Québec veut accélérer, sans brusquer, l’adoption responsable de l’intelligence artificielle sur les campus. Aujourd’hui, la ministre de l’Enseignement supérieur Pascale Déry et son adjoint Mario Asselin ont annoncé deux documents de référence destinés aux cégeps et aux universités, résultat d’une Instance de concertation réunissant établissements, syndicats, associations étudiantes et experts. L’objectif affiché est double, clarifier le cadre commun et offrir des outils immédiatement utilisables dans les classes, les services et la recherche.

Le premier texte, « Déploiement et intégration de l’intelligence artificielle en enseignement supérieur, Cadre de référence », fixe la vision et les grands principes issus des travaux de l’Instance. Le second, « Intégration responsable de l’IA dans les établissements d’enseignement supérieur, repères et bonnes pratiques, Guide pratique 2025 », propose une marche à suivre opérationnelle. Les titres et l’architecture des deux publications confirment ce partage des rôles, vision et principes d’un côté, outillage et mise en œuvre de l’autre.

Dans le cadre de référence, cinq principes directeurs servent de boussole à toutes les décisions liées à l’IA dans l’enseignement supérieur, accessibilité et complémentarité, équité et durabilité, humanisme et agentivité, encadrement et responsabilité, transparence, traçabilité et explicabilité. Ils doivent être envisagés comme un tout et arrimés aux orientations gouvernementales déjà en place.

Le guide pratique traduit cette boussole en leviers concrets. Il propose trois outils phares, une taxonomie des usages de l’IA en éducation pour cartographier les cas d’usage, une grille de réflexion stratégique pour cadrer les priorités locales, un autodiagnostic de maturité institutionnelle, noté sur 60, qui couvre la gouvernance et la stratégie, la culture et les compétences, l’enseignement et la recherche, les infrastructures, la gestion des données, les partenariats et l’innovation.

Côté conformité, le guide rappelle le socle juridique québécois. Toute intégration de l’IA doit respecter la Loi sur la gouvernance et la gestion des ressources informationnelles, LGGRI, et la Loi 25 sur la protection des renseignements personnels, ce qui implique une gouvernance serrée des systèmes, des services simples et sécurisés, le partage adéquat des ressources, la protection de l’information et, en pratique, la prudence maximale lorsque des données sont soumises à un outil d’IA. À défaut de connaître précisément ses conditions d’utilisation, tout renseignement transmis doit être considéré comme public.

Pour inspirer la mise en œuvre, le guide recense des exemples internationaux. En Suède, AI Competence for Sweden fédère sept universités autour d’une plateforme de formation continue forte de plus de 100 cours. En Norvège, l’Université d’Oslo teste GPT UiO, une version institutionnelle de ChatGPT-4 accessible via une interface sécurisée. À Singapour, la National University of Singapore adapte contenus et ressources en fonction des performances des étudiants grâce à des plateformes d’apprentissage. Au Mexique, un cours national élève la capacité du corps enseignant à utiliser l’IA. En Australie, l’infrastructure Cogniti outille les enseignants.

Le cadre de référence s’accompagne d’une feuille de route qui vise des retombées rapides. Cinq actions sont priorisées, rendre publics les travaux de l’Instance dans un cadre commun, concevoir un guide pour déployer la gouvernance de l’IA, mettre en place des communautés de pratique, recenser et rendre visibles des formations variées, créer une boîte à outils avec des cas d’usage mutualisables. Le calendrier court sur 2024-2025 et 2025-2026.

Sur le terrain, les documents tracent une ligne claire, intégrer l’IA avec alignement pédagogique et accompagnement plutôt qu’interdire par principe. Le guide rappelle qu’avant toute utilisation, il faut gouverner, maximiser les effets positifs et minimiser les impacts indésirables. La position étudiante citée est sans ambiguïté, « La véritable erreur serait d’interdire l’utilisation de l’IA, les étudiants arriveraient sur le marché du travail sans savoir s’en servir ».

Concrètement, les établissements disposent d’une marche à suivre, partir d’un diagnostic, instituer une gouvernance claire avec un responsable IA et un comité, actualiser les politiques d’intégrité académique et d’éthique, définir des balises d’usage pour l’évaluation, investir dans la formation des enseignants, du personnel et des étudiants, sécuriser les infrastructures et l’approvisionnement en outils, encadrer la gestion des données, stimuler les partenariats et l’innovation. L’autodiagnostic, la grille de réflexion et les modèles proposés servent de fil conducteur pour prioriser et séquencer ces chantiers.

Pour l’enseignement et l’apprentissage, le cadre insiste sur l’alignement entre objectifs, planification et évaluation, l’IA n’est qu’un moyen parmi d’autres. Les tuteurs virtuels, les systèmes de soutien à l’évaluation, les outils prédictifs ou génératifs sont évoqués comme des appuis possibles, à condition de préserver l’autonomie professionnelle et la liberté académique.

Sur le plan juridique et éthique, le message est constant, conformité et transparence. Le cadre rappelle de respecter les lois en vigueur, d’adopter de bonnes pratiques de cybersécurité, de protéger la propriété intellectuelle et d’assurer une information claire des parties prenantes sur les usages de l’IA, la traçabilité et l’explicabilité des systèmes utilisés.

Avec ces publications, Québec livre un duo cohérent, un cadre politique qui fixe les principes et une boîte à outils qui facilite l’exécution. Pour les directions, les facultés et les services, c’est l’occasion de convertir une pression diffuse en plan d’action ordonné, avec des garde-fous juridiques et des repères pédagogiques partagés. Pour la communauté étudiante, c’est la promesse d’un apprentissage outillé, critique et conforme aux attentes du marché du travail, sans sacrifier l’intégrité académique ni la protection des renseignements personnels.

Reste un défi, l’application maintenant, dès la rentrée d’automne 2025. Les cégeps et universités n’ont ni la même maturité ni les mêmes moyens, il faudra financer la formation du personnel et des étudiants, désigner un responsable IA et un comité, harmoniser les politiques d’intégrité et d’évaluation, encadrer l’acquisition d’outils en conformité avec la Loi 25, sécuriser les données et clarifier les usages pédagogiques. La réussite passera aussi par la livraison rapide du coffre d’outils et du répertoire de formations annoncés, par la participation des syndicats et des associations étudiantes, et par des indicateurs partagés pour suivre les progrès. Sans cibles mesurables et un pilotage serré, le cadre et le guide risquent de rester théoriques, avec des échéanciers, des ressources et un partage actif des bonnes pratiques, ils peuvent devenir une base commune opérationnelle.

Source : Cabinet de la ministre de l’Enseignement supérieur

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