L’IA générative, un moyen de développer l’approche par compétences

En aidant à personnaliser les parcours, l’intelligence artificielle enrichit la dimension interactive des dispositifs d’apprentissage, permettant à l’approche par compétences de se déployer pleinement.

Si les changements débutés dans l’enseignement avec et par le numérique constituent depuis leur émergence un phénomène intéressant à étudier, la sortie de ChatGPT 5 (GPT-5), le 7 août 2025, par OpenAI, donne à ces questions de recherche une acuité particulière. Les évolutions des pratiques éducatives se sont en effet considérablement accélérées ces derniers mois, laissant une plus large place aux outils technologiques issus notamment de l’intelligence artificielle (IA) générative.

Les enseignants, les élèves, les étudiants et les responsables de formation se sont emparés de ces nouvelles conditions de transmission d’informations, et de partages d’idées.

Cette palette d’outils peut-elle aider à développer de nouvelles manières d’envisager les apprentissages, en privilégiant une approche par compétences ?

L’approche par compétences, une démarche en pleine mutation

L’approche par compétences a pris forme avec le texte de cadrage national des formations conduisant à la délivrance des diplômes nationaux de licence, de licence professionnelle et de master, en 2014. Elle a été complétée, en 2018, par l’arrêté relatif au diplôme de licence et, en 2019, par celui relatif au diplôme de licence professionnelle.

Cette approche impulse des changements nouveaux et profonds dans les universités. Elle se définit comme un mode de conception de l’enseignement qui tente de dépasser certaines limites de la pédagogie par objectifs.

Pour les enseignants, les changements associés à l’approche par compétences se situent notamment dans les modalités de transmission des connaissances et de l’aide apportée à chacun des étudiants. Au niveau des modalités de transmission, l’approche par compétences apparaît comme un mouvement où les objectifs d’enseignement ne se définissent plus comme des contenus à transmettre mais plutôt comme des capacités d’actions qu’un apprenant doit développer afin de pouvoir accomplir ses activités dans une situation professionnelle.

Confronté à ces situations professionnelles nouvelles, l’étudiant est amené à appréhender ses propres besoins en termes de savoirs, savoir-faire et savoir-être pour ensuite mettre en place une démarche de sélection de connaissances personnelles (déjà acquises), de recherches documentaires et de questionnements auprès de professionnels.

Des exemples d’usages de l’IA générative, pour les apprenants

D’abord, dans des activités stimulant l’apprentissage par la découverte, l’apprenant peut explorer et questionner. Il peut par exemple demander à une IA générative de lui proposer des situations propres à un métier, celui qu’il envisage, afin de lui permettre d’entrevoir toute leur diversité, mais aussi de s’entraîner dans la formulation d’hypothèse de résolution pour chacune d’entre elles.

Ensuite, l’apprenant peut demander à l’IA de lui donner des exemples de métiers en lien avec ses propres compétences, qu’il aura lui-même identifiées. Attention, il ne s’agit pas d’imposer un métier en particulier mais plutôt de le renvoyer vers des métiers possibles. Restera à sa charge alors, la nécessité de vérifier les missions associées à ces métiers et les compétences qui lui sont rattachées.

Enfin, ChatGPT peut l’aider à « apprendre à apprendre » en lui permettant de planifier ses révisions (« Quelles sont tes priorités ? »), d’identifier une répartition du temps (« Quels sont tes temps de pause ? »), d’envisager une méthode de travail (« Qu’as-tu trouvé facile aujourd’hui ? », « Pourquoi ? », ou « Aurais-tu pu faire différemment ? »), de bénéficier d’un encouragement dans la formulation d’objectifs personnels (« Que veux-tu comprendre aujourd’hui ? », « Quel était ton objectif du jour ? », « Es-tu fier de toi ? »)

Des exemples d’usages de l’IA générative, pour les enseignants

D’abord, des scénarios pédagogiques peuvent être envisagés à partir de données originales, amenant les enseignants à proposer des escape games (jeux d’évasion), quiz, jeux de société ou encore des contextes immersifs, propres à un métier ciblé par la formation.

Ensuite, des pratiques d’usage d’IA génératives peuvent proposer des activités visant à développer des compétences que l’apprenant a lui-même sélectionnées, celles que cible l’enseignant, mais aussi de répondre à des questions en lien avec un concept particulier qui n’aurait pas été compris en classe.

En analysant plusieurs supports, les outils d’IA peuvent aider à identifier des besoins collectifs (sur une même classe) ou encore créer des supports de formations, des explications, des retours sous différents formats (textes, podcasts, vidéos et montages d’images), adaptés à différents apprenants ou groupes d’apprenants.

Enfin, l’enseignant peut envisager de proposer des activités visant l’esprit critique, en utilisant différentes méthodologies de création de prompts, en comparant les résultats de plusieurs IA tout en développant la capacité d’argumentation.

Cet article est publié dans le cadre de la Fête de la science (qui a eu lieu du 3 au 13 octobre 2025), dont The Conversation France est partenaire. Cette nouvelle édition porte sur la thématique « Intelligence(s) ». Retrouvez tous les événements de votre région sur le site Fetedelascience.fr.

Chrysta Pelissier ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d’une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.