles : consommation énergétique, empreinte carbone des modèles, ressources nécessaires à l'infrastructure. Ce principe engage la capacité à évaluer et à expliquer ces impacts, et à les intégrer dans les choix de conception
• Détermination humaine : Les décisions importantes ne doivent pas être entièrement déléguées à une IA. L'humain doit rester maître de ses choix et capable de contester une décision algorithmique. Ce principe engage la capacité à identifier où et comment l'humain doit conserver son pouvoir de décision
• Transparence et explicabilité : Les personnes affectées par une décision algorithmique doivent pouvoir comprendre comment et pourquoi cette décision a été prise. Ce principe engage la capacité à évaluer la clarté et l'accessibilité des informations sur un système, et à exiger une meilleure documentation </aside>

Des ressources simples à mettre en place

Les activités proposées ne nécessitent aucune expertise technique ou méthodologique préalable. Elles sont pensées pour être simples à animer, en présentiel comme en distanciel, à partir de supports légers et facilement mobilisables en classe. L'enjeu est d'ouvrir des discussions, de faire évoluer les représentations de l'IA, et d'outiller les étudiantes et étudiants pour qu'ils puissent contribuer à un usage raisonné et éthique de l'intelligence artificielle.

Caractéristiques des ressources

• Format TD, pour des groupes de 20 à 35 personnes
• Approche par situation concrète et dilemme, avant la théorie
• Chaque séquence rattachée à un objectif curriculaire du référentiel UNESCO (code CG), explicitement référencé

Architecture du parcours : trois niveaux d'appropriation

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Le parcours est structuré en trois niveaux, conçus de manière progressive et complémentaire, afin d'accompagner pas à pas la montée en compétence des étudiants et étudiantes :

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📆 Disponible dès septembre 2026

Développer une conscience éthique de base : nommer les enjeux, reconnaître les tensions et les dilemmes, relier les choix techniques à leurs effets sur les personnes. Ce niveau forme un tronc commun, transversal, sans prérequis technique.

📆 Disponible très prochainement

Mobiliser les principes éthiques face à des systèmes existants : analyser un outil ou une décision algorithmique en cours d'utilisation, identifier les dysfonctionnements éthiques, auditer et proposer des corrections. Les approches divergent selon trois filières métier (Tech, Data, Humanités numériques).

📆 Disponible très prochainement

Concevoir en amont, avec l'éthique au cœur : partir d'un besoin humain, questionner le rôle de l'IA, définir des principes de gouvernance et produire des cadres normatifs ou institutionnels. Le registre d'action demeure différencié par filière.