Si l’éducation supérieure était une grande symphonie, composée d’un groupe diversifié de musiciens, chacun avec ses compétences, instruments et styles, alors ses enseignants en seraient les chefs d’orchestre. Ils harmoniseraient soigneusement chaque contribution pour créer quelque chose de plus grand que la somme de ses parties. Dans cette analogie, l’intelligence artificielle (IA) se présente comme un outil de direction avancé, promettant une synchronisation parfaite, des notes impeccables et une mise en valeur de chaque musicien sans erreur humaine.
Cependant, avant de confier entièrement cette tâche à l’IA, il convient de se poser une question essentielle : cet outil automatisé saura-t-il comprendre le timing unique, l’émotion nuancée ou les improvisations subtiles que chaque œuvre exige ? Renforcera-t-il réellement la performance de l’orchestre ou gommera-t-il l’individualité de chaque musicien, produisant une symphonie techniquement parfaite mais émotionnellement fade ?
1. Inégalités dans l’Utilisation de l’IA : Réduction ou Amplification des Écarts ?
L’intégration de l’IA dans l’éducation repose sur la capacité des enseignants à l’utiliser efficacement. Or, dans un secteur aussi diversifié, marqué par des parcours, des niveaux de littératie numérique et des expériences professionnelles variés, cette capacité est loin d’être homogène. Par exemple, maîtriser l’« ingénierie des prompts », c’est-à-dire concevoir des instructions précises pour optimiser les résultats produits par l’IA, requiert non seulement des compétences techniques mais aussi une intuition pédagogique et une créativité particulières.
Certains enseignants s’adapteront rapidement, utilisant l’IA pour enrichir leur enseignement et offrir des expériences personnalisées. D’autres, en revanche, pourraient rencontrer des difficultés, notamment ceux ayant un accès limité à des formations ou manquant de confiance face aux nouvelles technologies. Ce déséquilibre risque de créer une fracture au sein du corps enseignant : d’un côté, ceux qui exploitent l’IA de manière innovante, et de l’autre, ceux qui se contentent d’approches superficielles, insuffisantes pour répondre aux besoins des apprenants.
2. De Créateur à Curateur : L’Érosion du Rôle de l’Enseignant
Les enseignants de l’éducation supérieure ne se contentent pas de transmettre des contenus ; ils les conçoivent et les adaptent. Leur expertise, leur créativité et leur compréhension approfondie des besoins de leurs étudiants leur permettent de créer des expériences d’apprentissage riches et significatives. Les outils d’IA, qui proposent des plans de cours, des évaluations ou des activités préconçus, risquent de modifier cette dynamique, transformant les enseignants en simples gestionnaires de contenus.
Si l’IA prend en charge les aspects créatifs de l’enseignement, que deviendra le rôle distinctif de l’enseignant ? Une leçon générée par une machine peut être efficace, mais elle manquera toujours de profondeur, de personnalisation et de pertinence contextuelle qu’un enseignant apporte. Au fil du temps, les enseignants qui se reposent sur l’IA pourraient voir leur identité professionnelle s’effacer, leur expertise étant éclipsée par des contenus préfabriqués.
3. La Déqualification : Le Coût Caché de la Dépendance
Les enseignants de l’éducation supérieure sont reconnus pour leur capacité d’adaptation, leur résolution de problèmes et leur aptitude à répondre aux besoins variés des apprenants. L’IA promet de prendre en charge des tâches répétitives, permettant aux enseignants de se concentrer davantage sur les relations avec les étudiants et sur l’engagement pédagogique. Mais ce confort s’accompagne d’un coût caché : l’érosion progressive des compétences clés.
Lorsque l’IA génère des contenus pédagogiques, adapte les supports ou automatise les retours d’évaluation, les enseignants risquent de s’y fier à un point tel que leurs propres compétences se détériorent.