Comment intégrer concrètement l’intelligence artificielle dans ses pratiques pédagogiques tout en gardant une exigence de rigueur académique ? À travers une série de 10 webinaires intitulés « Les petits-déjeuners de l’IA– Série 3 », AUNEGe a proposé aux enseignants du supérieur, des démonstrations et des retours d’expérience pour préparer leurs cours, dynamiser leurs classes et renouveler leurs modalités d’évaluation.
Introduction
Entre septembre 2025 et mars 2026, AUNEGe a déployé une nouvelle série de dix webinaires consacrés à l’usage de l’intelligence artificielle en pédagogie. Animée par Carolina Serrano-Archimi et Jacques Baratti (Aix Marseille Université), puis conclue par Mona Laroussi (Directrice de l’Institut de la Francophonie pour l’Éducation et la Formation – IFEF) et Christophe Fournier (Président d’AUNEGe), cette initiative s’inscrit dans une volonté claire : accompagner les enseignants dans l’appropriation progressive, concrète et critique des outils d’IA.
Structurée comme un véritable parcours, cette série explore l’ensemble des dimensions du métier d’enseignant : de la préparation des cours à l’évaluation des étudiants, en passant par l’animation en classe. Elle met en lumière une transformation en profondeur des pratiques pédagogiques, où l’IA ne remplace pas l’enseignant, mais enrichit ses méthodes et élargit le champ des possibles.
Pourquoi cette série maintenant ?
L’irruption des IA génératives dans l’enseignement supérieur a profondément modifié le paysage pédagogique. En peu de temps, les enseignants ont vu apparaître de nouveaux usages possibles pour concevoir un cours, produire des supports, animer des activités, accompagner les étudiants ou encore repenser certaines dimensions de l’évaluation. Mais cette accélération s’est accompagnée d’interrogations tout aussi fortes : que peut-on réellement déléguer à l’IA ? Quels bénéfices sont pédagogiquement pertinents ? Quels risques faut-il anticiper en matière de fiabilité, de biais, d’intégrité académique ou de dépendance aux outils ?
C’est dans ce contexte qu’AUNEGe a déployé cette série de dix webinaires consacrés à l’IA au service des enseignants du supérieur. Cette initiative s’inscrit pleinement dans sa mission d’accompagnement des transformations pédagogiques et de diffusion de pratiques transférables. Organisés en partenariat avec IAE France et la FNEGE, les petits-déjeuners ont proposé un format court, accessible et centré sur les usages, avec une attention constante portée à la discussion critique et au partage d’expériences.
Au fil des séances, un point s’est imposé avec netteté : l’enjeu n’est pas de promouvoir l’IA comme une solution miracle, mais d’aider les enseignants à en faire un usage professionnel, situé, et compatible avec les finalités de l’enseignement supérieur.
Un parcours structuré autour de trois temps : avant, pendant et après le cours
L’un des apports majeurs de cette série tient à sa cohérence d’ensemble. Loin d’une succession d’outils présentés de manière isolée, les petits-déjeuners ont dessiné un véritable parcours, articulé autour de trois temps qui structurent le travail enseignant : la préparation du cours, l’animation de la séance, puis le suivi et l’évaluation.
Cette structuration est particulièrement féconde, car elle replace l’IA dans le flux réel du travail pédagogique. Elle permet de dépasser une approche purement technologique pour revenir à l’essentiel : quels problèmes pédagogiques cherche-t-on à résoudre ? Dans quelles situations l’outil apporte-t-il un appui utile ? Et à quelles conditions cet appui reste-t-il compatible avec les exigences de qualité, d’équité et de responsabilité propres au métier d’enseignant ?
Avant le cours : préparer sans déléguer le jugement pédagogique
Les premières séances ont mis en lumière un ensemble d’usages désormais bien identifiés : génération de plans de cours, formulation d’objectifs pédagogiques, adaptation de supports à différents niveaux d’étudiants, scénarisation d’activités ou première exploration documentaire. Dans cette phase amont, l’IA peut aider à accélérer certaines tâches de préparation, à ouvrir plusieurs pistes de structuration et à rendre plus visible l’alignement entre objectifs, activités et évaluations.
Pour autant, ces usages n’ont de valeur que s’ils restent subordonnés à l’intention pédagogique de l’enseignant. Concevoir un cours ne consiste pas à obtenir rapidement un plan plausible : cela suppose de hiérarchiser les savoirs, d’anticiper les obstacles d’apprentissage, d’ajuster le niveau d’exigence et de tenir compte du contexte disciplinaire. L’IA peut assister ce travail ; elle ne peut en garantir à elle seule ni la pertinence, ni la cohérence, ni la qualité.
L’intérêt des petits-déjeuners a précisément été de montrer que cette phase de préparation peut devenir plus exploratoire et plus réflexive. L’enseignant peut, par exemple, comparer plusieurs formulations d’objectifs, tester des scénarios d’activité, reformuler un support pour le rendre plus accessible, ou encore faire émerger des questions qu’il n’aurait pas immédiatement envisagées. L’outil joue alors un rôle d’appoint intellectuel, non de substitution.
Pendant le cours : utiliser l’IA pour soutenir l’interaction et l’engagement
La deuxième grande séquence de la série a porté sur les usages de l’IA en situation d’enseignement. Ici, la promesse n’est pas d’automatiser la relation pédagogique, mais de soutenir des formes d’interaction plus variées et plus actives. Les expérimentations présentées dans les webinaires ont notamment porté sur la simulation de situations professionnelles, les jeux de rôle, la génération de questions en direct, la production de feedbacks immédiats ou la construction rapide de mises en situation.
Dans cette perspective, l’IA peut contribuer à enrichir l’animation d’une séance, à condition d’être intégrée à un dispositif clairement scénarisé. Elle peut servir de contradicteur dans un débat, d’appui pour un exercice de reformulation, de moteur pour un cas pratique ou encore de support à des échanges en petits groupes. Elle permet parfois de faire émerger plus vite des idées, de varier les formats et d’impliquer davantage les étudiants dans une activité de production ou d’analyse.
Mais là encore, les petits-déjeuners ont utilement rappelé que la valeur pédagogique ne réside pas dans l’outil lui-même. Une interaction « assistée par IA » n’est pas forcément une interaction de qualité. Sans consigne rigoureuse, sans cadrage didactique et sans reprise critique par l’enseignant, l’activité risque de produire surtout de la dispersion ou de l’illusion de compréhension. L’enseignant demeure donc le garant de la mise en forme pédagogique des échanges, du rythme de la séance et du niveau d’exigence intellectuelle demandé aux étudiants.
Après le cours : évaluer, accompagner et améliorer
L’arrivée des IA génératives a déplacé de manière particulièrement sensible les questions d’évaluation. Les petits-déjeuners ont consacré une place importante à cette dimension, en montrant à la fois les potentialités des outils et les limites qu’il convient de poser. Il a notamment été proposé de générer des questions d’examen, de construire des QCM plus structurés, d’élaborer des grilles critériées, de produire un premier niveau de feedback ou encore de s’appuyer sur l’IA pour analyser certains retours d’étudiants dans une perspective d’amélioration continue.
Ces usages peuvent aider à objectiver certains critères, à formuler des retours plus explicites et à alléger une partie du travail répétitif lié à la préparation ou à la pré-structuration de l’évaluation. Ils peuvent aussi favoriser une approche plus formative, en permettant aux étudiants de recevoir plus rapidement des indications sur leurs productions ou leurs erreurs récurrentes.
Toutefois, l’un des apports les plus importants de la série a été de rappeler que l’évaluation ne se réduit jamais à la génération d’un corrigé ou à l’application mécanique d’une grille. Juger une copie, apprécier un raisonnement, reconnaître une progression ou identifier une incompréhension suppose une interprétation experte et contextualisée. L’IA peut contribuer à préparer ce travail ou à en soutenir certains aspects, mais elle ne saurait se substituer à la responsabilité de l’enseignant dans l’attribution d’une note, la formulation d’un jugement académique ou l’ajustement d’un dispositif d’évaluation.
Au-delà du cours : des usages au service des enseignants-chercheurs
L’intérêt de cette série de webinaires tient aussi au fait qu’elle n’a pas limité la réflexion aux seules situations de face-à-face pédagogique. Plusieurs petits-déjeuners ont élargi le périmètre vers les pratiques de recherche et de production de ressources, en s’adressant plus explicitement aux enseignants-chercheurs. Les supports disponibles montrent ainsi des séances consacrées à la revue de littérature assistée par l’IA, à la problématisation, au traitement de données qualitatives, aux enjeux éthiques de l’autorat et de la propriété intellectuelle, ou encore aux questions de sobriété numérique.
Cette extension est essentielle. Dans l’enseignement supérieur, les usages de l’IA ne s’arrêtent pas à la préparation d’un cours : ils interrogent également les manières de lire, de sélectionner, de relier et de synthétiser des sources, de construire une question de recherche, d’explorer un corpus ou de diffuser des ressources. Les petits-déjeuners ont ainsi contribué à replacer l’IA dans l’ensemble de l’écosystème académique, en tenant ensemble les dimensions pédagogiques, scientifiques et institutionnelles.
Les discussions autour des revues de littérature assistées par l’IA ont notamment insisté sur une exigence décisive : l’accélération de certaines étapes ne dispense jamais du contrôle humain sur la qualité des sources, la transparence de la démarche et la reproductibilité relative du travail accompli. Les présentations disponibles soulignent d’ailleurs explicitement les avantages possibles — gain de temps, exploration plus rapide, aide au screening, visualisation de réseaux de références — mais aussi les limites majeures : manque de transparence, biais algorithmiques, hallucinations, dépendance aux bases et nécessité d’une expertise humaine forte.
NotebookLM, ressources et environnements maîtrisés
Parmi les outils abordés, NotebookLM a occupé une place intéressante, parce qu’il déplace légèrement la logique d’usage. Là où beaucoup d’outils conversationnels travaillent à partir du web ouvert ou de connaissances générales, NotebookLM permet de partir de documents choisis, importés et maîtrisés par l’utilisateur. Dans un cadre universitaire, cette orientation est stratégique : elle invite à travailler à partir de corpus identifiés, de supports de cours, d’articles ou de ressources déjà sélectionnés par l’enseignant.
Cet usage ouvre des perspectives concrètes : synthèses ciblées, résumés de documents, création de quiz, préparation de présentations, production de notes intermédiaires, voire génération de formats audio ou de ressources dérivées. Mais surtout, il rappelle qu’un usage pédagogique plus robuste de l’IA passe souvent par une meilleure maîtrise des sources d’entrée. En ce sens, l’enseignant ne consomme plus seulement un outil ; il construit un environnement documentaire et pédagogique plus structuré.
Créer, mutualiser, diffuser : la question des ressources éducatives
Le dernier temps fort de la série ouvre une perspective particulièrement cohérente avec la vocation d’AUNEGe : celle de la création et du partage de ressources. L’IA peut ici intervenir comme un accélérateur de transformation de contenus, d’adaptation de supports ou de déclinaison de formats. Mais l’enjeu dépasse la seule productivité : il s’agit aussi de penser la circulation des savoirs, la mutualisation entre pairs et l’accessibilité des ressources.
Dans cette optique, la réflexion sur les ressources éducatives libres prend une importance particulière. Elle permet de relier les usages de l’IA à une logique plus large de diffusion, de collaboration et de service à la communauté académique. Pour AUNEGe, cette articulation est structurante : accompagner les enseignants dans l’appropriation critique de l’IA, ce n’est pas seulement les aider à aller plus vite ; c’est aussi contribuer à outiller des pratiques transmissibles, discutables et partageables à l’échelle du supérieur.
Ce que cette série dit du métier enseignant
Au terme de ces dix petits-déjeuners, une idée ressort avec force : l’IA ne supprime pas le cœur du métier enseignant, elle en redéfinit certains gestes professionnels. Elle peut devenir tour à tour assistant de conception, support d’animation, aide au feedback, outil documentaire ou appui à la structuration de ressources. Mais dans tous les cas, son intérêt dépend de la capacité de l’enseignant à formuler des objectifs clairs, à vérifier les productions, à choisir les bons contextes d’usage et à maintenir une exigence critique sur les résultats obtenus.
Autrement dit, la question centrale n’est plus seulement “faut-il utiliser l’IA ?”, mais “dans quelles conditions son usage renforce-t-il réellement la qualité pédagogique et académique ?”. Cette inflexion est décisive. Elle déplace la discussion du registre de la fascination technologique vers celui de la professionnalisation des pratiques.
Les petits-déjeuners ont aussi montré qu’un accompagnement collectif est indispensable. Face à des outils qui évoluent vite, les enseignants ont besoin non seulement d’exemples, mais aussi de cadres d’analyse, de retours d’expérience, de controverses explicites et d’espaces de mutualisation. En cela, la série proposée par AUNEGe n’a pas seulement diffusé des usages : elle a contribué à organiser une réflexion collective sur l’évolution du métier.
Conclusion
Avec cette nouvelle série de dix webinaires, AUNEGe a proposé bien davantage qu’une initiation aux outils d’IA. Elle a mis en discussion des gestes professionnels concrets, depuis la préparation des cours jusqu’à l’évaluation, en passant par l’animation pédagogique, la recherche documentaire, l’analyse de corpus et la création de ressources. La force de cette programmation tient précisément à cet équilibre : montrer des usages concrets sans céder à la simplification, ouvrir des perspectives sans masquer les risques, encourager l’expérimentation tout en rappelant les exigences de méthode, de vérification et de responsabilité.
L’enjeu, désormais, n’est plus seulement de découvrir ce que l’IA permet. Il est d’apprendre à en faire un usage situé, argumenté et partageable, au service d’une pédagogie exigeante et d’une activité académique pleinement assumée. De ce point de vue, les petits-déjeuners de l’IA auront joué un rôle précieux : non pas installer une mode, mais aider les enseignants du supérieur à construire des pratiques plus réfléchies, plus explicites et mieux maîtrisées.
Retrouvez tous les replays des petits-déjeuners AUNEGe ainsi que les transcriptions et les supports de présentation sur la page : https://aunege.fr/ressources/webinaires/