Ouverture de la session

Cette première séance de PEDAGOGIA inaugure un rendez-vous mensuel consacré aux usages de l’intelligence artificielle dans l’enseignement à l’Université Lumière Lyon 2. Le cadre posé est celui d’un espace ouvert d’échanges, de retours d’expérience et de réflexion critique et éthique.

Intervention de Matilde Alonso

L’IA générative constitue une transformation majeure à laquelle l’université ne peut se soustraire. Sa démocratisation bouleverse les pratiques professionnelles et pédagogiques.

L’introduction de l’IA dès le début du master, dans une logique d’exploration collective, permet de lever les tabous et d’intégrer l’IA comme objet et outil pédagogique.

Les bénéfices (gain de temps, démocratisation des savoirs, soutien aux étudiants) coexistent avec des risques : dépendance, remise en cause de l’évaluation, enjeux d’éthique et de propriété intellectuelle.

Échanges avec les participants

• Suspicion accrue face à des travaux étudiants de qualité inhabituelle.
• Transformation du rapport à l’aide (humaine → automatisée).
• Inégalités de compétences dans l’usage des IA.
• Nécessité d’une formation transversale à l’IA.

Conclusion

L’intégration de l’IA est inévitable. L’enjeu est de l’accompagner de manière réfléchie, éthique et pragmatique afin de développer l’esprit critique, la créativité et l’autonomie des étudiants.

Positionnement de la session

La session 2 de PEDAGOGIA s’est appuyée sur le témoignage de Mansour Mayaki, maître de conférences en informatique, récemment recruté à la Faculté de droit. Ce positionnement interdisciplinaire a permis d’éclairer les enjeux de l’IA dans un champ fortement structuré par les textes, les normes et la responsabilité humaine.

Clarifier ce qu’est (et n’est pas) l’IA

L’intervenant a rappelé qu’il n’existe pas de définition universelle de l’intelligence, humaine ou artificielle. Les systèmes d’IA actuels reposent sur des modèles statistiques entraînés à partir de grandes masses de données. Ils n’ont ni conscience, ni intention, ni compréhension du monde.

Cette clarification est essentielle pour lutter contre les représentations fantasmées de l’IA et éviter une délégation aveugle aux outils.

IA et droit : opportunités et limites

Dans le champ juridique, l’IA peut assister la rédaction de documents, la synthèse de décisions ou l’analyse de vastes corpus textuels. Le droit apparaît ainsi comme l’un des domaines les plus directement impactés.

Toutefois, ces usages posent des limites importantes : biais, erreurs factuelles, hallucinations et difficultés d’explicabilité. Dans ce domaine, la responsabilité et le jugement doivent impérativement rester humains.

Enjeux environnementaux

L’empreinte environnementale de l’IA constitue un enjeu éthique majeur. L’entraînement et l’utilisation des grands modèles mobilisent des ressources énergétiques et matérielles importantes. Les recherches actuelles visent à développer des modèles plus sobres et plus soutenables.

Former étudiants et enseignants

Former à l’IA ne signifie pas former des spécialistes techniques, mais permettre aux étudiants de comprendre les principes de fonctionnement, les limites et les biais des outils. Cette compréhension est indispensable pour développer un usage critique et raisonné.

Les échanges ont également souligné la nécessité d’accompagner les enseignants par des repères partagés, des ressources communes et des espaces de réflexion collective.

Ce que l’IA ne remplacera pas

Un consensus fort s’est dégagé : la relation pédagogique, l’empathie, l’accompagnement individualisé et la construction du sens restent au cœur du métier d’enseignant. L’IA peut automatiser certaines tâches, mais ne peut ni créer du lien ni susciter l’engagement.

Contexte et objectifs de la session

La session PÉDAGOGIA #4 a été consacrée à la question de la régulation des usages de l’intelligence artificielle par les étudiants. Elle s’est ouverte par l’intervention de Tanguy Leroy, directeur de l’Institut de Psychologie de Lyon (IPsyL), qui a présenté le travail mené au sein de l’institut depuis 2022 pour encadrer ces usages.

Constats partagés depuis 2022

Les échanges se sont appuyés sur une série de constats désormais largement partagés : productions écrites formellement très correctes mais parfois atypiques, performances élevées dans les évaluations en ligne, écarts importants entre mémoires et soutenances, ou encore situations où des productions générées par l’IA semblent plus abouties que certains travaux étudiants.

Ces évolutions ont installé une incertitude collective, touchant à la fois les étudiants, les enseignants, les évaluateurs et les responsables de formation, quant aux critères d’évaluation, aux compétences attendues et au sens même des apprentissages.

Le choix de la régulation à l’IPsyL

Face à ces enjeux, l’IPsyL a fait le choix d’une régulation explicite et assumée des usages de l’IA, plutôt qu’une interdiction jugée irréaliste. Cette régulation repose sur trois principes : intégrité scientifique, transparence et responsabilisation.

Une note d’information adoptée en septembre 2025 précise les usages autorisés et interdits, rappelle les limites des outils d’IA (erreurs, hallucinations, biais) et impose une déclaration détaillée des usages, accompagnée d’une attestation sur l’honneur.

Premiers retours et effets observés

Les premiers retours font état d’une bonne appropriation formelle du cadre par les étudiants et d’usages globalement conformes aux règles fixées. Toutefois, la réflexion sur les enjeux épistémiques et éthiques reste encore limitée.

Du côté des enseignants, le dispositif est perçu comme un appui structurant, mais il fait émerger de nouvelles tensions autour de l’évaluation, conduisant à interroger les modalités d’examen et à envisager des évolutions (présentiel, écrits longs, place accrue des soutenances).

Principaux questionnements soulevés

• L’adaptation des critères de notation et du niveau d’exigence à l’ère de l’IA.
• La prise en compte des déclarations d’usage dans l’évaluation.
• Les enjeux d’honnêteté académique, de transparence et d’équité.
• Les limites du contrôle, de la détection et des sanctions.
• Les compétences prioritaires à développer chez les étudiants.
• La pertinence des formats pédagogiques traditionnels, notamment du cours magistral.

Conclusion

Les échanges de PÉDAGOGIA #4 ont montré que l’IA agit avant tout comme un révélateur des tensions structurelles de l’enseignement supérieur, en particulier autour de l’évaluation, de l’intégrité académique et des finalités de la formation.

Plus que des réponses définitives, la session a souligné la nécessité de construire collectivement des repères partagés et évolutifs pour accompagner ces transformations, dans une approche éthique, responsable et centrée sur l’humain.

Cette session de PÉDAGOGIA est consacrée à l’ajustement des pratiques pédagogiques face à l’usage croissant de l’intelligence artificielle générative par les étudiants. Les enquêtes internationales montrent que l’IA est déjà largement intégrée dans les pratiques d’étude, tandis que les attentes des étudiants portent avant tout sur des recommandations claires, explicites et cohérentes de la part des enseignants et des institutions.

Pourquoi introduire des balises IA ?

La multiplication des usages étudiants, le flou fréquent dans les consignes et les tensions autour de l’évaluation rendent nécessaire une clarification pédagogique. Les balises IA visent à aligner les attentes, sécuriser les étudiants et protéger les enseignants en rendant explicites les règles du jeu.

Les niveaux d’usage de l’IA

L’usage de l’IA peut être positionné sur un continuum allant de l’interdiction totale à une intégration complète dans les activités d’apprentissage et d’évaluation :

• Niveau 0 : IA interdite, lorsque l’objectif est l’autonomie ou la maîtrise individuelle.
• Niveau 1 : IA autorisée pour assister l’apprentissage (idéation, compréhension, reformulation), avec déclaration.
• Niveau 2 : IA autorisée pour améliorer un travail existant (rétroaction, analyse, confrontation d’idées), avec déclaration.
• Niveau 3 : IA autorisée pour produire des contenus qui seront retravaillés par l’étudiant, avec citation ou déclaration.
• Niveau 4 : IA pleinement intégrée, sans restriction spécifique, sous réserve de transparence.

Qu’est-ce qu’une balise IA ?

Une balise IA est un court texte inséré dans une consigne ou un syllabus qui explicite les modalités d’usage de l’IA. Elle ne constitue ni une interdiction par défaut, ni un règlement disciplinaire, mais un outil pédagogique au service de l’apprentissage.

Structure d’une balise IA efficace

1. Identifier l’activité concernée, pour éviter les consignes trop générales.
2. Définir le niveau d’usage de l’IA, en cohérence avec l’objectif visé.
3. Expliciter l’intention pédagogique, afin de légitimer la consigne auprès des étudiants.
4. Demander, si nécessaire, une trace ou une déclaration, dans une logique de transparence et non de contrôle.

Points de vigilance

Sont à éviter : les balises trop vagues, les consignes uniformes pour tout le cours, les formulations uniquement répressives et l’absence d’intention pédagogique.

En conclusion

Une bonne balise IA indique clairement ce qui est autorisé, pourquoi cela l’est et jusqu’où l’IA peut être mobilisée. L’enjeu est d’encourager un usage raisonné de l’IA, adapté aux objectifs d’apprentissage, et d’intégrer l’IA comme une composante possible des compétences visées, lorsque cela est pertinent.