Apprendre à l’ère de l’intelligence artificielle générative : usages recommandés, outils de détection et politiques académiques

Manwana Sindani, Dieu-Merci
(2025) “Objectif Réussite” du Centre Placet et de la CGEI , en collaboration avec Unlock Student Success de l’UCLouvain — Location: Louvain-la-Neuve, Belgique (20.October.2025)

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Ce document de formation a pour objectif de sensibiliser la communauté universitaire aux enjeux, aux usages et aux politiques encadrant l’intelligence artificielle générative (IAG) dans l’enseignement supérieur. En trois modules, il propose une approche à la fois explicative, éthique et institutionnelle de cette nouvelle technologie. Le premier module présente les fondements de l’IAG, en distinguant ses trois principales approches historiques — symbolique, connexionniste et générative. Il en décrit le fonctionnement technique (entraînement sur de vastes corpus, prédiction de mots, ajustement par apprentissage humain) et souligne à la fois ses promesses (soutien à la recherche, créativité, personnalisation de l’apprentissage) et ses limites (biais, opacité, désinformation, dépendance cognitive, impact environnemental). L’IAG y est envisagée comme un outil de simulation linguistique puissant, mais dépourvu de compréhension réelle. Le deuxième module s’attache aux usages recommandés de l’IAG dans le cadre académique. Il propose des balises claires pour les étudiant·es, enseignant·es et chercheur·euses : l’IA peut servir à la rédaction, à la traduction, à la planification, à la recherche documentaire ou à la créativité, pour autant qu’elle soit utilisée de manière complémentaire, critique et transparente. Trois principes guident cette utilisation : la responsabilité de l’utilisateur, la transparence des pratiques et l’authenticité des productions. L’UCLouvain encourage aussi l’usage d’outils institutionnels sécurisés, comme Piccolo, garantissant la confidentialité des données. Le troisième module examine les limites des outils de détection et les nouvelles stratégies d’intégrité académique. Il montre que les détecteurs d’IAG (GPTZero, Turnitin AI Detector, Compilatio) demeurent peu fiables et soulèvent des problèmes éthiques et juridiques. L’université privilégie dès lors des stratégies pédagogiques alternatives : faire confiance, éviter, surpasser et adapter les évaluations à l’ère de l’IA. Ce cadre repose sur une politique universitaire axée sur la confiance, la formation et la souveraineté numérique, à travers le développement d’outils internes et de formations à la compétence numérique critique.
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Manwana Sindani, D.-M. (2025). Apprendre à l’ère de l’intelligence artificielle générative : usages recommandés, outils de détection et politiques académiques. “Objectif Réussite” du Centre Placet et de la CGEI , en collaboration avec Unlock Student Success de l’UCLouvain, Louvain-la-Neuve, Belgique. https://hdl.handle.net/2078.5/260625