L’objectif de cette contribution est d'explorer la question de l'intégration de l’intelligence Artificielle générative dans les usages des apprenants, tout en examinant son rôle en tant qu'outil de progressivité dans les processus d’apprentissage en milieu universitaire au Maroc. Pour ce faire, une enquête exploratoire est engagée via un questionnaire et des focus groupes visant les étudiants inscrits à l’Ecole Nationale des Sciences Appliquées d'Agadir (ENSA), qui confortent, En fine, la transformation des comportements des apprenants ainsi que l’obligation pédagogique de trouver l’équilibre. entre technologie et compétences humaines.   

Le numérique est considéré comme un fait social total au sens de Mauss (1923) car il requestionne l’activité humaine, particulièrement ces deux dernières années avec l’apparition subite de l’IA générative dans le domaine de l’éducation (dite IAED). Nous proposons dans cet article d’étudier cette révolution anthropologique en cinq parties :
- Une introduction historique et philosophique
- Le numérique à et pour l’école
- L’IA pour l’éducation, pour quoi faire, pour quels usages et à quelles fins?
- Caractérisation de la jeunesse et de l’école à l’ère du numérique
- L’innovation pédagogique par le numérique peut donner du sens à l’éco-citoyenneté (éco-pédagogie)
Nous évoquerons enfin la tension entre sobriété et émancipation et la peur de l’artificialité de l’IA, pour conclure au prisme de la philosophie des techniques.

At a time when generative AI enables the creation of synthetic visual content, visual disinformation no longer stems solely from fake or manipulated images. Increasingly, it arises from authentic images received and interpreted within unstable regimes of interpretation.
This presentation draws on recent case studies (unaltered videos interpreted through conspiratorial lenses) to argue that disinformation now stems less from fabrication than from the circulation, framing, and instrumentalization of images in emotionally charged, polarized, and distrustful digital environments.
Combining a theoretical framework inspired by Foucault’s concept of “regimes of truth” with an ongoing qualitative study of media literacy practices, this talk highlights the current lack of attention to AI-generated images in educational media resources.
It advocates moving beyond technical verification toward a pedagogy of doubt — one that equips learners to question uses, narratives, and social effects of images.
The key issue is no longer merely whether an image is true or false, but why and how it creates cognitive and emotional disturbance — and how to develop critical skills to navigate today’s unstable visual regimes.

Cette étude longitudinale (2023-2025), menée auprès de 64 étudiants de master en sciences de l’éducation, analyse les transformations des pratiques d’apprentissage induites par l’intégration accompagnée de l’IA générative. Inscrite dans une approche constructiviste, elle mobilise trois cadres : l’épistémologie pédagogique comme praxis réflexive (Houssaye, 2002 ; Chalmel, 2015), la littératie en IA comme compétence critique (Davy et al., 2021 ; Long & Magerko, 2024) et la théorie de l’activité (Engeström, 1999). Le dispositif TEGI (Training, Exploration, Guidance, Implementation) a structuré l’accompagnement vers des usages éthiques et collaboratifs de l’IA. Les étudiants ont développé des compétences avancées en ingénierie du prompt (ROCOBEC, zero-shot/one-shot/few-shot) et une conscience accrue des biais algorithmiques. Les résultats montrent un basculement d’une posture sceptique à une appropriation raisonnée et collaborative, avec 68 % d’interactions en mode co-construction. L’étude démontre que la littératie en IA constitue un levier décisif pour transformer l’IA en partenaire cognitif, renforcer l’autonomie critique et soutenir une véritable transformation pédagogique;

L’usage massif des intelligences artificielles génératives (IAG) par les étudiants questionnent les enseignants que nous sommes sur le contenu de nos enseignements, les livrables demandés et les méthodes et critères d’évaluation. Cette communication présente un guide de bonnes pratiques diffusé cette année aux étudiants d'un IAE, afin de les accompagner dans leurs usages des IAG, notamment dans la réalisation de leur mémoire. Ce guide a été élaboré selon le processus méthodologique de Design Science proposé par Peffers et al. (2008). Il rappelle les attendus d’un travail académique, explicite les différents usages possibles des IAG dans le cadre d’un mémoire et leurs points de vigilance, définit des règles de transparence pour rendre conforme cet usage aux attendus. La vocation première de ce guide n’est pas de limiter l’usage des IAG, mais d’expliquer ces usages dans une démarche pédagogique et de réinstaurer une confiance entre étudiant et enseignant dans le cadre de l’évaluation des travaux académiques. Cette proposition se veut un support d’échange de bonnes pratiques et de discussion au sein du track “Pédagogie et médiation” de la conférence.

L’argumentaire de ce colloque QPES plante bien le décor des nombreuses questions bouleversantes qui assaillent aujourd'hui l’enseignement supérieur. Parmi celles-ci, nous en retenons plus particulièrement deux, l’intelligence artificielle (IA) générative et la transition socio-environnementale (TSE), pour en faire l'objet du débat proposé. Prenant appui sur une expérience que nous conduisons actuellement dans le cadre d’un séminaire en pédagogie de l’enseignement supérieur et d’une formation de 3ème cycle (écriture de récits fictions, mise en débat avec la perspective de dégager des prises en compte pédagogiques de ces deux thématiques et de leur interrelation), nous proposons de partager et élargir ce débat lors de ce colloque QPES. Ce travail préalablement réalisé servira de base de discussion pour questionner la manière dont les thématiques de l’IA et de la TSE peuvent être appréhendées dans l’enseignement supérieur : quel(s) savoir(s) remettre en question ? quel(s) nouveau(x) savoir(s) élaborer ? quelle posture construire ? … Notre proposition de mise en débat vise deux objectifs : a) partager nos réflexions et les dynamiser grâce aux discussions ; b) partager notre méthode pour en faciliter la ré-exploitation dans d’autres contextes.

"L’article de l’UNESCO analyse l’impact de l’intelligence artificielle générative sur l’éducation, surtout dans l’enseignement supérieur. Il souligne que l’IA facilite l’accès aux réponses mais peut appauvrir l’esprit critique. L’enjeu central est de préserver l’art du questionnement et une pédagogie réflexive, face aux transformations numériques contemporaines et aux usages étudiants émergents."

Le GTNUM IA2GE est porté par le laboratoire LISEC en collaboration avec la DRANE Grand-Est, dans le cadre plus large des GTNUM impulsés par la DNE du ministère de l’éducation nationale. Il a pour but d’étudier les usages (et les non-usages) des IA génératives (IAG) des enseignants et des élèves de la région Grand Est du primaire et du secondaire en regard des apports des connaissances scientifiques actuelles sur les phénomènes pédagogiques, didactiques, d’apprentissage et d’éducation. Son objectif est d’identifier des obstacles, des conflits et des leviers dans le contexte des usages des IA génératives pour produire des ressources pratiques relevant des ingénieries pédagogique, didactique et de formation mais aussi de la démarche prospective de développement d’outils futurs en vue d’accompagner les enseignants.
Le présent document est une publication des tris à plat (statistiques) issus de l’enquête menée dans la région académique Grand Est en décembre 2024 et janvier 2025.

Cette formation sur l'intelligence artificielle à destination des enseignants et à l'ensemble de la communauté éducative comporte plusieurs niveaux d'objectifs :

• Démystifier et comprendre l'IA ;

• Expérimenter et faire bon usage des ressources numériques éducatives avec des services d'IA ;

• Contribuer au développement de compétences numériques chez tous les enseignants et élèves qui incluent une dimension éthique au-delà des aspects techniques ou réglementaires de l'IA.