Vous l’avez sans doute lu et relu, oui, l’IA générative a bouleversé l’enseignement supérieur. Dans le rapport « IA et Enseignement Supérieur : Formation, Structuration et Appropriation par la Société » (2025), on pouvait notamment lire que 47 % des enseignants et enseignantes ne prenaient pas en compte l’usage de l’IA par les étudiants et étudiantes. Et quand on avait demandé son avis sur le sujet à Jean-François Van de Poël (Conseiller IA enseignement à l’Université de Lausanne), il nous avait répondu : « le problème, c’est que beaucoup d’enseignants et enseignantes font encore mine de rien ».

Si, comme le dit Jean-François, certains et certaines ont préféré mettre des œillères, ce n’est pas par manque d’intérêt, mais parce qu’ils et elles se sentent parfois dépassés par les usages de leurs étudiants et étudiantes, qui ont changé plus vite que leur façon d’enseigner et d’évaluer. Du côté du corps enseignant, les interrogations se multiplient sur le cadre d'usage à poser, les limites à fixer, la posture à adopter face à ces nouveaux usages.

C’est pour répondre à ces interrogations que chez Latitudes, association engagée pour une éducation critique au numérique, nous avons créé le Parcours Éthique de l’IA : un moyen d’ouvrir le dialogue entre étudiants, étudiantes, enseignants et enseignantes sur les enjeux de l’IA en cours.

Pour construire ce parcours, nous sommes partis d’une situation réelle, le cas de Léa, une étudiante qui postule à un stage et se fait écarter par un outil d’IA, sans savoir pourquoi. À partir de son histoire, les étudiants et étudiantes remontent le fil pour comprendre qui a décidé quoi, et sur quelle base.

Ce parcours vise à outiller les personnes enseignantes pour que leurs étudiantes et étudiants puissent appliquer l'éthique de l'IA à des contextes réels : leurs choix professionnels, leur engagement social, leurs responsabilités citoyennes. Il s'intègre naturellement dans des enseignements TEDS ou DDRS, mais reste mobilisable dans tout contexte pédagogique, quelle que soit la discipline.

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En préambule

Depuis 2017, nous créons des ressources pédagogiques à destination de plusieurs publics (dont les étudiants et étudiantes du supérieur) pour leur permettre de développer leur esprit critique et d’agir avec éthique face aux systèmes numériques. C’est dans cette logique qu’avec l’arrivée massive de l’IA générative dans nos vies, nous avons lancé la Bataille de l’IA, un atelier pour explorer les enjeux sociaux et environnementaux de l’IA générative en 2h.

Ce parcours permet d’aller un cran plus loin. Là où la Bataille de l’IA permet d’explorer les enjeux et impacts de l’IA, le parcours invite les étudiants et étudiantes à analyser, à partir d’un cas concret, les choix humains qui se cachent derrière un outil d’IA. L’IA fait déjà partie du quotidien des étudiants et étudiantes, et elle fera partie de leur vie professionnelle. Il faut donc apprendre à s’en servir, mais dans un cadre éthique.

Pour construire ce parcours, nous avons rencontré plusieurs enseignants et enseignantes tout au long de l’année. L’une d’elles nous a raconté que dans ses TD, une partie de ses étudiants et étudiantes faisaient désormais toutes leurs recherches sur ChatGPT, et plus sur un moteur de recherche. D’autres nous ont parlé d’étudiants et étudiantes qui utilisent l’IA pour faire leurs devoirs, traduire des sources ou corriger un rapport de stage. Ce ne sont pas des témoignages isolés, et beaucoup d’enseignants et enseignantes ne savent pas encore comment agir.

C’est ce vide que nous avons voulu combler avec le Parcours Éthique de l’IA : partager, en toute humilité, une méthode commune aux enseignants, enseignantes, étudiants et étudiantes, pour se poser les bonnes questions face à un système d’IA.

Pour ce parcours, nous ne voulions pas d’un cours sur le fonctionnement technique de l’IA. Expliquer ce qu’est un modèle de langage ou comment fonctionne un entraînement a son intérêt, mais cela ne répond pas à la question qui compte vraiment dans l’enseignement : qu’est-ce qu’on accepte, qu’est-ce qu’on refuse, et sur quelle base ?
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Le cas de Léa, une situation (bien trop) réelle

Le parcours comporte plusieurs niveaux. Le premier, « Comprendre », est basé sur une situation, le cas de Léa :

Léa a vingt et un ans, elle est en licence de gestion et elle postule à son premier stage en entreprise. Sa candidature est présélectionnée par un outil d’IA mais elle est écartée. Pourquoi ? Car l’algorithme a repéré des « signaux faibles » dans son profil. En effet, on y retrouve une année de césure prise pour financer ses études, un établissement moins réputé et donc, un CV jugé « peu professionnel » par le modèle.

Pourtant, Léa a simplement fait une pause dans son parcours. Comprendre l’architecture d’un réseau de neurones n’aide pas à saisir ce qui s’est joué pour elle. Ce qui aide, c’est de se demander qui a décidé quoi, sur quelle base, et avec quel recours possible.

Avec ce parcours, l’objectif n'est pas de former sur le fond de l'éthique ou de l'IA, mais de fournir des formats directement activables pour faciliter l'animation d'une séance, la structuration d'un module ou l'enrichissement d'un programme existant, sans expertise préalable en éthique académique ou en philosophie morale.
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La grille de lecture : six principes pour interroger un système d'IA

Ce parcours s'appuie sur le référentiel de compétence en IA de l'UNESCO. C'est un cadre de référence international, reconnu dans l'enseignement supérieur, qui a l'intérêt de ne pas isoler l'éthique comme un module théorique à part, mais de l'intégrer comme une dimension transversale, articulée aux compétences techniques et pédagogiques liées à l'IA.

Nous mobilisons en particulier sa dimension éthique et ses six principes, utilisés tout au long du parcours comme grille de lecture des situations rencontrées, et non comme un contenu à mémoriser :‍

• ‍Ne pas nuire : Un système d'IA ne devrait pas être utilisé à des fins potentiellement néfastes pour les personnes, qu'il s'agisse de reconnaissance faciale à des fins de surveillance, d'algorithmes prédictifs pour noter des examens, ou d'atteintes à la confidentialité des données. Ce principe engage la capacité à évaluer si un outil donné est conforme aux valeurs humaines et aux réglementations en vigueur‍
• Proportionnalité : L'usage d'un système d'IA doit être justifié par rapport à l'objectif visé. Ce principe invite à examiner si une méthode d'IA est réellement adaptée au contexte, si ses bénéfices sont avérés, et si une alternative non-IA ne serait pas préférable‍
• Non-discrimination : Les systèmes d'IA peuvent intégrer et amplifier des biais sexistes, ethniques, culturels ou liés à d'autres caractéristiques. Ce principe engage la capacité à détecter ces biais dans les données et les résultats, et à travailler à une plus grande accessibilité et inclusivité des systèmes‍
• Durabilité : Les systèmes d'IA ont des implications environnementales réelles : consommation énergétique, empreinte carbone des modèles, ressources nécessaires à l'infrastructure. Ce principe engage la capacité à évaluer et à expliquer ces impacts, et à les intégrer dans les choix de conception‍
• Détermination humaine : Les décisions importantes ne doivent pas être entièrement déléguées à une IA. L'humain doit rester maître de ses choix et capable de contester une décision algorithmique. Ce principe engage la capacité à identifier où et comment l'humain doit conserver son pouvoir de décision‍
• Transparence et explicabilité : Les personnes affectées par une décision algorithmique doivent pouvoir comprendre comment et pourquoi cette décision a été prise. Ce principe engage la capacité à évaluer la clarté et l'accessibilité des informations sur un système, et à exiger une meilleure documentation

Pris isolément, ces six principes peuvent sembler abstraits, presque scolaires. Appliqués à une situation réelle, ils deviennent un outil de diagnostic assez simple à manier, y compris pour des personnes qui n'ont jamais suivi de formation en éthique ou en informatique. C'est précisément ce que le parcours cherche à démontrer dès sa première séquence.

Un usage raisonné, ni rejet ni adhésion aveugle

Le Parcours Éthique de l’IA ne vise pas à convaincre les étudiantes et étudiants de se méfier de l'IA, ni à les rassurer sur son innocuité. L'objectif est plus modeste, et sur la durée plus utile : leur donner les moyens de se positionner par eux-mêmes face à un outil d'IA, dans leurs études comme dans leur futur métier.

Cela suppose d'être capable de repérer les décisions humaines qui se cachent derrière un système présenté comme automatique, d'identifier les zones de risque d'un outil avant de s'en servir, et de comprendre ses propres responsabilités quand on conçoit, déploie ou utilise de l'IA. Ce sont des compétences qui dépassent largement le cadre du recrutement : le mécanisme observé chez Léa se retrouve, sous une autre forme, dans la santé, l'éducation, la justice ou la finance. Une fois qu'on a appris à le repérer une fois, on le reconnaît ailleurs.
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Le parcours en pratique

Le niveau « Comprendre » se compose de trois ressources pédagogiques, pensées pour être animées sans expertise préalable en IA ni en éthique.
Chaque ressource dure entre 30 et 45 minutes, en TD ou en atelier, pour des groupes d'une vingtaine à une trentaine de personnes.
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• ‍Ressource 1 - Qui a pris la décision ?
  Les étudiantes et étudiants cartographient les acteurs derrière l'outil qui a évalué Léa : l'entreprise qui l'a acheté, l'éditeur qui l'a conçu, les équipes qui ont validé les critères, les législateurs qui ont, ou n'ont pas, encadré cet usage. L'idée à faire émerger est simple, mais souvent négligée dans les discussions sur l'IA : l'algorithme n'a rien décidé tout seul. Des personnes ont décidé, via l'algorithme.
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• Ressource 2 - Avec quelle boussole ?
  Les six principes UNESCO entrent en jeu, appliqués directement au cas de Léa. Le système respecte-t-il la non-discrimination ? La transparence ? La détermination humaine ? Chaque groupe construit une grille d'évaluation, principe par principe, qu'il pourra ensuite réutiliser sur d'autres situations, sans avoir à repartir de zéro.
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• Ressource 3 - Et dans mon domaine ?
  Le cas de Léa concerne le recrutement, mais le mécanisme qu'il révèle traverse d'autres secteurs : un algorithme de notation scolaire, un outil de scoring crédit, un système de triage médical. Chaque étudiante et étudiant transpose la situation dans son propre champ d'études. C'est à cette étape que le tronc commun se connecte aux réalités concrètes de chaque filière.
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Ces trois ressources forment un socle commun, sans prérequis disciplinaire, livrable depuis septembre dans n'importe quel type d'établissement. Elles constituent la première marche d'un parcours plus large de six heures, qui se poursuivra avec des niveaux « Appliquer » et « Créer » différenciés par filière, Tech, Data et Humanités numériques, au cours de l'année universitaire suivante.

Si vous avez déjà organisé une Bataille de l'IA

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Comme on le disait plus haut, le Parcours Éthique de l’IA ne remplace pas la Bataille de l’IA, et il n’en reprend pas le contenu non plus. Les deux ressources s’utilisent très bien séparément, mais peuvent être très complémentaires.

Si vous avez déjà animé une Bataille de l’IA (ou que vous souhaitiez le faire), vous pouvez facilement faire le lien entre les deux.

Ce qu’il est possible de faire, par exemple : à la fin de la Bataille de l’IA, avec votre classe, prenez quinze à vingt minutes pour revenir sur les décisions prises pendant le jeu. Ces dernières sont souvent tranchées à l’instinct et sans grille explicite. C’est l’occasion de lancer l’étape d’après et d’introduire le niveau « Comprendre » du Parcours Éthique de l’IA.

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Ressources complémentaires

Le parcours s'appuie sur le Référentiel de compétences en intelligence artificielle pour les apprenants de l'UNESCO, disponible en ligne, qui structure l'ensemble des séquences autour de quatre dimensions : approche centrée sur l'humain, éthique de l'IA, techniques et applications, conception de systèmes d'IA.

Il s’articule aussi avec d’autres initiatives existant dans l’enseignement supérieur : MétropédIA sur la compréhension du fonctionnement de l’IA, les modules Café IA coproduits avec Inria, France Num, l’Arcom et plusieurs partenaires académiques, ou encore PRAX-IA pour la question spécifique des évaluations. Le Parcours Éthique de l’IA ne cherche pas à dupliquer ces ressources, mais à s’y greffer, en apportant l’approfondissement éthique qui leur fait souvent défaut.

Si vous connaissez d'autres ressources qui mériteraient de figurer ici, ou si vous testez le parcours dans votre établissement, nous serions intéressés de recueillir votre retour.

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