Le ministère de l’Éducation du Québec a publié en 2026 une nouvelle version de son guide L’utilisation pédagogique, éthique et légale de l’intelligence artificielle générative. Destiné au personnel enseignant, y compris dans le champ de la formation professionnelle, il propose une grille de réflexion particulièrement intéressante pour les acteurs de la formation.
Sa logique peut se résumer autour de trois dimensions : la pertinence pédagogique, la responsabilité éthique et le cadre juridique.
Pour les organismes de formation, CFA, formateurs et ingénieurs pédagogiques, plusieurs enseignements peuvent être retenus.
Avant d’intégrer l’IA : commencer par l’objectif pédagogique
L’arrivée de nouveaux outils peut facilement inverser la logique habituelle de conception : découvrir une fonctionnalité intéressante, puis chercher comment l’intégrer dans un parcours.
Le guide propose de faire exactement l’inverse.
Avant de recourir à une IA générative, la première question est celle de l’intention :
- qu’est-ce que l’apprenant doit apprendre ou savoir faire ?
- quelle difficulté pédagogique cherche-t-on à résoudre ?
- en quoi l’IA peut-elle faciliter ou enrichir cet apprentissage ?
- le même objectif pourrait-il être atteint aussi efficacement sans IA ?
Cette étape paraît évidente. Elle est pourtant déterminante.
Utiliser une IA pour reformuler un contenu, générer des exemples, proposer une simulation ou accompagner un apprenant peut présenter un véritable intérêt. Mais l’usage de l’outil ne constitue pas, en lui-même, une innovation pédagogique.
L’IA doit répondre à un besoin identifié, pas devenir le point de départ de la scénarisation.
Définir ce que l’apprenant doit continuer à faire lui-même
Autre question essentielle : quelle place souhaite-t-on réellement donner à l’IA dans l’activité ?
Une IA générative peut aujourd’hui résumer un texte, rédiger une réponse, structurer un raisonnement, proposer un plan, produire un argumentaire ou résoudre certains problèmes.
Or ces tâches peuvent précisément correspondre aux compétences que l’on cherche à développer chez l’apprenant.
Il devient donc nécessaire de distinguer ce que l’IA peut faciliter et ce que l’apprenant doit apprendre à maîtriser.
Dans certaines activités, l’IA pourra devenir un outil d’aide à la réflexion. Dans d’autres, son utilisation pourra au contraire réduire l’effort cognitif nécessaire à l’apprentissage.
L’enjeu n’est donc pas uniquement d’autoriser ou d’interdire l’IA, mais de déterminer à quel moment et pour quelle tâche son utilisation est pédagogiquement pertinente.
Poser des règles d’utilisation explicites
Lorsqu’une activité autorise l’utilisation d’une IA générative, les règles doivent être compréhensibles par l’apprenant.
Quelques questions peuvent structurer ce cadre :
- quels usages sont autorisés ?
- quelles étapes doivent être réalisées sans IA ?
- l’apprenant doit-il déclarer qu’il l’a utilisée ?
- doit-il expliquer comment il l’a utilisée ?
- doit-il conserver ses requêtes ou expliciter sa démarche ?
- quelles informations ne doivent jamais être transmises à l’outil ?
Cette clarification devient particulièrement importante lorsqu’une production intervient dans une évaluation.
L’objectif n’est pas seulement de contrôler l’usage de l’intelligence artificielle. Il s’agit aussi d’apprendre aux apprenants à l’utiliser de manière responsable et critique.
Pendant l’activité : regarder ce que l’IA change réellement
Une fois l’activité lancée, le travail de conception n’est pas terminé.
Le guide recommande d’observer les effets réels de l’utilisation de l’IAG :
- favorise-t-elle l’apprentissage ?
- facilite-t-elle la compréhension ?
- augmente-t-elle l’engagement ?
- permet-elle à l’apprenant de pratiquer davantage ?
- l’aide-t-elle à argumenter, comparer ou prendre des décisions ?
- ou réalise-t-elle progressivement la tâche à sa place ?
Cette observation permet d’ajuster l’activité.
Une consigne peut être modifiée, l’utilisation de l’IA limitée à certaines étapes, un autre outil choisi ou, tout simplement, l’IA retirée du dispositif.
L’outil doit rester au service de l’intention pédagogique, et non l’inverse.
Ne pas confondre qualité de rédaction et fiabilité
L’un des pièges des IA génératives tient à leur capacité à produire des réponses très convaincantes. Une formulation fluide et structurée ne garantit pourtant ni l’exactitude ni la pertinence du résultat.
Les contenus générés doivent donc faire l’objet d’un regard critique :
- vérifier les faits ;
- contrôler les références ;
- croiser les sources lorsque cela est nécessaire ;
- repérer d’éventuels biais ;
- contextualiser la réponse ;
- adapter le niveau et le contenu au public visé.
Cette vigilance concerne évidemment les contenus transmis aux apprenants, mais également ceux produits directement par eux.
La vérification peut d’ailleurs devenir une activité pédagogique en elle-même : demander à des apprenants d’analyser, comparer et corriger une réponse produite par une IA permet de travailler l’esprit critique et la maîtrise du sujet.
IA et évaluation : assister sans remplacer le jugement professionnel
Le guide consacre également une partie spécifique à l’évaluation. L’IA peut intervenir à plusieurs niveaux :
- génération d’exercices ;
- création de questions ou de grilles d’évaluation ;
- production de feedbacks ;
- analyse de productions ;
- aide à la préparation d’une évaluation.
Mais cette assistance comporte une limite fondamentale : le jugement professionnel ne doit pas être délégué à l’outil.
Les évaluations ou feedbacks produits par une IA doivent être contrôlés pour vérifier leur cohérence avec les objectifs pédagogiques et les critères attendus.
L’arrivée de l’IA invite également à reposer une question plus profonde : évaluons-nous réellement une compétence que l’apprenant maîtrise, ou une production qu’une IA peut désormais largement réaliser à sa place ?
Elle peut ainsi conduire à faire évoluer certaines modalités d’évaluation vers davantage de démonstration, d’argumentation, de mises en situation, d’analyse de démarche ou de justification des choix.
Cinq dimensions éthiques à intégrer dans la réflexion
Au-delà de l’efficacité pédagogique, le guide invite à interroger les conséquences de l’utilisation de l’IAG. Cinq dimensions sont particulièrement mises en avant.
La qualité
Un contenu généré doit être considéré comme une proposition à vérifier, et non comme une information définitive.
L’équité et l’inclusion
Les modèles peuvent reproduire des biais présents dans leurs données d’entraînement et sous-représenter certaines réalités ou certains publics. L’utilisation de l’IA doit donc s’accompagner d’une vigilance sur les représentations produites.
La transparence
Lorsque l’IA contribue significativement à la production d’un contenu, il peut être pertinent d’en signaler l’utilisation. Cette transparence concerne autant le professionnel que l’apprenant.
L’autonomie
L’IA peut libérer du temps et faciliter certaines tâches, mais une utilisation systématique peut également conduire à une dépendance et à une perte progressive de certaines compétences. Le professionnel doit donc rester en mesure de décider, interpréter, vérifier et agir sans dépendre entièrement de l’outil.
La sobriété numérique
Le recours à l’IA mobilise des ressources informatiques et énergétiques importantes à grande échelle. La question « ai-je réellement besoin de recourir à une IA pour cette tâche ? » est donc également une question de sobriété numérique.
Données, confidentialité, droit d’auteur : des réflexes indispensables
Le guide comporte enfin une partie juridique fondée sur le cadre québécois. Ses dispositions précises ne doivent donc pas être transposées directement au contexte français. En revanche, les situations qu’il identifie concernent tous les utilisateurs professionnels de l’IA.
Avant de transmettre une information à un système d’IA, plusieurs réflexes s’imposent :
- identifier la présence éventuelle de données personnelles ;
- ne pas transmettre d’informations sensibles ou confidentielles sans cadre adapté ;
- vérifier les règles et outils autorisés par son organisation ;
- s’interroger sur les droits attachés aux documents utilisés ;
- connaître les conditions d’utilisation et de conservation des données par l’outil.
Le même raisonnement s’applique aux travaux des apprenants : transmettre une production entière dans un outil d’IA n’est jamais un geste totalement neutre.
Pour les organismes de formation français, ces questions doivent être appréciées au regard de leur propre cadre juridique, de leurs politiques internes et des outils mis à disposition.
Après l’activité : évaluer aussi l’usage de l’IA
Une expérimentation avec l’IA ne devrait pas s’arrêter lorsque l’activité se termine. Le dernier temps consiste à revenir sur l’usage qui en a été fait.
Quelques questions permettent d’en mesurer l’intérêt :
- l’objectif pédagogique initial a-t-il été atteint ?
- qu’est-ce que l’IA a réellement amélioré ?
- a-t-elle fait gagner du temps au formateur, à l’apprenant ou aux deux ?
- a-t-elle amélioré la qualité de l’apprentissage ?
- des difficultés ou des risques sont-ils apparus ?
- faut-il conserver cet usage, le modifier ou l’abandonner ?
Cette démarche permet de sortir d’une logique d’expérimentation permanente pour entrer progressivement dans une logique d’usages maîtrisés et évalués.
Intégrer l’IA en formation : avant, pendant et après
Le principal enseignement de ce guide est finalement simple : intégrer une IA générative dans une formation ne consiste pas uniquement à choisir un outil.
Avant, il faut définir l’objectif, les conditions d’utilisation et les risques.
Pendant, il faut observer les effets, vérifier les contenus et maintenir une intervention humaine.
Après, il faut mesurer la valeur pédagogique réellement créée et décider de la suite.
L’enjeu n’est donc pas d’intégrer davantage d’IA dans les formations. Il est de savoir où, pourquoi et comment l’utiliser pour qu’elle améliore réellement l’apprentissage.
Pour aller plus loin
Le guide L’utilisation pédagogique, éthique et légale de l’intelligence artificielle générative – Guide destiné au personnel enseignant, publié en 2026 par le ministère de l’Éducation du Québec, propose de nombreuses questions et pistes de réflexion complémentaires.
