Innovation Pédagogique et transition

Évaluer les apprentissages à l'ère de l'IAG : comment savoir ce qui a vraiment été appris ?

megpare — 2026-03-25T16:42:24Z

Évaluer les apprentissages à l'ère de l'IAG : comment savoir ce qui a vraiment été appris ?

Auteur(s)

Chantal Tremblay

Valérie Cayouette-Guilloteau

megpare mar 24/03/2026 - 09:02

Date de création

2026-03-24

L'essor rapide des outils d'intelligence artificielle transforme les pratiques d'enseignement… et pose un défi majeur : comment évaluer les apprentissages de façon juste, rigoureuse et signifiante dans ce nouveau contexte ? Ce webinaire vous invite à prendre un pas de recul et surtout, à découvrir des pistes concrètes et inspirantes pour repenser vos pratiques d'évaluation, à l'ère de l'IA générative.

Ce webinaire s'adresse à la fois aux membres du corps enseignant et aux équipes pédagogiques qui les accompagnent, et propose un espace de réflexion et de partage autour des enjeux bien réels que soulève l'évaluation des apprentissages à l'ère de l'IA générative.

À travers le regard croisé d'une professeure et d'une conseillère pédagogique et chargée de cours de l'Université du Québec, les participantes et les participants découvrent des expériences concrètes d'ajustement des pratiques d'évaluation : ce qui a motivé les changements, les choix effectués, les stratégies mises en place… et les leçons tirées du terrain.

Ce webinaire vous permettra de :

Mieux comprendre certains défis actuels de l'évaluation des apprentissages dans un contexte où les outils d'IAG sont largement accessibles ;
Découvrir des exemples concrets de pratiques d'évaluation repensées pour favoriser l'intégrité académique et une réelle attestation des acquis ;
Nourrir vos réflexions pédagogiques et repartir avec des idées transférables, que vous soyez en situation d'enseignement ou en rôle de soutien, d'accompagnement ou de conseil pédagogique.

Que vous soyez en pleine remise en question de vos pratiques ou simplement curieux·se d'entendre comment d'autres s'adaptent à cette nouvelle réalité, ce webinaire se veut un espace de réflexion, de partage et d'inspiration, ancré dans la pratique d'enseignement et d'accompagnement pédagogique.

Notice biographique

Valérie Cayouette-Guilloteau est conseillère en pédagogie et technopédagogie au Centre de pédagogie universitaire de l'Université du Québec à Rimouski (UQAR). Détentrice d'un doctorat en philosophie de l'éducation de l'Université Laval, elle enseigne également aux programmes de cycles supérieurs en éthique. Elle s'intéresse aux transformations de l'enseignement liées aux technologies émergentes, notamment l'intelligence artificielle, et aux enjeux qu'elles posent pour les pratiques éducatives et la gouvernance des institutions. Ses travaux et publications abordent des questions sociales et éducatives sous un angle philosophique, avec une attention particulière portée à la justice, à l'équité et à la transformation des pratiques d'enseignement.

Chantal Tremblay est professeure agrégée au Département de didactique de l'Université du Québec à Montréal. Ses recherches portent principalement sur la littératie de l'intelligence artificielle et les usages de l'IA générative pour soutenir l'apprentissage en enseignement supérieur. Elle s'intéresse notamment à la conception de dispositifs d'accompagnement numériques fondés sur la théorie de l'étayage pour favoriser le développement de compétences professionnelles et d'autorégulation auprès d'étudiants et d'étudiantes universitaires. Ayant participé à toutes les phases du projet de conception du Cadre de référence de la compétence numérique du Québec, elle poursuit actuellement des projets en lien avec l'actualisation, la mesure et le développement de cette compétence à tous les ordres scolaires.

Permettre les outils d'intelligence artificielle lors des évaluations ? Outil d'aide à la décision pour le personnel enseignant. (1.46 Mo)

Thème(s)

Évaluation

Scénarisation pédagogique

Technologie

Mots-clés

évaluation des apprentissages

Intelligence artificielle générative

partage de pratiques

Expérimenter les communautés apprenantes de la robustesse, étape 2 : l'élargissement à 8 communautés

Michel Briand — 2026-03-14T11:43:39Z

Après la création en septembre 2025 de la communauté apprenante "Robustesse en formation", présentée dans un précédent article puis de celle territoriale "Robustesse autour de Rennes", 6 autres communautés apprenantes thématiques ou territoriales ont vu le jour d'octobre à février.
C'est cette étape d'élargissement des communautés apprenantes, leur fonctionnement pour apprendre ensemble que se propose de décrire cet article avec en conclusion quelques questions ouvertes pour la suite.

Les communautés apprenantes de la robustesse sont une réponse à l'intérêt important que connaît le concept de Robustesse développé par Olivier Hamant sollicité pour plusieurs dizaines d'intervention chaque mois couplé à une volonté d'agir "de la notion au concept opérationnel" de centaines de personnes. En mars 2025 les 8 communautés apprenantes actives de la robustesse compte environ 500 participant.es.

Dans une démarche de coopération ouverte un espace collaboratif larobustesse a été initié par Gatien Bataille et Laurent Marseault en2024. C'est un espace ressource aux contenus délibérément partagés et protégés par une licence Créative commons by sa qui participent par leur réutilisation encouragée à la diffusion des concepts de robustesse et de santé commune. Le fonctionnement en collectif ouvert "ils peuvent en parler" adossé à des formations de 4 jours pour partager une expérience commune forme l'ossature d'une communauté apprenante de personnes soucieuse de s'impliquer collectivement et en "partage sincère" autour de la robustesse. C'est ainsi que des dizaines de ressources (trames de conférences, d'animations..) ont été déposées depuis un an par une trentaine de contributeurs.

Comme décrit précédemment, c'est autour d'un café robuste [1] qu'est apparu le premier cercle apprenant Robustesse en formation, au printemps 2025 transformé à la rentrée de septembre en communauté apprenante, dénomination retenue pour ces collectifs de personnes souhaitant s'impliquer dans un espace d'apprentissage thématique ou territorial autour de la robustesse.

Introduction

Cette notion de communauté apprenante s'inspire des cercles d'apprentissage expérimenté avec la direction Innovation du CNFPT dans Riposte Créative Territoriale lors du Covid. en y ajoutant :

la coopération ouverte : les contenus produits sont publics et librement réutilisables (CC by SA)

l'usage privilégié d'outils libres pour les échanges et production

Une page ébauchée à l'automne et amendée à la rencontre annuelle des contributeurs en janvier à Lyon décrit ces principes de fonctionnement communs qui doivent être acceptés par les personnes souhaitant initier une communauté apprenante de la robustesse. Dans un souci d'interopérabilité, les Communautés apprenantes de la Robustesse (en abrégé "CARe" qui est aussi un clin d'oeil au soin "care" sont outillées autour de wikis (issus de la ferme à wiki de larobustesse) avec des formulaires : participant.e et proposition dupliqués d'une CARe à l'autre.

Après cette introduction voyons maintenant la courte histoire de cet élargissement des communautés apprenantes de la robustesse entre octobre 2025 et février 2026.

Les communautés territoriales en Bretagne (et 44)

Robustesse autour de Rennes

La mise en place de la communauté apprenante robustesse et formation a donné confiance pour proposer un mois plus tard une communauté apprenante territoriale autour de Rennes. Le contexte local a été favorisé par

plusieurs interventions récentes d'olivier Hamant : Rennes métropole, Université de Rennes...
une interconnaissance d'acteurs de la coopération ouverte
la disponibilité et l'envie d'expérimenter cette dimension locale sur laquelle Olivier Hamant insiste, pour les 2 animateur.ice.s
une certaine culture de la coopération présente sur la région

La première rencontre d'interconnaissance a mis en lumière de multiples propositions qu'un formulaire a permis de formaliser. Dans ce formulaire un champ permet aux participant.es de s'associer à une proposition. C'est ce mécanisme qui va ensuite être utilisé dans les communautés apprenantes pour d'une part faciliter l'expression d'envies de faire (chacun.e peut proposer un sujet) et d'autre part favoriser l'auto organisation : chacun.e peut s'associer et participer à la mise en oeuvre d'une proposition.

Dans cette communauté apprenante 8 initiatives ont vu le jour antre octobre et février confirmant le bien fondé de la dimension territoriale locale pour une communauté apprenante de la robustesse. La communauté apprenante étant centrée sur Rennes et l'agglomération a fait le choix de rencontres en présence avec la présence de quelques personnes hors agglomération (S Malo, Vannes).

La dynamique de production publique et réutilisable a été adoptée pour chacune de ces initiatives du fait d'une pratiques antérieure de 6 des participant.e.s avec pour 6 d'entre elles un report dans les format d'animations partagés de larobustesse.org.

D'une quinzaine de personnes à son démarrage, la communauté apprenante s'est progressivement élargie et compte maintenant (mars 2026) une cinquantaine de personnes. Comme pour la communauté apprenante nous avons eu quelques personnes qui ont souhaitées être abonnées à la liste de diffusion sans s'inscrire à la communauté. Un mel est alors envoyé pour propose à la personne de participer à la communauté, à ce moment 3 adresses mel restent invalidées faute d'inscription à la CARe. A terme la demande d'abonnement sera automatisée pour éviter cette difficulté.

La co-animation par deux personnes ayant une pratique de l'outil yeswiki et du partage sincère, une connaissance des concepts de base et pour l'une d'entre elle un suivi d'une formation des démultiplicateurs a facilité cette mise en place de la communauté apprenante.

Robustesse en Loire Atlantique

C'est dans un autre contexte celui du réseau des personnes formées via animacoop et robustesse et coopération autour de Nantes et St Nazaire qu"est née la communauté Loire atlantique à l'initiative des animateurs de ces formations. Du fait de la dimension plus large du territoire les rencontres se font à la fois en présence et en visio tels d'un côté les ateliers (jeu des 4 totems), la journée du 17 octobre et de l'autre les cafés robustes . La participation de 32 personnes à la journée témoigne ici de l'intérêt suscité par cette communauté apprenante territoriale

Robustesse au pays de Brest

Ici c'est une série de conférences et d'ateliers avec Bastien Jakobiak à l'initiative de l'Université de Bretagne Occidentale qui a servi de point de départ en janvier à cette communauté apprenante.

Quelques propositions, formulées lors d'une première rencontre le 14 janvier devraient se concrétiser au printemps dans un collectif qui compte aujourd'hui une quinzaine de personnes. Un temps fort pour cette communauté sera le prochain Forum des usages coopératifs dont un des thème est l'intelligence du vivant avec une conférence d'Olivier Hamant, une session "la robustesse du concept à l'opérationnel" , des ateliers et une rencontre des communautés apprenantes de la robustesse.

Robustesse au pays de Vannes

C'est dans une invitation à animer un atelier au Forum social local de Séné qu'a émergé cette communauté apprenante. Alors que dix à 20 personnes étaient attendues, ce sont environs 60 personnes qui sont venues. De cette affluence est née l'envie d'aller plus loin et d'initier une communauté apprenante au pays de Vannes animé par les personnes à l'origine de l'atelier et accompagnée par son animateur.

Une première réunion le 9 mars a rassemblé 12 personnes (sur 20 participant.e.s inscrit.e.s) avec deux nouvelles animatrices pour prendre un relais au printemps.

Un archipel de communauté apprenante locales robustesse en Bretagne, 44 et ailleurs

C'est à la fois au croisement de personnes impliquées dans la coopération ouverte et la robustesse et d'une culture régionale de coopération que se sont développées ces 4 première communautés apprenantes de territoire. D'autres telle Robust'Alpes et en wallonie devraient voire le jour au printemps.

la communauté robustesse , territoires et collectivités

>C'est, après le café "Collectivités territoriales et robustesse" du 19 novembre, dans un processus analogue à celui de Robustesse et formation qu'est née cette communauté apprenante. La forte participation (70 personnes à ce café) s'est suivie d'une adhésion nombreuse à la communauté. Initiée début décembre elle comptait après le webinaire d'interconnaissance le 16 décembre 77 membres fin décembre et 128 personnes début mars.

Cette participation nous a amené à fonctionner par groupes constitués par les personnes qui s'inscrive à une proposition qui les intéresse.

Comme pour l'animation d'une communauté apprenante, cela marche si des personnes prennent en charge l'animation du groupe. En deux mois seules 3 propositions ont donné lieu à une rencontre ! Ici aussi les compte rendus ont vocation à être publics pour être accessibles à tous (mais cela demande du temps) et 3 réunions sur 5 ont été publiés.

la communauté robustesse et soin

La dernière communauté présentée ici en ce début 2026 est la communauté Robustesse et soin initiés par Julie Chabaud. Initiées début janvier elle compte déjà deux mois plus tars 185 membres ! Cette forte participation teint probablement au réseau de Julie Chabaud sur le sujet et à la résonance des question de soin, avec la robustesse et la santé commune.
Après une pleinière d'interconnaisance le 6 février qui a réuni 57 personnes, 10 propositions ont été énoncées qui ont commencé à se réunir début mars. A noter l'envie de se retrouver localement qui a donné lieu a 3 propositions de groupes géographique à Lille, dans le sud-ouest et autour de Lyon-Grenoble. La densité des participant.e.s visible sur la carte ci dessous permet d'expérimenter cette hybridation d'un communauté apprenante à la fois thématique (le soin) et territoriale.

A côté de ces 7 premières communautés apprenantes la communauté Robustesse et pédagogie créée autour d'enseignants-chercheurs de l'université de Liège de Lille et de hautes écoles en belgique, animé par une doctorante invite à échanger sur 4 axes :

Robustesse des institutions universitaires : Comment penser une université capable de durer sans se figer ? Quels dispositifs, quelles formes de gouvernance, quels rythmes, quelles structures favorisent une robustesse institutionnelle dans un monde instable ?
Robustesse pédagogique : Que serait une pédagogie robuste ? Peut-on enseigner avec l'erreur, la lenteur, la redondance ? Quels seraient les bénéfices pour les enseignants, les étudiants, les collectifs d'apprentissage ?
Former des citoyen·nes robustes : Quelles compétences, quelles attitudes, quels savoir-être développer pour former des individus capables d'agir dans l'incertain ? Peut-on faire de l'incertitude un levier de puissance, plutôt qu'un obstacle à contourner ?
Evaluer dans le cadre de la robustesse : Comment faire évoluer nos méthodes d'évaluation pour les rendre robuste et permettre qu'elles mesurent des aptitudes robustes ?

C'est aussi une communauté ouverte et dont les contenus sont mis en parage

Questions ouvertes

L'assistance à la mise en place d'une Communauté apprenante de la robustesse

Aujourd'hui les communautés apprenantes de la robustesse (sauf celle sur la pédagogie créée en parallèle) partagent un même outil un yeswiki initié à partir de la ferme à wiki de larobustesse.org, mais la mise en place reste "manuelle" pour dupliquer les formulaires et la page d'accueil. Un financement attendu devrait permettre de créer un modèle qui réduirait ce travail d'installation. La double inscription via le formulaire de la communauté et l'abonnement à la liste de diffusion amène un petit travail de mise en cohérence. Comme nous souhaitons que les membres se présentent brièvement l'abonnement n'est pas validé si la personne ne s'est pas inscrite via le formulaire et cela demande une vérification. A l'inverse quelques personnes oublient de s'abonner et là aussi une vérification est nécessaire. Un petit développement attendu permettra d'abonner automatiquement à partir de l'inscription au formulaire.

La coopération dans l'archipel des communautés apprenantes

L'usage des mêmes formulaires est facilité par la fonction "importer" des yeswiki qui permet de dupliquer un formulaire d'une communauté apprenante à l'autre. Ainsi l'ajout du formulaire proposition initié à Rennes est maintenant repris dans les autres communautés apprenantes. Ces jours ci un formulaire "déjà là" pour donner à voir des initiatives en robustesse déjà là va être testé sur les communautés apprenantes "Territoires et collectivités" et "soin" et pourra ensuite être réutilisé ailleurs.

Dans les interconnexions possibles : dupliquer sa fiche pour une personne participant à plusieurs communautés apprenantes ; ce cas devient plus fréquent depuis l'élargissement du nombre de communautés apprenantes de la robustesse (CARe).

Une autre idée de possible : une carte qui agrégerait l'ensemble des les personnes participants à une communautés.

Et d'autres idée à venir.. nous n'en sommes qu'aux de 7 premiers mois des CARe

Les communautés apprenantes facilitatrices du partage ?

Les communautés apprenantes de la robustesse ont fait le choix de mettre en partage réutilisable leurs productions contrairement à l'usage courant dans le monde de l'éducation, des associations ou de l'ESS.

comment ce choix est-il perçu par les acteur.ie.s de ces communautés apprenantes ?
est ce que ce choix fait avancer des personnes, des collectifs dans un changement de posture ?

Du projet de CARe à la CARe active

Un certain nombre de Communautés Apprenantes de la Robustesse restent à l'état de projet.

comment faciliter un démarrage ?
quel accompagnement pour les animateur.ice.s des CARe ?
une communauté des animateur.ice.s ?
comment et est ce opportun de solliciter de nouvelles CARe ?

Faire vivre le commun : quelle communauté de garants à édifier ?

Lors de l'arpentage de la charte du Verstohlen proposé par Julie Chabaud avec le Labo furtif j'ai noté cette interrogation qui fait sens pour les Communautés Apprenantes de la Robustesse :

On oublie trop souvent que dans la modélisation des « communs », il y a certes la ressource à
préserver – par un mode de propriété spécifique – mais il y a aussi la communauté des garants à édifier, grâce à des valeurs, des règles, des comportements, des gouvernances singulières, des jeux, soit tout ce qui pourra stabiliser cette dynamique régulatrice, protectrice, de l'endroit

Acceptabilité d'une demande de CARe

Certaines demandes sont quelque peu hors sujet

qu'est ce qui fonde une communauté de la robustesse
qu'est ce qui est par exemple hors sujet ?

Communauté apprenante et crise

Notre première expérience des communautés apprenantes s'est faite au travers de Riposte Créative Territoriale, prolongé sur Riposte Créative Pédagogique durant le Covid. Ces communautés n'ont duré que le temps de la crise. On peut s'interroger sur le lien entre le développement rapide des Communautés Apprenantes de la Robustesse et le sentiment de plus en plus partagé d'un monde en poly crise soumis à des fluctuations de plus en plus fréquentes ?

.. et aussi

Analogie de l'archipel
-* que peut apporter la notion d'archipel appliqué aux Communautés Apprenantes de la Robustesse...

Les CARe et les incontournables de la robustesse

quel point de vue réflexif sur les CARe à l'aune des incontournables de la robustesse

Quelle appréhension des memebres des CARe ?

quelles représentations ont les membres des CARe de
de la coopération ?
qu'apprennent-ils ?

Bibliographie

Les communautés d'apprentissages sur wikipedia

« Mon précieux » : pourquoi les universitaires protègent leurs ressources pédagogiques et leurs données (mais partagent volontiers leurs articles) traduction en français de l"article de Javiera Atenas et de Leo Havemann, publié par la chaire REL-IA le 4 mars 2026 sous licence CC by.

Les cercles d'apprentissage, d'étude ou de pratique sur Riposte Créative Territoriale par Jonathan Kaplan, Bernard Alix, édition du 10 février 2021, contenu sous licence CC by sa, licence générale du site.
//Une présentation du contexte de leur émergence, de La plus-value des cercles proposés dans le cadre de Riposte Créative Territoriale, des principes partagés des différents cercles proposés et d'une petite bibliographie.

Débat : Pour faire face aux crises, développons des « communautés apprenantes »
par Marie-Cécile Naves , François Taddei Gaëll Mainguy dans The conversation, 13 avril 2020 sous licence cc by nd.

Le cercle d'étude, fiche de la coopérative pédagogique du CNFPT, [document texte téléchargeable](https://ripostecreativeterritoriale.xyz/?CercleApprentissage/download&file=Cercle_dtude_cooprative.docx), pas de mention de licence d'usage élargi, copyright.

Alain Baudrit, « Les communautés d'apprentissage vues sous le prisme de la co-construction : des modalités collectives à géométrie variable ? », Les dossiers des sciences de l'éducation [En ligne], 46 | 2021, mis en ligne le 29 janvier 2024, consulté le 13 mars 2026. URL : http://journals.openedition.org/dse/6038 ; DOI : https://doi.org/10.4000/dse.6038 ; article sous licence CC by nc nd.

A quelles conditions les Réseaux peuvent-ils être apprenants ? [Intervention](https://media.ac-normandie.fr/environnement_educatif/innovation/actualite/Intervention_de_CHS_sur_les_re_seaux_apprenants-_RERS__2_.pdf) de Claire Héber-Suffrin auprès du GARF Paris 11 et Bretagne, atelier « intelligence collective et réseaux apprenants » 21 septembre 2017, 11 pages, copyright.

Les communautés d'apprentissage : apprendre ensemble, par Denis Cristol pages 10 à 55, Compte rendu, Savoirs n°43, copyright, Date de mise en ligne : 09/06/2017 https://doi.org/10.3917/savo.043.0009

[1] Une heure d'échange autour du concept de robustesse pour créer ensemble une documentation autour des questions fréquentes (FAQ) (‼️ voir prochaines dates ci-dessous)
En présence d'Olivier Hamant : Une heure de 12h30 à 13h30 chaque mois.
PRISE DE NOTES COLLECTIVE => https://pad.yeswiki.net/p/cafe-robuste

Le plus grand danger de l'IA à l'université n'est pas la triche, c'est l'érosion de l'apprentissage lui-même

2026-03-10T13:46:58Z

L'intelligence artificielle promet de « libérer du temps » et d'optimiser l'apprentissage. Mais en déléguant aux machines les tâches qui formaient étudiants et jeunes chercheurs, les universités risquent d'éroder les conditions mêmes de l'expertise.

Dans le débat public sur l'intelligence artificielle (IA) à l'université, une inquiétude revient en boucle : la tricherie. Les étudiants vont-ils confier leurs dissertations à des chatbots ? Les enseignants sauront-ils les démasquer ? Faut-il interdire ces outils sur les campus, ou au contraire les intégrer aux pratiques pédagogiques ?

Ces questions sont légitimes. Mais à force de réduire le sujet à la fraude académique, on passe à côté de l'essentiel : une transformation beaucoup plus profonde est déjà à l'œuvre, qui dépasse largement les seuls comportements des étudiants – et même le cadre de la salle de classe.

Les universités déploient désormais l'IA dans de nombreux aspects de leur fonctionnement. Certaines applications restent largement invisibles : des systèmes qui aident à répartir les ressources, à repérer les étudiants « à risque », à optimiser les emplois du temps ou à automatiser des décisions administratives routinières.

D'autres usages sont, eux, beaucoup plus visibles. Les étudiants s'appuient sur des outils d'IA pour résumer des cours et réviser. Les enseignants les utilisent pour élaborer des sujets d'évaluation, préparer des syllabus. Les chercheurs s'en servent pour écrire du code, passer en revue la littérature scientifique ou condenser en quelques minutes des tâches fastidieuses qui prenaient auparavant des heures.

On peut bien sûr utiliser l'IA pour tricher ou se soustraire à un devoir. Mais la multiplication de ses usages dans l'enseignement supérieur – et les bouleversements qu'ils annoncent – posent une question bien plus fondamentale : à mesure que les machines deviennent capables d'assumer une part croissante du travail de recherche et d'apprentissage, que devient l'université ? À quoi sert-elle encore ?

Depuis huit ans, nous étudions les implications morales d'un recours massif à l'IA dans le cadre d'un projet de recherche conjoint entre le Applied Ethics Center at UMass Boston et l'Institute for Ethics and Emerging Technologies. Dans un livre blanc récent, nous soutenons qu'à mesure que les systèmes d'IA gagnent en autonomie, les enjeux éthiques de leur utilisation dans l'enseignement supérieur s'intensifient – tout comme les conséquences potentielles qui en découlent.

À mesure que ces technologies deviennent plus performantes dans la production de travaux intellectuels – concevoir des cours, rédiger des articles, proposer des protocoles expérimentaux ou résumer des textes complexes – elles ne se contentent pas d'accroître la productivité des universités. Elles risquent aussi de vider de sa substance l'écosystème d'apprentissage et de mentorat sur lequel ces institutions sont fondées – et dont elles dépendent pour exister.

IA non autonomes

On peut distinguer trois types de systèmes d'IA et leurs effets respectifs sur la vie universitaire.

Des logiciels alimentés par l'IA sont déjà utilisés dans l'enseignement supérieur pour l'examen des candidatures, les achats, l'accompagnement pédagogique des étudiants ou encore l'évaluation des risques institutionnels.

On parle ici de systèmes « non autonomes » : ils automatisent certaines tâches, mais un humain reste « dans la boucle » et les utilise comme de simples outils.

Ces technologies peuvent faire peser un risque sur la vie privée et la sécurité des données des étudiants. Elles peuvent aussi être biaisées. Et elles manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile l'identification de l'origine de ces problèmes. Qui a accès aux données ? Comment sont calculés les « indices prédictifs de décrochage ou d'échec » ? Comment éviter que ces systèmes ne reproduisent des inégalités ou ne traitent certains étudiants comme de simples cas problématiques à gérer ?

Ces questions sont sérieuses. Mais, au moins dans le champ de l'informatique, elles ne sont pas fondamentalement nouvelles. Les universités disposent en général de services de conformité, de comités d'éthique de la recherche et de mécanismes de gouvernance pensés pour anticiper ou limiter ces risques – même si, dans les faits, ils n'atteignent pas toujours pleinement ces objectifs.

IA hybrides

Les systèmes hybrides regroupent toute une gamme d'outils, parmi lesquels des bots conversationnels assistés par l'IA, des dispositifs de feedback personnalisé ou encore des aides automatisées à l'écriture. Ils reposent souvent sur des technologies d'IA générative, notamment sur de grands modèles de langage, les LLM. Si les utilisateurs humains fixent les objectifs généraux, les étapes intermédiaires que le système mobilise pour les atteindre ne sont, elles, généralement pas spécifiées.

Ces systèmes hybrides façonnent de plus en plus le travail académique au quotidien. Les étudiants les utilisent comme compagnons d'écriture, tuteurs, partenaires de réflexion ou outils d'explication à la demande. Les enseignants s'en servent pour élaborer des grilles d'évaluation, préparer des cours ou concevoir des plans de syllabus. Les chercheurs les mobilisent pour résumer des articles, commenter des versions préliminaires, imaginer des protocoles expérimentaux ou générer du code.

C'est ici que le débat sur la « tricherie » trouve véritablement sa place. Alors qu'étudiants et enseignants s'appuient de plus en plus sur ces outils pour se faire aider, il est légitime de s'interroger sur les formes d'apprentissage qui risquent de se perdre en chemin. Mais les systèmes hybrides soulèvent aussi des questions éthiques plus complexes.

L'une d'elles concerne la transparence. Les chatbots d'IA proposent des interfaces en langage naturel qui rendent difficile de savoir si l'on échange avec un humain ou avec un agent automatisé. Cette ambiguïté peut être déstabilisante et source de distraction. Un étudiant qui révise pour un examen doit pouvoir savoir s'il s'adresse à son chargé de travaux dirigés ou à un robot. De même, un étudiant qui lit les commentaires sur son mémoire doit pouvoir identifier clairement s'ils proviennent de son enseignant.

Tout manque de transparence dans ces situations risque d'aliéner les personnes concernées et de déplacer l'attention des interactions académiques : au lieu de se concentrer sur l'apprentissage, on se focalise sur les outils ou la technologie qui le médiatisent. Des chercheurs de l'Université de Pittsburgh ont montré que ces dynamiques suscitent chez les étudiants des sentiments d'incertitude, d'anxiété et de méfiance. Des effets loin d'être anodins.

Une deuxième question éthique touche à la responsabilité et au crédit intellectuel. Si un enseignant utilise l'IA pour rédiger un sujet et qu'un étudiant s'appuie lui aussi sur l'IA pour produire sa réponse, qui évalue qui – et qu'est-ce qui est réellement évalué ? Si les retours sont en partie générés par une machine, qui est responsable lorsqu'ils induisent en erreur, découragent ou intègrent des présupposés invisibles ? Et lorsque l'IA contribue de manière substantielle à une synthèse de recherche ou à la rédaction d'un article, les universités devront établir des normes plus claires en matière d'autorat et de responsabilité – pas seulement pour les étudiants, mais aussi pour les enseignants-chercheurs.

Enfin se pose la question cruciale de la « décharge cognitive ». L'IA peut réduire les tâches fastidieuses, et cela n'a rien de problématique en soi. Mais elle peut aussi détourner les utilisateurs des étapes de l'apprentissage qui construisent réellement les compétences : formuler des idées, traverser des moments de confusion, retravailler un brouillon maladroit, apprendre à repérer ses propres erreurs.

Agents autonomes

Les transformations les plus profondes pourraient venir de systèmes qui ressemblent moins à des assistants qu'à de véritables agents. Si les technologies pleinement autonomes relèvent encore en partie de l'aspiration, l'idée d'un « chercheur en boîte » – un système d'IA agentique capable de mener des études de manière indépendante – devient de plus en plus crédible.

Ces outils dits agentiques sont présentés comme susceptibles de « libérer du temps » pour des activités mobilisant davantage des capacités humaines, comme l'empathie ou la résolution de problèmes. Dans l'enseignement, cela pourrait signifier que les enseignants continuent d'assurer les cours au sens formel, mais que la majeure partie du travail pédagogique quotidien soit déléguée à des systèmes optimisés pour l'efficacité et le passage à l'échelle. En recherche, l'avenir semble appartenir aux systèmes capables d'automatiser toujours davantage le cycle scientifique. Dans certains domaines, cela prend déjà la forme de laboratoires robotisés fonctionnant en continu, capables d'automatiser une grande partie des expérimentations et même de sélectionner de nouveaux tests à partir des résultats précédents.

À première vue, cela peut sembler être un gain intéressant de productivité. Mais les universités ne sont pas des usines à produire de l'information : ce sont des communautés de pratique. Elles reposent sur un vivier de doctorants et de jeunes chercheurs qui apprennent à enseigner et à faire de la recherche en participant eux-mêmes à ces activités. Si des agents autonomes absorbent une part croissante des tâches « routinières » qui constituaient historiquement des portes d'entrée dans la carrière académique, l'université pourra continuer à produire des cours et des publications – tout en fragilisant silencieusement les structures d'apprentissage qui permettent, dans la durée, de former l'expertise.

La même dynamique touche les étudiants de premier cycle, sous une forme différente. Lorsque des systèmes d'IA peuvent fournir à la demande des explications, des brouillons, des solutions ou des plans de révision, la tentation est grande de déléguer les aspects les plus exigeants de l'apprentissage. Pour l'industrie qui promeut l'IA dans les universités, ce type d'effort peut apparaître comme « inefficace » – et l'on pourrait penser que les étudiants gagneraient à laisser la machine s'en charger. Mais c'est précisément dans cette confrontation à la difficulté que se construit une compréhension durable. La psychologie cognitive a montré que les étudiants progressent intellectuellement en rédigeant, en révisant, en échouant, en recommençant, en affrontant la confusion et en retravaillant des arguments faibles. C'est cela, apprendre à apprendre.

Pris ensemble, ces évolutions suggèrent que le principal risque lié à l'automatisation dans l'enseignement supérieur ne réside pas seulement dans le remplacement de certaines tâches par des machines, mais dans l'érosion plus profonde de l'écosystème de pratiques qui, depuis longtemps, soutient l'enseignement, la recherche et l'apprentissage.

Un tournant risqué

À quoi servent les universités dans un monde où le travail intellectuel est de plus en plus automatisé ?

Une première réponse consiste à voir l'université avant tout comme une machine à produire des diplômes et des connaissances. Dans cette logique, la question centrale devient celle des résultats : les étudiants obtiennent-ils leurs diplômes ? Des articles sont-ils produits ? Fait-on des découvertes ? Si des systèmes autonomes peuvent générer ces résultats plus efficacement, alors l'institution a toutes les raisons de les adopter.

Mais une autre réponse considère l'université comme bien davantage qu'une simple machine à produire des résultats. Elle reconnaît que la valeur de l'enseignement supérieur réside en partie dans l'écosystème lui-même : le continuum d'opportunités grâce auquel les novices deviennent experts, les structures de mentorat au sein desquelles se forment le jugement et le sens des responsabilités, et une conception pédagogique qui valorise l'effort et la confrontation à la difficulté plutôt que leur élimination au nom de l'efficacité.

Dans cette perspective, l'enjeu n'est pas seulement de savoir si des connaissances et des diplômes sont produits, mais comment ils le sont – et quels types de personnes, de compétences et de communautés se construisent au passage. L'université y apparaît comme un écosystème dont la mission est, ni plus ni moins, de former durablement l'expertise et le discernement humains.

Dans un monde où le travail intellectuel est lui-même de plus en plus automatisé, les universités doivent, selon nous, s'interroger sur ce qu'elles doivent à leurs étudiants, à leurs jeunes chercheurs et à la société qu'elles servent. Les réponses à ces questions détermineront non seulement la manière dont l'IA sera intégrée, mais aussi ce que deviendra l'université contemporaine.

Le Applied Ethics Center de l'UMass Boston reçoit des financements de l'Institute for Ethics and Emerging Technologies. Nir Eisikovits est conseiller en éthique des données auprès de MindGuard, une start-up spécialisée dans l'intégration de l'intelligence artificielle dans les flux de travail des entreprises.

Jacob Burley a reçu des financements du Applied Ethics Center de l'UMass Boston.

Enseignement supérieur : le piège de la massification low cost

Nicolas CHARLES, Sociologue, Université de Bordeaux — 2026-03-08T10:53:29Z

En France, la massification de l'enseignement supérieur a contribué à renforcer une forme de course contre la montre dans les parcours d'études, intensifiant le poids du diplôme initial sur les carrières. Comment réduire cette irréversibilité des trajectoires et proposer un nouveau pacte de démocratisation universitaire ?

L'observation des politiques publiques depuis deux décennies souligne l'existence d'un compromis partagé par l'ensemble de l'échiquier politique : massifier l'accès aux études supérieures pour la jeunesse tout en acceptant une forme de privatisation rampante, faute de moyens publics à la hauteur des ambitions affichées. C'est ainsi que les frais de scolarité dans les écoles d'ingénieurs et les instituts d'études politiques se sont développés de façon progressive dans les années 2000.

Ce modèle de massification à bas coût – dont le risque pointait déjà il y a dix ans – est désormais entériné et s'avère aujourd'hui perdant, dans la mesure où il renforcerait une forme de tyrannie du diplôme initial et favoriserait le développement de formations de qualité médiocre.

Comment proposer un autre pacte reconnaissant le droit de se tromper et la possibilité d'une seconde chance, tout en améliorant la qualité des parcours ?

La massification low cost, une politique par défaut

Pour occuper une jeunesse exposée au chômage structurel et lui permettre de faire face aux exigences renforcées du marché du travail, les pouvoirs publics ont ouvert les vannes de l'enseignement supérieur, en accueillant des flux croissants de nouveaux bacheliers depuis 2010. Malgré cette explosion démographique des années 2010/2020, l'investissement n'a pas suivi, et les dépenses moyennes par étudiant baissent de façon régulière depuis 2010, comme le montrent les statistiques ministérielles.

Parmi ces dépenses, la part du financement public dans l'enseignement supérieur est tombée de 81,9 % en 2010 à 66,6 % en 2022, un taux plus bas désormais que la moyenne des pays membres de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE).

En parallèle de ce désengagement relatif, l'État a pourtant alimenté à partir de 2018 l'essor d'un secteur privé de l'enseignement supérieur, massivement soutenu par des aides publiques à l'alternance qui ont produit un véritable appel d'air pour le développement de l'apprentissage dans le secteur privé.

Dans un contexte de tensions budgétaires où la défense ou la santé s'imposent comme des priorités régaliennes, l'université publique – qui a développé l'alternance à une vitesse plus réduite – voit ses dépenses par étudiant continuer à diminuer.

C'est dans cette situation que resurgit régulièrement l'idée d'une hausse des frais de scolarité, qui ne constituerait qu'une étape supplémentaire dans cette logique de privatisation par nécessité et de sacrifice de la jeunesse.

La tyrannie du diplôme initial : une exception française

La massification à la française représente une forme très particulière de démocratisation des études. Cette scolarisation massive de la jeunesse n'implique pas que des avantages. En effet, elle contribue à renforcer un mal profond en France : l'emprise absolue du diplôme obtenu à vingt ans sur l'ensemble de la carrière.

En comparant les données d'enquêtes nationales sur les étudiants, les données comparatives Eurostudent 8 sont sans appel. Avec un âge moyen de 22,4 ans, les étudiants français sont les plus jeunes d'Europe. Seuls 4 % d'entre eux entrent dans le supérieur avec un décalage de plus de deux ans après le baccalauréat, soit la proportion la plus faible du continent. La France est par ailleurs l'un des rares pays qui ne produit pas de statistiques fiables sur les pauses effectuées entre la licence et le master, ou encore sur les études à temps partiel.

Nombre de travaux de sociologues ont par le passé montré que cette course contre la montre crée une pression sociale immense. L'université devient alors un sas d'attente pour gérer l'angoisse de l'insertion professionnelle. C'est pourquoi on observe un taux de « mastérisation » record. Tout semble se jouer à 18 ans, créant une injustice majeure pour ceux dont la maturité ou les projets bifurquent tardivement.

Le modèle suédois propose une vision alternative du parcours académique. Là-bas, les études ressemblent à un métro où l'on peut monter et descendre à différentes stations de sa vie. Contrairement au « TGV français », caractérisé par une trajectoire linéaire, ultrarapide et sans arrêt possible sous peine de déclassement, le système suédois repose sur une logique de réseau. Environ 70 % des étudiants y commencent leurs études vers 21 ou 22 ans, après une ou plusieurs années d'expériences professionnelles ou de césures. Cette flexibilité permet aux individus de construire leur parcours « à la carte », en articulant périodes d'études, emploi salarié et vie personnelle.

Dans ce système de « seconde chance permanente », l'erreur d'aiguillage n'est plus une fatalité, mais une étape normale de la construction de soi. Cette maturité change radicalement la donne. Les étudiants, plus âgés et forts d'un projet réfléchi, sont souvent déjà installés sur le marché du travail lors de l'obtention de leur diplôme. La question de l'insertion post-études, si anxiogène en France, s'y pose avec beaucoup moins d'acuité.

Redonner plus de lisibilité au système

Il est impératif de réduire l'irréversibilité des parcours de vie. Déscolariser le temps de la jeunesse serait un moyen de réduire l'irréversibilité des parcours de vie, pour ne pas figer les réussites ou les échecs à la fin de l'adolescence.

Pour délinéariser les parcours et favoriser une forme renouvelée de démocratisation, plusieurs leviers peuvent être activés :

Valoriser l'expérience dans les procédures de sélection, en introduisant dans les algorithmes de Parcoursup et de Mon Master des bonus significatifs pour les candidats justifiant d'une expérience extra-académique longue, ou instaurer des quotas de reprise d'étude. L'objectif est de cesser de punir le temps long.
Favoriser l'activité des plus jeunes, en recentrant les exonérations et réductions de charges patronales existantes sur les jeunes de moins de 21 ans, et en promouvant des formes d'engagement (service civique…).
Démanteler les barrières financières à la reprise d'études, en réformant le statut de stagiaire de la formation continue et en transformant les bourses sur critères sociaux en un capital-temps formation, activable tout au long de la vie. Un citoyen de 25 ans reprenant ses études doit bénéficier des mêmes droits qu'un bachelier de 18 ans.

Cette rationalisation des parcours engendrerait mécaniquement une baisse de l'échec en licence, car l'entrée à l'université ne serait plus une réponse par défaut mais un choix mûri. Elle mettrait fin à la dérive des poursuites d'étude après l'obtention d'un master vers une nouvelle licence ou un nouveau master – ces parcours redondants étant souvent utilisés comme stratégie de repli pour différer une confrontation anxieuse avec le marché du travail. En réduisant le volume global d'étudiants en master, le système regagnerait en lisibilité et en valeur.

Si le modèle actuel semble avoir atteint ses limites budgétaires et pédagogiques, le passage à une démocratisation tout au long de la vie offre une perspective de résolution : celle d'un système où l'université devient un levier d'émancipation activable à chaque étape du parcours. Réduire l'irréversibilité des trajectoires apparaît alors non seulement comme un vecteur de justice sociale, mais aussi comme une réponse structurelle aux mutations du marché du travail et aux difficultés de financement public des études supérieures.

Nicolas Charles 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.

Fonction publique : ces doctorants qui aident les collectivités territoriales à innover

2026-02-25T10:12:23Z

Alors que communes, départements et régions sont sommés d'innover, comment leur permettre de se nourrir d'expertise scientifique pour renouveler leurs modes de gouvernance ? L'accueil de doctorants en thèse Cifre introduit dans les administrations une autre culture de l'innovation et de l'évaluation. Mais cela redessine-t-il vraiment les profils des élites locales ?

Face à la complexité croissante des politiques publiques, et à des enjeux comme la transition écologique, l'inclusion sociale ou la participation citoyenne, les collectivités sont sommées d'innover. Mais avec quelles expertises ?

Depuis 2011, afin de produire justement des connaissances scientifiques directement utiles à la décision publique, les administrations territoriales sollicitent des doctorants en sciences humaines et sociales. Pour ce faire, elles s'appuient sur le dispositif Cifre (Convention industrielle de formation par la recherche), porté par l'Association nationale de la recherche et de la technologie (ANRT) et initialement conçu pour rapprocher recherche et entreprise.

Cette alliance est-elle fructueuse sur le plan de l'action publique ? Le recours à ces compétences fait-il évoluer la place du doctorat dans la société française ? Les résultats d'une enquête inédite présentée par l'ANRT en 2025 mettent en lumière une réalité contrastée : une contribution réelle à la transformation des pratiques, mais une reconnaissance encore fragile.

Une expertise stratégique mais inégalement valorisée

Les doctorants Cifre travaillent aujourd'hui sur des enjeux très concrets : adaptation au changement climatique, politiques éducatives, inclusion sociale, participation citoyenne, transformation organisationnelle. La production de savoirs n'est plus seulement universitaire : elle devient une ressource intégrée à la fabrique des politiques publiques.

Dans de nombreuses collectivités, la recherche se mue ainsi en levier d'aide à la décision. Elle introduit du recul dans des environnements dominés par l'urgence, structure les diagnostics et nourrit les stratégies à long terme. Elle contribue aussi à diffuser une culture de l'évaluation, en cohérence avec les recommandations de France Stratégie ou les travaux de l'OCDE sur l'innovation publique.

Face à des problèmes publics complexes, cette fonction analytique est précieuse. Les doctorants apportent méthodes d'enquête, analyses comparatives et capacité à documenter les décisions. Ils introduisent aussi du recul et de la rigueur pour nourrir les stratégies à long terme dans un environnement où l'urgence et les logiques politiques dominent.

Pourtant, la reconnaissance de ces compétences reste inégale. Dans certaines collectivités, la recherche est perçue comme un appui ponctuel plutôt qu'un levier structurant. L'intégration durable des docteurs après la thèse demeure incertaine, et leur contribution est parfois minimisée face aux contraintes politiques ou bureaucratiques.

À l'interface de la science et de l'administration

La singularité des doctorants Cifre réside dans leur position hybride, à la fois chercheurs et salariés de la collectivité. Ils participent aux projets opérationnels tout en produisant des connaissances scientifiques. Concrètement, ils organisent des ateliers participatifs, élaborent des diagnostics territoriaux, conçoivent des outils d'aide à la décision ou accompagnent des réorganisations internes.

Cette double appartenance leur permet de naviguer entre services, directions générales, élus et partenaires. Ils décloisonnent des espaces fragmentés et favorisent des approches intégrées, croisant dimensions sociales, environnementales et organisationnelles. Dans certains cas, ils deviennent de véritables médiateurs entre savoir scientifique et décision politique, légitimant les stratégies de la collectivité tout en influençant les choix.

Mais cette hybridité crée aussi des tensions. Les doctorants se trouvent à l'interface de deux mondes historiquement distincts : élites administratives et élites scientifiques. Leur présence interroge les hiérarchies établies et les modes de reconnaissance professionnelle. Elle soulève également des enjeux politiques : quel poids donner à l'expertise scientifique face à la décision politique ?

L'impact des doctorants se manifeste souvent sous la forme d'« innovations ordinaires » : amélioration des coopérations internes, structuration de démarches participatives, diffusion d'une culture scientifique. Mais derrière cette modestie apparente se joue une recomposition subtile des rapports de pouvoir. En structurant l'information et en introduisant des méthodes d'analyse rigoureuse, les doctorants influencent la manière dont les décisions sont prises, même dans un cadre politique contraint.

Lorsque ces profils sont rattachés à des directions générales ou stratégiques, leur légitimité est renforcée et leur contribution devient plus visible. Ils participent à la montée en compétence des collectivités, introduisant une culture de l'évaluation et de la documentation. Pourtant, leur rôle est souvent perçu comme temporaire, et la reconnaissance institutionnelle et politique demeure fragile.

Vers une recomposition des élites locales

L'arrivée des doctorants dans les collectivités révèle une transformation plus profonde : l'émergence progressive d'une élite scientifique intégrée à l'action publique locale. Ces profils développent des compétences rares : analyse des politiques publiques, compréhension fine des territoires, capacité de médiation entre savoir et décision. Ils incarnent une figure professionnelle nouvelle, à la croisée de la recherche et de l'administration, capable de renouveler les pratiques et les modes de gouvernance. Ils deviennent des acteurs politiques à part entière, orientant les priorités et modifiant subtilement la distribution du pouvoir au sein des administrations.

Reste une question décisive : les collectivités sont-elles prêtes à faire de la recherche un levier durable de formation et de renouvellement de leurs élites ? Car si ces doctorants contribuent déjà à transformer les pratiques publiques, il s'agit de dépasser la logique ponctuelle du contrat Cifre, où l'expertise scientifique devient un élément reconnu de l'architecture politique locale.

Les doctorants en collectivités représentent une innovation à la fois organisationnelle et politique. Leur intégration durable pourrait renforcer la légitimité des décisions, recomposer les rapports de pouvoir et faire de la recherche un levier de professionnalisation et de renouvellement des administrations territoriales.

Christine Gautier Chovelon 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.

Réfléchir à l'enseignement avec le canevas de cohérence pédagogique : une méthode visuelle pour analyser et concevoir des dispositifs d'apprentissage

fbreault — 2026-02-23T10:16:36Z

Ce webinaire propose une réflexion structurée sur la conception pédagogique à partir du canevas de cohérence pédagogique, un outil visuel inspiré de l'alignement constructif. Il permet de cartographier les relations entre objectifs d'apprentissage, activités, évaluation, contexte et contenus, en mobilisant une démarche de pensée design. L'intervention s'appuie sur l'analyse de situations d'enseignement réelles, notamment des adaptations nécessaires face à des changements contextuels (nombre d'étudiant·e·s, modalités hybrides, contraintes temporelles) afin d'illustrer comment ce canevas favorise une conception systémique et réflexive. L'accent est mis sur la dimension visuelle de l'outil, qui rend tangible les articulations pédagogiques souvent implicites. Ce webinaire s'adresse aux enseignant·e·s et conseiller·ère·s pédagogiques souhaitant approfondir leur réflexion sur la cohérence de leurs dispositifs d'apprentissage, à travers une méthode ancrée dans la recherche (Lanarès, Laperrouza & Sylvestre, 2023).

Les ressources partagées par M. Sylvestre lors du webinaire sont accessibles via ce lien : Le canevas de cohérence pédagogique

Évaluer les apprentissages à l'ère de l'IAG : comment savoir ce qui a vraiment été appris ?

megpare — 2026-02-04T09:56:50Z

Évaluer les apprentissages à l'ère de l'IAG : comment savoir ce qui a vraiment été appris ? megpare jeu 29/01/2026 - 08:36

Description

À travers le regard croisé de deux professeures et d'une conseillère pédagogique de l'Université du Québec, les participantes et les participants pourront découvrir des expériences concrètes d'ajustement des pratiques d'évaluation : ce qui a motivé les changements, les choix effectués, les stratégies mises en place… et les leçons tirées du terrain.

Ce webinaire vous permettra de :

Mieux comprendre les défis actuels de l'évaluation des apprentissages dans un contexte où les outils d'IAG sont largement accessibles.
Découvrir des exemples concrets de pratiques d'évaluation repensées pour favoriser l'intégrité académique et une réelle attestation des acquis.
Nourrir vos réflexions pédagogiques et repartir avec des idées transférables, que vous soyez en situation d'enseignement ou en rôle de soutien, d'accompagnement ou de conseil pédagogique.

Inscription

L'activité est offerte gratuitement, mais l'inscription est obligatoire via ce formulaire.

Notices biographiques

Julia Guérineau est professeure adjointe au Département de génie des systèmes de l'École de technologie supérieure de Montréal. Titulaire d'un doctorat en ingénierie industrielle, ses recherches portent essentiellement sur le développement multidisciplinaire de produits, et plus particulièrement sur ses aspects méthodologiques. En d'autres termes, le « comment développe-t-on un produit ? ». Cela se traduit plus concrètement par des recherches à la croisée des approches Agile et Ingénierie Système, de méthodologies d'Ingénierie Système basée sur les modèles (MBSE), et de réflexions sur l'intégration de l'Éco-conception. À travers ses recherches, elle a développé un fort intérêt pour l'application des nouvelles technologies, l'adoption de nouvelles pratiques de développement, et l'innovation en contexte industriel et entrepreneurial. En lien avec ses recherches, elle enseigne un cours de maitrise en ingénierie intégrée en aéronautique. C'est cette expérience qui alimentera son partage d'expérience !

2026-03-23

https://uquebec.zoom.us/meeting/register/P9ZYfsbkS1qwlzIeP9tpHQ

11h30-13h (HAE)

Thème(s)

Évaluation

Technologie

Mots-clés

évaluation des apprentissages

Intelligence artificielle générative

partage de pratiques

Copier, coller, plagier ? Le droit d'auteur expliqué aux étudiants (et aux autres)

2026-02-04T09:56:12Z

Où finit l'inspiration, où commence le plagiat ? Si la question a toujours été complexe à trancher, elle est de plus en plus brûlante alors que les réseaux sociaux permettent à tous de diffuser des contenus à grande échelle et que l'IA brouille le rapport aux sources. Et elle se pose sur les bancs de la fac déjà : peut-on enregistrer son prof ? À quelles conditions partager des images trouvées sur Internet dans un mémoire ? Quelques repères.

Guillaume Musso a-t-il plagié l'ouvrage de Diana Katalayi Ilunga comme l'affirme celle-ci ? La vidéo de Noël avec le loup d'Intermarché constitue-t-elle un plagiat du livre pour enfants Un Noël pour le loup, de Thierry Dedieu ? La chanson On va s'aimer, interprétée par Gilbert Montagné, est-elle un plagiat de la chanson Une fille de France, interprétée par Gianni Nazzaro ?

Ces affaires mettent en lumière les droits que possède l'auteur d'une œuvre sur l'utilisation de celle-ci. Né au XVIIIᵉ siècle, à la suite de l'essor de l'imprimerie, le droit d'auteur protège les œuvres quelle que soit leur nature (musicale, picturale, audiovisuelle) et constitue le lien entre la défense des intérêts des créateurs et la nécessité de permettre la circulation des savoirs et des œuvres.

Les questions relatives au droit d'auteur ne concernent pas simplement les professionnels de la création. Toute personne peut y être confrontée dans son quotidien, dans le cadre de son travail ou de ses études. À l'heure où les réseaux sociaux donnent accès à une multitude d'œuvres et où l'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée, il est facile de ne pas respecter le droit des auteurs, sciemment ou non.

Partant du constat que de très nombreux étudiants ignoraient les principes du droit d'auteur dans la rédaction de leurs travaux, nous avons, avec d'autres enseignants-chercheurs et sous l'impulsion de Marie Latour, créé le MOOC Voler-Coller : stop au plagiat, dont l'objectif est de mieux faire connaître les règles de la propriété intellectuelle aux étudiants, particulièrement de master et de doctorat. Revenons sur quelques-uns de ses enjeux clés.

Qu'est-ce que le droit d'auteur ?

Le droit d'auteur protège toute œuvre de l'esprit originale, c'est-à-dire portant l'empreinte de la personnalité de l'auteur, qui traduit un apport créatif. Le droit est composé de deux catégories de droits.

Les droits patrimoniaux permettent à l'auteur de contrôler l'utilisation de son œuvre. Cela signifie qu'il peut autoriser ou interdire la reproduction, la représentation ou l'adaptation de son travail. Les droits patrimoniaux peuvent faire l'objet de contrats d'exploitation et bénéficient à l'auteur durant toute sa vie et à ses ayants droit soixante-dix ans après sa mort. Après ce délai, l'œuvre tombe dans le domaine public et peut être exploitée librement.

Les droits moraux garantissent à l'auteur le respect de son nom et l'intégrité de son œuvre. Contrairement aux droits patrimoniaux, ils sont inaliénables et imprescriptibles. Même après la mort de l'auteur, ses héritiers peuvent veiller à ce que sa qualité d'auteur soit respectée et que l'œuvre ne soit pas dénaturée. Par exemple, bien que l'œuvre soit tombée dans le domaine public, les descendants de Victor Hugo conservent un droit moral éternel sur les Misérables, qui leur permettrait de s'opposer à l'adaptation de l'ouvrage en comédie.

Un enseignant bénéficie d'un droit d'auteur sur son cours dès lors que celui-ci est original. De ce fait, toute utilisation de ce cours suppose son autorisation, y compris par les étudiants à qui il est dispensé. Un étudiant ne peut pas capter un cours, quelle que soit la forme de la captation (vidéo, son, photos) et le diffuser, à titre gratuit ou onéreux, sans l'accord de l'enseignant.

De plus, si la captation inclut l'image ou la voix de l'enseignant sans son accord, cela constitue une atteinte aux droits de la personnalité de celui-ci et au droit des données personnelles. À l'inverse, l'étudiant bénéficie également du droit d'auteur sur ses productions, dès lors que celles-ci sont originales. Un enseignant ne pourrait donc pas s'approprier le travail d'un étudiant ou l'utiliser sans son accord.

Les exceptions au droit d'auteur

En principe, toute représentation, reproduction ou modification d'une œuvre est soumise à l'autorisation de l'auteur. Dans un certain nombre de cas, la loi prévoit toutefois qu'une personne peut représenter ou reproduire une œuvre sans avoir à obtenir l'accord de l'auteur. Parmi ces exceptions, le droit de citation et l'exception pédagogique sont particulièrement utilisés dans le cadre académique.

Le droit de citation permet d'utiliser un extrait d'une œuvre protégée sans autorisation, si trois conditions cumulatives sont remplies : la citation doit être courte, elle doit être justifiée par un objectif critique, pédagogique, scientifique ou informatif et elle doit clairement indiquer le nom de l'auteur et la source.

La reproduction de pages entières dans un mémoire ou une thèse ne peut être couverte par le droit de citation et constitue donc du plagiat.

L'exception académique permet aux enseignants et chercheurs d'utiliser certaines œuvres dans un cadre strictement éducatif. Un enseignant pourra par exemple diffuser un extrait de film ou un extrait d'article en classe pour illustrer un cours. En revanche, la diffusion de l'intégralité du film ou de l'article sans autorisation est interdite.

Plagiat ou inspiration ?

En droit d'auteur, la frontière entre plagiat et inspiration est parfois ténue. Le plagiat suppose une reproduction non autorisée d'une œuvre, sans mention de l'auteur. L'inspiration, en revanche, relève d'un processus créatif où l'on s'appuie sur des idées ou des styles existants pour produire une œuvre nouvelle.

Les idées n'étant pas protégées en tant que telles par le droit d'auteur, on dit qu'elles sont de libre parcours. Tout un chacun peut les reprendre et en donner une expression originale. Ainsi, un auteur qui écrirait une enquête mettant en scène un détective excentrique, doté d'une logique implacable et d'un sens aigu de l'observation rappelant fortement Sherlock Holmes, mais avec ses propres traits de caractère, un contexte différent et une intrigue nouvelle, resterait dans le cadre de l'inspiration.

En revanche, si l'auteur reprend des dialogues, des scènes emblématiques ou des intrigues quasi identiques aux aventures de Sherlock Holmes, sans les transformer ni les citer, cela pourrait être qualifié de plagiat.

Les tribunaux apprécient au cas par cas, en examinant le degré de similitude, l'intention de l'auteur et si l'œuvre nouvelle apporte une véritable originalité ou si elle se contente de copier la forme de l'œuvre antérieure. La frontière se situe donc dans la manière dont l'auteur parvient à injecter une véritable originalité dans son récit.

« Plagiat ? Cinq chansons épinglées par la justice » (Le Nouvel Obs, 2015).

L'inspiration consiste à reprendre une idée alors que le plagiat reprend une expression originale de l'idée. Par exemple, un étudiant qui doit rédiger un commentaire du Petit Prince, de Saint Exupéry, consulte un site Internet qui propose une analyse détaillée du livre. Si l'étudiant lit l'analyse pour mieux comprendre l'ouvrage et rédige ensuite son propre texte, avec ses propres mots et ses propres exemples, la fiche d'analyse ne constituera qu'une inspiration. En revanche, s'il reprend plusieurs phrases de la fiche, ne change que quelques mots tout en conservant la structure et les idées développées dans le même ordre, sans citer la source, il se rend coupable de plagiat.

Droit d'auteur et intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) bouleverse le droit d'auteur dans la mesure où elle s'appuie sur des œuvres existantes pour produire de nouveaux contenus. L'IA peut réutiliser des éléments protégés sans autorisation, parfois de manière subtile, rendant la frontière entre inspiration et reproduction difficile à tracer.

Les auteurs des œuvres originaires craignent, à raison, que leurs œuvres ne soient exploitées sans reconnaissance ni rémunération et que l'usage massif des œuvres existantes par les IA ne fragilise le modèle économique de la création.

Se pose également la question de la titularité des droits sur une œuvre générée par IA : appartiennent-ils à l'utilisateur de l'IA, au concepteur du logiciel ou à personne puisque l'IA n'a pas de personnalité juridique ? À l'heure actuelle, la plupart des juridictions ayant eu à trancher des demandes de protection par le droit d'auteur sur des créations réalisées par l'IA ont rejeté ces demandes.

Certaines décisions ont toutefois admis la protection à des œuvres générées par l'IA. En janvier 2025, l'US Copyright Office a accepté d'accorder une protection par droit d'auteur à l'œuvre A Single Piece of American Cheese réalisée grâce à l'IA Invoke, notamment grâce à la preuve d'une intervention humaine déterminante.

En 2023, un tribunal de Pékin avait déjà déclaré que l'utilisateur de l'IA, à l'origine de la création de l'image litigieuse, était bien le titulaire des droits d'auteur. Ces décisions montrent la nécessité de réfléchir à une adaptation de la législation sur le droit d'auteur ou à la création d'un système de protection hybride.

L'usage de l'IA dans un travail universitaire peut être utile, mais il expose aussi l'étudiant à des risques réels de plagiat, sans qu'il s'en rende compte. Les outils d'IA peuvent générer des phrases ou des formulations très proches de textes existants, sans nécessairement citer la source. Si l'étudiant se contente de copier-coller le texte dans son travail, il peut réaliser un plagiat involontaire. Il faut donc utiliser l'IA pour comprendre, pas pour copier, reformuler les idées avec ses propres mots et vérifier toutes les informations, afin de minimiser les risques.

Le non-respect du droit des auteurs peut avoir des conséquences lourdes, tant financières que réputationnelles. Il faut donc sensibiliser au plus tôt les utilisateurs, qu'ils soient étudiants ou enseignants, au bon usage du droit d'auteur.

Rose-Marie Borges 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.

ChatGPT ou l'illusion du dialogue : comprendre comment l'IA modifie le rapport au savoir, avec la philosophie d'Hartmut Rosa

2026-02-04T09:49:15Z

Les outils d'intelligence artificielle semblent dialoguer avec les internautes qui les interrogent. Mais il n'y a aucune réciprocité dans ce type d'échanges, les réponses de ChatGPT résultent d'une production de langage automatisée. Quelles conséquences cette illusion a-t-elle sur notre rapport au savoir ? Mobiliser le concept de « résonance », développé par le philosophe Hartmut Rosa permet de mieux évaluer ces transformations.

L'usage des intelligences artificielles (IA) génératives, et en particulier de ChatGPT, s'est rapidement imposé dans le champ éducatif. Élèves comme enseignants y ont recours pour chercher des informations, reformuler des contenus ou accompagner des apprentissages. Mais, au-delà de la question de l'efficacité, une interrogation plus fondamentale se pose : quel type de relation au savoir ces outils favorisent-ils ?

Pour éclairer cette question, il est utile de mobiliser le concept de « résonance », développé par le sociologue et philosophe allemand Hartmut Rosa. La résonance désigne une relation au monde dans laquelle le sujet est à la fois affecté, engagé et transformé, sans que cette relation soit entièrement maîtrisable. Rosa voit dans cette forme de rapport au monde une manière de résister à l'aliénation produite par l'accélération contemporaine.

Dans son ouvrage Pédagogie de la résonance, il applique ce cadre au domaine éducatif et précise les conditions dans lesquelles une relation résonante au savoir peut émerger. C'est à l'aune de ces critères que nous proposons d'interroger l'usage de ChatGPT en contexte éducatif.

Que signifie « entrer en résonance » avec le savoir ?

Chez Hartmut Rosa, la résonance ne se réduit ni au plaisir d'apprendre, ni à l'engagement ponctuel, ni à la simple interaction. Elle désigne une relation au monde dans laquelle le sujet est d'abord affecté – quelque chose le touche, le surprend ou le déstabilise. Cette affectation appelle ensuite une réponse active : le sujet s'engage, répond, tente de faire quelque chose de ce qui lui arrive.

Mais la résonance ne se limite pas à cette dynamique interactive. Elle implique une transformation durable du sujet, parfois aussi de son rapport au monde, et repose sur une condition essentielle : elle ne peut être ni produite à volonté ni entièrement maîtrisée. Pour Rosa, une relation totalement disponible et contrôlable est, par définition, une relation muette.

Ces critères permettent désormais d'interroger ce que l'usage de ChatGPT fait – ou ne fait pas – au rapport au savoir en contexte éducatif.

ChatGPT peut-il satisfaire aux conditions de la résonance ?

ChatGPT se caractérise par une disponibilité quasi permanente : il répond sans délai, s'adapte aux demandes de l'utilisateur et semble toujours prêt à accompagner l'apprentissage. Cette facilité d'accès peut apparaître comme un atout pédagogique évident.

Pourtant, à la lumière de la notion de résonance développée par Hartmut Rosa, elle soulève une difficulté majeure. Une relation résonante au savoir suppose une part d'indisponibilité, une part de résistance et d'imprévisibilité sans lesquelles le rapport au monde risque de devenir purement instrumental.

Cette disponibilité permanente s'accompagne d'une interaction qui peut donner le sentiment d'une relation engageante. ChatGPT répond, reformule, encourage, s'ajuste au niveau de l'utilisateur et semble parfois « comprendre » ce qui lui est demandé. Le sujet peut ainsi se sentir affecté, soutenu, voire stimulé dans son rapport au savoir. Pourtant, cette affectation repose sur une asymétrie fondamentale : si le sujet peut être touché et répondre activement, l'agent conversationnel ne l'est jamais en retour.

La réponse de ChatGPT ne procède pas d'une expérience, d'un engagement ou d'une exposition au monde, mais d'une production de langage optimisée. L'échange peut alors prendre la forme d'un dialogue en apparence vivant, sans que s'instaure pour autant la réciprocité qui caractérise une relation véritablement résonante.

Des transformations à sens unique

La question de la transformation permet de préciser encore cette asymétrie. L'usage de ChatGPT peut incontestablement modifier le rapport du sujet au savoir : il peut faciliter la compréhension, accélérer l'accès à l'information, soutenir l'élaboration d'idées ou influencer des pratiques d'apprentissage. À ce titre, le sujet peut effectivement en ressortir transformé.

Mais cette transformation n'est jamais réciproque. Rien, dans l'échange, ne peut véritablement arriver à l'agent conversationnel : il ne conserve pas de trace existentielle de la relation, n'en est ni affecté ni engagé, et ne voit pas son rapport au monde durablement modifié. La transformation, lorsqu'elle a lieu, concerne donc exclusivement le sujet humain, ce qui marque une différence décisive avec les relations résonantes décrites par Rosa, où les deux pôles de la relation sont susceptibles d'être transformés.

On pourrait toutefois objecter que ChatGPT n'est pas toujours pleinement disponible ni fiable. Il lui arrive de produire des erreurs, d'inventer des références ou de fournir des informations inexactes – ce que l'on désigne souvent comme des « hallucinations ». Ces moments d'échec peuvent interrompre l'échange et surprendre l'utilisateur.

Mais cette forme d'indisponibilité n'est pas celle que décrit Rosa. Elle ne procède pas d'une résistance signifiante du monde, ni d'une altérité qui interpelle le sujet, mais d'un dysfonctionnement du dispositif. Loin d'ouvrir un espace de résonance, ces ruptures tendent plutôt à fragiliser la confiance et à rompre la relation, en rappelant que l'échange repose sur une production de langage fondée sur des modèles probabilistes intégrant des régularités, des associations et des inférences apprises, plutôt que sur une rencontre.

On pourrait également faire valoir que certains agents conversationnels peuvent être configurés pour adopter des réponses plus rugueuses, plus critiques ou moins accommodantes, introduisant ainsi une forme de résistance dans l'échange. Cette rugosité peut déstabiliser l'utilisateur, ralentir l'interaction ou rompre avec l'illusion d'une aide toujours fluide.

Toutefois, cette résistance reste fondamentalement paramétrable, réversible et sous contrôle. Elle ne procède pas d'une altérité exposée à la relation, mais d'un choix de configuration du dispositif. L'indisponibilité ainsi produite est scénarisée : elle peut être activée, modulée ou désactivée à la demande. À ce titre, elle ne satisfait pas à la condition d'indisponibilité constitutive qui, chez Rosa, rend possible une véritable relation de résonance.

Assistance cognitive ou relation résonante ?

La comparaison avec le livre permet de mieux saisir ce qui distingue une indisponibilité scénarisée d'une indisponibilité constitutive. Contrairement à ChatGPT, le livre ne répond pas, ne s'adapte pas et ne reformule pas à la demande. Il impose son rythme, sa forme, ses zones d'opacité, et résiste aux attentes immédiates du lecteur. Pourtant, cette absence de dialogue n'empêche nullement la résonance ; elle en constitue souvent la condition.

Le texte peut affecter, déstabiliser, transformer durablement le sujet précisément parce qu'il demeure indisponible, irréductible à une simple fonctionnalité. À la différence d'un agent conversationnel, le livre expose le lecteur à une altérité qui ne se laisse ni paramétrer ni maîtriser, et c'est cette résistance même qui rend possible un rapport résonant au savoir.

Cela ne signifie pas que l'usage de ChatGPT soit incompatible avec toute forme de résonance. À condition de ne pas l'ériger en point d'entrée privilégié dans le rapport au savoir, l'outil peut parfois jouer un rôle de médiation secondaire : reformuler après une première confrontation, expliciter des tensions, ou aider à mettre en mots une difficulté éprouvée. Utilisé de cette manière, ChatGPT n'abolit pas l'indisponibilité constitutive de la rencontre avec un contenu, mais intervient après coup, dans un temps de reprise et de clarification. Il s'agirait alors moins de produire la résonance que de préserver les conditions dans lesquelles elle peut, éventuellement, advenir.

L'analyse conduite à partir de la notion de résonance invite à ne pas confondre assistance cognitive et relation résonante au savoir. ChatGPT peut indéniablement soutenir certains apprentissages, faciliter l'accès à l'information ou accompagner l'élaboration d'idées. Mais ces apports reposent sur une logique de disponibilité, d'adaptation et de contrôle qui ne satisfait pas aux conditions de la résonance telles que les décrit Hartmut Rosa.

Le risque, en contexte éducatif, serait alors de substituer à un rapport au savoir fondé sur la confrontation, la résistance et la transformation, une relation essentiellement instrumentale, aussi efficace soit-elle. La question n'est donc pas de savoir s'il faut ou non recourir à ces outils, mais comment les inscrire dans des pratiques pédagogiques qui préservent – voire réactivent – les conditions d'un rapport véritablement résonant au savoir.

Frédéric Bernard 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.

Apprendre de ses erreurs : comment former les étudiants à rebondir après un échec

2026-02-02T10:03:00Z

On ne peut progresser sans se tromper. Comment dès lors inviter les étudiants à ne plus craindre l'erreur mais à la voir comme une opportunité d'acquérir de nouvelles compétences ? Exemple à travers un dispositif d'apprentissage par l'action.

Dans un système classique de cours magistraux, l'enseignant est considéré comme dépositaire d'un savoir à transmettre, et le résultat de cette transmission est évalué par des contrôles de connaissances réguliers. L'erreur y est encore souvent appréhendée par les élèves comme un échec plutôt que comme un tremplin vers l'apprentissage.

Or on ne peut progresser sans se tromper. Se pose alors la question de proposer aux étudiants des cadres les incitant à prendre des risques, à oser agir, se tromper et en tirer des apprentissages.

Nous avons pu observer la mise en œuvre de ce type de démarche dans un dispositif pédagogique expérientiel à l'EM Strasbourg, au sein de l'Université de Strasbourg, au fil de 4 promotions successives. Au total, 40 étudiants s'y sont engagés durant leurs trois années de bachelor en conduisant des projets entrepreneuriaux ou des missions pour des organisations.

C'est en se retrouvant ainsi mis en situation, sur le terrain, qu'ils se rendent compte de leur manque de compétences et vont lire, rencontrer des experts et partager leurs apprentissages avec d'autres étudiants pour être capables de surmonter les défis qui se présentent à eux.

Les compétences ainsi développées leur permettent d'alimenter le portfolio nécessaire à leur diplomation sans suivre de cours et en apprenant de leurs actions. Cette pédagogie « Team Academy » a été créée il y a plus de vingt-cinq ans à l'Université des sciences appliquées de Jyväskylä en Finlande.

Apprendre à prendre ses responsabilités

Tout au long de leur formation, les apprenants sont encadrés par une équipe d'enseignants coachs formés à cette pédagogie et chargés de garantir un cadre bienveillant et sécurisant. Les étudiants sont invités à vivre ainsi dans une boucle d'apprentissage où alternent l'action et la réflexivité permettant de lier les actions, les lectures et les rencontres d'experts.

Dans cette dynamique, nier sa responsabilité au moment d'expliquer une erreur, en invoquant des causes externes ou non contrôlables (comme « C'est la faute des autres » ou « L'environnement n'est pas favorable »), peut engendrer des comportements indésirables, alors que reconnaître sa responsabilité favorise des postures permettant d'atteindre un résultat concret et d'apprendre. C'est ce que nous avons constaté : lorsque les étudiants parlent de leurs erreurs, ils le font en disant « je » ou « nous » : s'attribuer une part de la responsabilité apparaît comme un préalable pour apprendre.

Cependant, les étudiants relèvent le caractère douloureux de l'erreur qui « fait mal au cœur » et « peut rapidement faire peur ». Une fois comprise et acceptée, celle-ci semble prendre une coloration plus « positive » et constructive. Ils la perçoivent comme un « challenge » à relever. Le concept d'erreur devient à leurs yeux inhérent à l'action, à mesure que les trois ans de formation se déroulent.

Ainsi, plongés dans une culture de valorisation de l'erreur, les étudiants relatent :

« Il n'y a pas eu d'erreurs, il n'y a eu que des apprentissages [et des] occasions de progresser. »

En partant de leurs erreurs, les étudiants considèrent avoir acquis des compétences tant au niveau des « soft skills » (persévérance pour mener à bien un projet entrepreneurial ; régulation des émotions (pour « passer outre et avancer ») que des « hard skills » (meilleure maîtrise de « la gestion de projet »).

La culture de l'erreur apprenante vécue dans leur formation les conduit aussi à revisiter leur conception de la réussite entrepreneuriale de façon plus réaliste :

« Un entrepreneur qui réussit aujourd'hui dans son business, c'est un entrepreneur qui a osé se planter, qui a osé arrêter […] pour moi, c'est vraiment inspirant […] [de] savoir quelles sont les erreurs qu'ils ont faites, pour ne pas les refaire. »

Déconstruire la culture de la performance

Pour leur emploi après leur formation, certains étudiants rêvent d'un environnement de travail valorisant une culture similaire, mais ils s'interrogent sur le décalage possible entre leur univers d'études et le monde professionnel : « Ce n'est pas la réalité. On est tellement dans une bulle. On est dans notre monde… l'erreur est acceptée. Dans d'autres boîtes, l'erreur… Il faut quand même faire attention. »

Les étudiants se sont appuyés sur les deux rôles qu'un apprenant engagé dans un dispositif d'apprentissage par l'expérience peut investir :

dans leur rôle d'apprenants, ils choisissent d'interpréter l'erreur comme une opportunité d'apprendre. Les étudiants cherchent à développer des compétences personnelles en dédramatisant l'objectif de réussite du projet ;
dans leur rôle d'acteurs, ils parviennent à interpréter l'erreur comme un défi à relever.

Ces deux stratégies permettent de diminuer l'intensité émotionnelle associée aux erreurs pour, dans le premier rôle, se focaliser sur l'acquisition de compétences nouvelles et, dans le second, rechercher des solutions au problème.

Cette forme d'apprentissage par l'erreur exige un travail de déconstruction de la culture de la réussite et de la performance, dont le résultat est en grande partie dépendant de l'intensité des efforts consentis par les étudiants.

Pour les pédagogues souhaitant introduire un apprentissage par l'erreur, notre recherche met en lumière la nécessité d'organiser un espace résolument bienveillant pour partager les questionnements, les difficultés et les erreurs, et de l'inscrire dans un temps suffisamment long pour modifier les représentations et les comportements.

Olga Bourachnikova, chercheuse et entrepreneuse, a participé à la rédaction de cet article avec Odile Paulus, maîtresse de conférences en gestion à l'EM Strasbourg, Sonia Boussaguet, professeure associée à la Neoma Business School, Julien de Freyman, professeur associé à la South Champagne Business School et Caroline Merdinger-Rumpler, maîtresse de conférences en management des organisations de santé à l'EM Strasbourg.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.