B. Bakhta
Adoption d’une charte éthique, révision des méthodes d’évaluation, formation des enseignants et protection des données personnelles : les recommandations issues des travaux du laboratoire SIGMA mettent l’accent sur la nécessité d’intégrer l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur sans compromettre l’intégrité académique ni l’esprit critique des étudiants.
Encadrer l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA), préserver l’intégrité académique et adapter les pratiques pédagogiques aux nouvelles réalités numériques. Tels sont les principaux axes des recommandations formulées dans le cadre d’une rencontre scientifique nationale organisée ce mardi 20 octobre par le laboratoire SIGMA de l’université Oran 1 Ahmed-Ben-Bella.
Selon la professeure Ibtissem Rais Ali, directrice du laboratoire SIGMA et enseignante à la faculté de communication de l’université Oran 1, ces propositions visent à promouvoir une utilisation responsable de l’intelligence artificielle dans la formation universitaire, en conciliant les possibilités offertes par ces technologies avec les exigences de rigueur scientifique et de réflexion autonome.
Parmi les mesures préconisées figure l’adoption, au sein des établissements universitaires, d’une charte pédagogique définissant clairement les usages autorisés et ceux qui ne le sont pas. Fondée sur les principes de transparence, d’équité, d’intégrité et de primauté de l’humain, cette charte serait accompagnée de la mise en place de comités d’éthique chargés d’examiner les situations litigieuses, de conseiller les enseignants et les étudiants et d’actualiser régulièrement les règles applicables. La déclaration de l’utilisation des outils d’IA dans les travaux universitaires, avec la précision de leur contribution, figure également parmi les recommandations.
Repenser l’évaluation et former les enseignants
Sur le plan pédagogique, les recommandations invitent à revoir les méthodes d’évaluation afin de mieux apprécier le cheminement intellectuel de l’étudiant, et non uniquement le produit final. L’exploitation des brouillons, le suivi des étapes de réflexion, les soutenances orales, les travaux réalisés en temps limité et l’évaluation entre pairs sont autant de pistes proposées pour mieux mesurer les acquis réels.
L’objectif est également de faire de l’intelligence artificielle un outil stimulant l’analyse et le questionnement, plutôt qu’un moyen d’obtenir des réponses toutes faites. Les étudiants devraient ainsi être encouragés à vérifier les résultats générés, à les confronter à des sources fiables et à identifier les erreurs ou les biais susceptibles d’affecter les contenus produits.
La formation continue des enseignants constitue un autre levier essentiel. Elle devrait leur permettre de mieux comprendre le fonctionnement des modèles d’IA, de concevoir des activités pédagogiques adaptées et de détecter les formes de fraude liées à leur utilisation. La création de réseaux d’échange entre les universités algériennes est également préconisée pour mutualiser les expériences et les ressources éducatives.
L’équité numérique en ligne de mire
Les recommandations insistent, par ailleurs, sur la nécessité de garantir un accès équitable aux outils autorisés, de réduire la fracture numérique entre les étudiants et de protéger leurs données personnelles lors de l’utilisation de plateformes externes. Le soutien aux recherches de terrain visant à mesurer l’impact de l’IA sur le développement de la pensée critique figure aussi parmi les priorités identifiées.
Ces propositions s’inscrivent dans le cadre du colloque national hybride organisé par le laboratoire SIGMA autour du thème « L’intelligence artificielle et l’intelligence humaine : de l’opposition à la complémentarité dans la formation universitaire ». La rencontre, menée en coordination avec des structures universitaires partenaires, prévoit également deux ateliers de formation destinés aux enseignants et aux étudiants.
À travers ces travaux, l’ambition est de dépasser le débat opposant intelligence humaine et intelligence artificielle pour promouvoir un modèle universitaire fondé sur leur complémentarité, dans lequel l’innovation technologique demeure un moyen de renforcer les apprentissages, la recherche scientifique et l’autonomie intellectuelle.
