L’intelligence artificielle dans le secteur de l’enseignement supérieur : Comment explorer les horizons du changement

Est-ce que la technologie émergente [insérer une technologie émergente ici] signifie la fin de [insérer un élément d’éducation ici]? 

Par : Rocío Chávez Tellería, associée à la recherche et à la prospective 

Décennie après décennie, nous voyons dans la presse des articles répétant des messages similaires – des prédictions selon lesquelles les technologies les plus récentes constituent une menace pour l’enseignement supérieur. L’« année des cours en ligne ouverts et massifs » a été annoncée en 2012 et, un an plus tard, le journal The Economist publiait en gros titre : « Les cours en ligne ouverts et massifs vont-ils tuer les diplômes universitaires? » Il n’a toutefois pas fallu longtemps pour que l’histoire change, comme le montre le site EdSurge « Les cours en ligne ouverts et massifs ne sont plus massifs. Et ils s’adressent à des publics différents de ceux que l’on imaginait », alors que le document de recherche publié dans la revue Science annonçait « Le moment tournant des cours en ligne ouverts et massifs ». Aujourd’hui, l’accent est mis sur ChatGPT, qui a récemment fait l’objet d’articles dans Forbes (« ChatGPT : Une menace pour l’enseignement supérieur? »), dans The Atlantic (« ChatGPT tuera-t-il la dissertation étudiante? »), et ailleurs dans la presse populaire.  

Il ne fait aucun doute que l’intelligence artificielle (IA) aura des répercussions profondes et généralisées sur l’enseignement postsecondaire. Or, bon nombre des récits dominants sur l’IA sont des récits d’aboutissement ou de substitution, plutôt que d’augmentation et de transformation. La question clé que nous devons nous poser est donc la suivante : comment donner un sens aux perturbations qui évoluent rapidement et envisager un vaste éventail de possibilités?  

Pour répondre à cette question et soutenir la prise de décisions dans un contexte en constante évolution, nous pouvons nous appuyer sur des approches de prospective stratégique. La prospective stratégique, comme définie par l’Observatoire de l’innovation dans le secteur public (2023), représente « la capacité d’une organisation à percevoir en permanence les différentes idées de l’avenir qui émergent dans le présent, à leur donner un sens et à agir en conséquence ». 

Le cadre de travail des trois horizons 

Le cadre de travail des trois horizons constitue une méthode de prospective qui peut aider à comprendre les changements potentiels induits par l’IA et les étapes de transition possibles. Élaboré par Bill Sharpe de l’International Futures Forum, le cadre de travail des trois horizons a été conçu pour aider les gens à réfléchir aux changements à long terme par étapes de transition, représentées par trois vagues qui explorent les états et les hypothèses actuels, les changements émergents et les avenirs possibles. 

L’horizon 1 (la première vague) examine ce qui se passe aujourd’hui et sa pertinence pour l’avenir, y compris les « poches de l’avenir » ou les aperçus des changements émergents qui existent aujourd’hui. L’horizon 3 (la troisième vague) représente la visualisation d’un état futur plausible ou souhaitable : quel est notre avenir idéal? Entre la première et la troisième vague se trouve l’horizon 2 (la deuxième vague), qui est examiné en dernier dans le processus d’application du cadre de travail. C’est ici que sont explorées les tensions transitionnelles entre la réalité de l’horizon 1 et la vision de l’horizon 3 et que nous pouvons examiner les mesures prises dans le présent pour résister au changement, pour s’y adapter ou pour en tirer parti; l’accent est mis sur la création et la gestion du changement. 

En mettant en évidence le chevauchement et la concurrence des vagues des changements imminents, le cadre de travail des trois horizons fournit un contexte plus vaste relativement à la façon dont nous pouvons prendre des décisions aujourd’hui.  

Les poches de l’avenir : quels sont les changements qui se profilent au moment présent? 

Pour examiner certaines des possibilités émergentes de l’IA dans le domaine de l’éducation – les poches de l’avenir de la première vague – nous avons cerné trois grands volets : 1) la génération de contenus et d’environnements, 2) la cartographie des parcours d’apprentissage et 3) l’apprentissage adaptatif remanié avec l’aide d’assistants virtuels. 

La première poche de l’avenir constitue l’accès libre aux outils d’IA texte à texte les plus récents, comme ChatGPT, et aux outils d’IA texte à image, comme DALL-E et Midjourney. Ces outils permettent aux acteurs du secteur postsecondaire de découvrir la capacité de l’IA générative à comprendre, à traiter et à créer du contenu textuel et visuel. Il existe également de plus en plus d’outils de conversion de texte en objets 3D, comme le logiciel Point-E d’OpenAI et les nombreux outils génératifs de NVIDIA, y compris son service de conversion de texte en 3D Magic3D en partenariat avec Shutterstock.  

Ces prochaines itérations d’outils d’IA générative accéléreront davantage les tendances en matière de génération de contenus et d’environnements d’apprentissage assistés par l’IA. Combinés aux progrès des technologies de réalité virtuelle et mixte, ces développements amélioreront l’apprentissage par l’expérience immersif et l’évolutivité de l’apprentissage omniprésent : apprendre partout et en tout temps.  

En pensant à la méthode des trois horizons, réfléchissez à ce que pourrait être cette poche de l’avenir dans un horizon lointain : 

• À quoi ressembleraient les environnements d’apprentissage phygital (physique + numérique) soutenus par l’IA générative?  
• À quoi ressembleraient les possibilités d’apprentissage intégrées au travail et destinées aux apprenants à distance au sein d’environnements immersifs en 3D générés par des outils d’IA? 

La deuxième poche de l’avenir est constituée des utilisations de l’IA en matière de cartographie des parcours d’apprentissage. Les outils disponibles peuvent aider les apprenants à faire correspondre leurs compétences et intérêts personnels aux possibilités et aux besoins contextuels. Par exemple, FutureFit AI (promu par RBC) utilise des données avancées sur le marché du travail et des algorithmes d’apprentissage automatique pour cerner la meilleure adéquation et le « point de départ » du parcours professionnel d’une personne et construire un parcours d’apprentissage personnalisé comportant des ressources pédagogiques et des perspectives de travail pour la guider avec succès du point A au point B de sa carrière. Des technologies similaires ont déjà été utilisées à grande échelle par des gouvernements, comme celui du Royaume-Uni, afin de soutenir les travailleurs menacés par l’automatisation des tâches au sein d’un marché de l’emploi en pleine mutation.  

Cette utilisation croissante de l’IA et de l’apprentissage automatique peut profondément transformer les approches et les systèmes de conception des programmes d’études pour l’apprentissage permanent. Envisagez quelques possibilités :  

• À quoi ressembleraient les programmes d’enseignement et de programmation fondés sur l’IA et l’apprentissage automatique?  
• À quoi ressembleraient le marketing, le recrutement et les inscriptions si les possibilités d’apprentissage étaient suggérées et cartographiées par des systèmes assistés par l’IA?  

La troisième poche de l’avenir représente une nouvelle vague de croissance des systèmes d’apprentissage adaptatifs. L’apprentissage adaptatif existe depuis un certain temps déjà, mais il pourrait connaître une croissance exponentielle s’il était associé aux développements technologiques actuels.   

L’une des limites de la technologie de l’apprentissage adaptatif concernait les évaluations, qui ne pouvaient porter que sur des compétences logiques et opérationnelles. Elle n’était pas en mesure d’évaluer les dissertations, par exemple. Mais aujourd’hui, la technologie de traitement automatique du langage naturel qui sous-tend ChatGPT change la donne et pourrait contribuer à accroître les répercussions et la facilité d’utilisation des systèmes d’apprentissage adaptatif. En outre, les robots conversationnels intégrés aux plateformes d’apprentissage adaptatif pourraient permettre aux apprenants d’accéder à un soutien personnalisé au fil de leur progression.  

eCampusOntario soutient les établissements en les mettant en relation avec des entreprises, des projets pilotes et des travaux de recherche sur l’apprentissage adaptatif. Envisagez quelques possibilités :  

• À quoi ressembleraient les tâches quotidiennes des éducateurs qui travaillent avec des outils de génération de contenu assistés par l’IA, des systèmes d’apprentissage adaptatifs et des outils d’évaluation assistés par l’IA?  
• Quels rôles nouveaux ou transformés les éducateurs et les services de soutien aux éducateurs pourraient-ils jouer dans un avenir où l’enseignement serait assisté par l’IA? 

Une invitation ouverte  

Nous vous invitons à réaliser votre propre exercice des trois horizons avec vos collègues de votre établissement pour explorer l’horizon actuel de l’IA et de la transformation numérique dans votre propre contexte (horizon 1), extrapoler les possibilités du phygital de l’avenir pour visualiser un avenir lointain souhaitable (horizon 3), puis réfléchir à ce qu’il faudrait faire pour y parvenir (horizon 2). Vous trouverez un guide complet et un modèle sur la méthode des trois horizons à la fin de notre document L’éducation connectée : Rapport prospectif sur les écosystèmes d’apprentissage. 

Nous invitons également les éducateurs et les établissements de l’Ontario à communiquer avec nous et à se mobiliser à nos côtés à mesure que l’IA continuera d’évoluer et que nous continuerons à cerner les poches de l’avenir, à explorer les possibilités et à cocréer des visions souhaitables pour de meilleures perspectives d’avenir. Poursuivez la conversation et communiquez avec l’unité de recherche et de prospective d’eCampusOntario en nous écrivant à l’adresse  research@ecampusontario.ca. 

Pour en savoir plus, consultez la page Web Recherche et prospective de eCampusOntario.

Biographie : Rocío Chávez-Tellería est passionnée d’apprentissage et de perspectives d’avenir. Elle intègre la pédagogie, la prospective, la technologie et les approches de la conception pour élaborer des écosystèmes d’apprentissage pertinents pour l’avenir. Elle détient une maîtrise en conception dans le domaine de la prospective stratégique et de l’innovation de l’Université de l’EADO à Toronto (Ontario) et un baccalauréat en pédagogie de l’Universidad Panamericana à Mexico. Elle est actuellement associée de recherche et de prospective chez eCampusOntario, où elle élabore des récits exploitables sur l’avenir de l’apprentissage en ligne dans le secteur de l’enseignement postsecondaire. 

À propos de eCampusOntario
eCampusOntario, un organisme sans but lucratif financé par la province de l’Ontario, est à la tête d’un consortium de collèges, universités et établissements autochtones publics pour développer et tester des outils d’apprentissage en ligne afin d’encourager l’utilisation des technologies de l’éducation et des environnements d’apprentissage en ligne.