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Sous la di ec ion de
Flo en MICHELOT e Simon COLLIN
P é ace de
Daniel Pe aya
La compé ence
numé ique en
con ex e éduca i
Rega ds c oisés
e pe spec i es in e na ionales
Sous la di ec ion de
Flo en MICHELOT e Simon COLLIN
La compé ence numé ique
en con ex e éduca i
Sous la di ec ion de
Flo en MICHELOT e Simon COLLIN
P é ace de
Daniel Pe aya
La compé ence
numé ique en
con ex e éduca i
Rega ds c oisés
e pe spec i es in e na ionales
Ca alogage a an publica ion de Biblio hèque e A chi es na ionales du Québec
e Biblio hèque e A chi es Canada
Ti e : La compé ence numé ique en con ex e éduca i : ega ds c oisés e pe spec i es
in e na ionales / sous la di ec ion de Flo en Michelo e Simon Collin.
Noms : Michelo , Flo en , 1982- édi eu in ellec uel. | Collin, Simon, 1982- édi eu in ellec uel.
Collec ions : Fo ma ion à dis ance (P esses de l’Uni e si é du Québec) ; 15.
Desc ip ion : Men ion de collec ion : Fo ma ion à dis ance = Dis ance Lea ning ; 15 | Comp end
des é é ences bibliog aphiques.
Iden i ian s : Canadiana 20240025369 | ISBN 9782760561465 (PDF)
Vede es-ma iè e : RVM : Technologies de l’in o ma ion e de la communica ion pou l’éduca ion. |
RVM : Connaissances en in o ma ique. | RVM : Technologie éduca i e.
Classi ica ion : LCC LB1028.43.C635 2024 | CDD 371.33/4—dc23
Ré ision
Michèle Beaudoin e Riham Alkhaka
Concep ion g aphique
Ma ie-Noëlle Mo ie
Mise en page
Flo en Michelo
Image de cou e u e
iS ock
Dépô légal : 4e imes e 2024
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© 2024 – P esses de l’Uni e si é du Québec
Tous d oi s de ep oduc ion, de aduc ion e d’adap a ion ése és
Imp imé au Canada
N6146-1 [01]
C o n c l u s i o n
Ho izons numé iques en
éduca ion
Quelles pe spec i es à l’heu e de l’IA
géné a i e ?
Flo en MICHELOT, Simon COLLIN
e Alexand e LEPAGE
Il se ai absu de d’adme e que quelque chose a en soi la aison de son
exis ence.
—Emmanuel Kan , Explica ion nou elle des p emie s p incipes de la connaissance
mé aphysique, 1755
es di é en es con ibu ions éunies dans ce ou age on pe mis d’explo e les
mul iples dimensions de la compé ence numé ique, e d’en saisi plusieu s
enjeux ondamen aux pou no e socié é à l’è e du numé ique. Les angles
d’analyse a iés on mis en é idence la na u e ans e sale e p o éi o me de ce e
compé ence. Su le papie , à ou le moins, nous sommes so is de la o ma ion
d’« u ilisa eu s « p esse-bou on » [po euse] de discou s du ype « ous sa ez clique ,
ous sa ez gé e » (Duchâ eau, 1992, p. 35). En ce sens, pa le Cad e de é é ence de la
compé ence numé ique (Minis è e de l’Éduca ion e de l’Enseignemen supé ieu , 2019),
pa les documen s a é en s, ainsi que pa les documen s du même gen e à a e s le
monde (p. ex. le é é en iel eu opéen DigComp ; Vuo ika i e al., 2022), les poli iques
éduca i es su le numé ique en éduca ion souhai en déso mais app éhende la
o ma ion au numé ique au-delà de l’app oche echnicis e qui a his o iquemen
p é alu.
1 Cou s e béné ices des echnologies éduca i es, ou de la
nécessi é d’é alue sous la poin e de l’icebe g
À bien y ega de , sommes-nous éellemen so is de ce e app oche echnicis e ?
Au-delà d’un g and nomb e de p oposi ions pédagogiques inspi an es, les mo i a ions
à in ég e le numé ique en éduca ion ne son pas à l’ab i des considé a ions poli iques
e comme ciales.
Ainsi, l’in ég a ion du numé ique dans les écoles es enco e p omue comme une
ini ia i e poli ique audacieuse e inno an e, indépendammen de son adéqua ion
L
La compé ence numé ique en con ex e éduca i
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e ec i e aux besoins e aux inali és du sys ème éduca i ou des p a iques
d’enseignemen e d’app en issage. P eu e en es que le Cad e é ai la p emiè e mesu e
d’un plan d’ac ion du gou e nemen québécois qui annonçai des in es issemen s à
hau eu de 1,2 G$ pou en ep end e « le i age numé ique » dans les é ablissemen s
(Plan e, 2018), en soulignan que ces de nie s « doi en ini ie ce e “ é olu ion
numé ique”, e non la subi » (Gou e nemen du Québec, 2018, p. 69) ; ocable
ypique des discou s echnocen és.
Il es pou an bien documen é que des in es issemen s massi s dans le numé ique
en éduca ion ne ga an issen en ien des gains en e mes de éussi e éduca i e. Ainsi,
l’équipemen des écoles québécoises en ableaux blancs in e ac i s n’a pas a dé à
déce oi , y comp is aup ès du g and public. Ce e décision, p ise pa le gou e nemen
en 2011 au cou de 240 M$ su cinq ans, a i e é é con eca ée pa des di icul és
echniques, mais aussi pa l’insu isance de emps acco dé pou adop e ce e
echnologie, pa une imp ession apide de désué ude, e c. B e , les mo i s ne
manquaien pas pou eg e e une poli ique aussi cou euse que peu sa is aisan e e qui
a, en peu de emps, é é mise su la glace pa le gou e nemen sui an (Ge ais, 2013).
Dans la même eine, les cycles élec o aux amènen pa ois les décideu s à accélé e
le déploiemen des echnologies, p essan les délais au-delà de ce qu’un sys ème
éduca i peu aisonnablemen abso be en e mes d’adop ion de nou elles p a iques
ou de changemen (Ame ican Ins i u es o Resea ch e al., 2011).
Plus écemmen , l’UNESCO (2023) a publié un appo posan un ega d pou le
moins mi igé su la ques ion du numé ique : malg é l’adop ion massi e des
echnologies en con ex e éduca i , on souligne que les « p eu es » de leu s impac s son
pa agées e , su ou , que « l’a en ion excessi e acco dée à la echnologie dans
l’éduca ion a géné alemen un cou éle é » (p. 7). Les au eu s du appo appellen à ce
que des objec i s e des p incipes soien clai emen é ablis a in d’en assu e une
u ilisa ion béné ique.
En plus de ces aspec s poli iques, ne négligeons pas le ai que le milieu éduca i
es aussi le héâ e d’enjeux comme ciaux. En e e , sous cou e de philan h opie, les
s a égies de ce aines g andes en ep ises du numé ique con ibuen à acc oi e leu
domina ion du ma ché, laissan peu de place à la concu ence. Tou en p é endan
pa icipe à des causes sociales, ces g andes en ep ises augmen en donc leu s p o i s
( oi no ammen Pa il, 2023). Reikosky (2024) déc i un phénomène qu’elle nomme
« pipeline philan h opique », une s a égie pa laquelle des en ep ises on des dons
« en na u e » (pa exemple, des abais su des se ices, logiciels ou ma é iels), ce qui
p odui un « pipeline » de ( u u s) consomma eu s e consomma ices. L’au ice
souligne ainsi commen un g and nomb e de compagnies (elle ci e en pa iculie
Google e Zoom) on i é pa i de la COVID-19 pou di use ès la gemen leu s
logiciels à cou aible ou nul.
O , des al e na i es lib es à ces logiciels p op ié ai es on déjà ai leu s p eu es.
Que l’on pa le de code sou ce ou e au o isan l’adap a ion, de lib e dis ibu ion, de
ges ion décen alisée é i an la da a ica ion des usage s (da a ica ion qui se ai pa ois
dans des cad es é hiquemen lous) ou enco e d’in e opé abili é a o isan la ansi ion
d’un logiciel à l’au e, les a an ages son nomb eux. Pa exemple, Blende , pou la
modélisa ion 3D, es un é i able succès pa mi les logiciels lib es. De même, VLC, le
lec eu mul imédia, allie pe o mance e pa cimonie. En ou e, les logiciels lib es,
su ou lo squ’ils s’appuien su des in as uc u es locales, pa icipen d’une app oche
Chapi e 24 / Ho izons numé iques en éduca ion
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plus sob e du numé ique. Cela peu con ibue à édui e l’emp ein e en i onnemen ale
de l’u ilisa ion des echnologies pa une consomma ion éne gé ique plus limi ée e la
possibili é d’u ilise des équipemen s plus long emps, p olongean ainsi leu du ée de
ie u ile.
Dans l’op ique de con eca e ces logiques poli iques e comme ciales qui
poussen le numé ique en éduca ion e les eche ches à son suje , nous p oposons
d’adop e une app oche di e socioc i ique ( oi , no ammen , Collin e al., 2015 ; Collin
e N ebu se, 2019) a in d’é udie les echnologies numé iques dans ou es leu s
dimensions, qu’elles soien sociales, écologiques, cul u elles, poli iques e
économiques, donc au-delà de leu s seuls aspec s echniques. Une elle app oche
pe me ai ainsi de discu e des appo s de pou oi e des inégali és qui se jouen
au ou de l’in ég a ion du numé ique, de la ac u e numé ique don on pa le depuis
déjà long emps, ou enco e des biais algo i hmiques que l’on décou e peu à peu. Il
s’agi , d’abo d, de décons ui e le dé e minisme supposé des ou ils echnologiques
(d’où le choix de la ci a ion de Kan en guise d’épig aphe à ce chapi e de conclusion),
ou en me an à dis ance leu p é endue neu ali é, ca ils éhiculen en éali é des
aleu s e des idéologies qui on l’obje de i s déba s. L’app oche appelle donc à
eplace les usages e les choix echniques dans leu s con ex es sociopoli iques e
his o iques, plu ô que de les na u alise . L’app oche p éconisée ici encou age une
p ise de dis ance c i ique is-à- is du numé ique e de ses impac s su les app enan s,
les enseignan s e les é ablissemen s, ou en p omou an l’empowe men des popula ions
éduca i es pa l’app op ia ion ci oyenne de ces echnologies. De maniè e géné ale, le
numé ique doi aussi ê e é udié à l’aune de ses implica ions su les ela ions humaines,
la ie p i ée, le monde du a ail, la démoc a ie, ou enco e l’en i onnemen e la
consomma ion éne gé ique.
2 L’u gence de dé eloppe un cad e collec i de é lexion e
d’ac ion à l’aune de l’IA
Alo s que nous clô u ons ce ou age, une a ancée echnologique d’une ampleu
inédi e es appa ue a ec l’éme gence ulgu an e de l’in elligence a i icielle géné a i e
(IAg). Des echnologies comme GPT-4 (OpenAI, 2023), DALL-E (OpenAI, 2021) ou
plus écemmen Claude (An h opic, 2023) e Google Gemini (Google B ain e
DeepMind, 2023) son capables de géné e des ex es, des illus a ions ou du code
in o ma ique d’une quali é é onnan e. À pa celles e ceux qui eignen l’indi é ence,
a es son les pe sonnes qui n’au on pas é é imp essionnées pa les p ouesses de ces
dé eloppemen s echnologiques écen s. Pou an , ces de nie s ne son pas neu es e
soulè en d’innomb ables ques ionnemen s qui anscenden les on iè es
disciplinai es.
Quelles son les implica ions cogni i es, socié ales, é hiques, en i onnemen ales,
économiques e ju idiques des echnologies d’IA ? Quels boule e semen s impliquen -
elles pou les écosys èmes de la o ma ion, de l’in o ma ion, des médias e des
indus ies cul u elles ? Quid des isques de désin o ma ion massi e e de manipula ion
à g ande échelle, su la base de con enus c éés de ou e pièce ? Ces quelques ques ions
ne son que la pa ie éme gée d’un icebe g.
La compé ence numé ique en con ex e éduca i
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Pa exemple, su le plan é hique, l’IA con empo aine s’appuie pou l’essen iel su
des p obabili és qui, pa essence, ne p ennen pas en comp e l’imp obable, l’ina endu
ou l’ambi alen . Elle end donc à édui e e à uni o mise les in o ma ions disponibles,
é en uellemen jusqu’à p i e les pe sonnes de décou e es o ui es, ce qui peu ê e
dommageable lo sque les choix à ai e son conséquen s (p. ex. o ien a ion
p o essionnelle). Plus la gemen , plusieu s phénomènes psychologiques, sociologiques
e an h opologiques gagnen à ne pas ê e calculés e di ulgués, au isque de e me les
ho izons d’a en e des pe sonnes. À i e d’exemple, connai e la da e p obable de sa
p op e mo ajou e ai une cha ge exis en ielle inu ile aux pe sonnes, don les
con ee e s pou aien ê e nomb eux. Complémen ai emen au p obable,
l’ince i ude e le enoncemen au sa oi on donc ou e leu place e pe me en de se
p émuni d’une ie oidemen égie pa les algo i hmes, digne de la science- ic ion e
des dys opies pessimis es.
Au e exemple, su le plan en i onnemen al ce e ois, il con ien de sensibilise
aux impac s impo an s de l’usage des IA. Ainsi, les modèles dé eloppés pa OpenAI,
Google e Mic oso exige aien des quan i és phénoménales d’eau (C aw o d, 2024).
Selon les es ima ions de Li e al. (2023), la demande mondiale d’IA pou ai ê e
esponsable de 4,2 à 6,6 Gm³ cubes de p élè emen d’eau en 2027, soi 4 à 6 ois
l’équi alen du p élè emen d’eau annuel du Danema k ou la moi ié des p élè emen s
du Royaume-Uni1. Ce ains e e s des echnologies éduca i es é an bien iden i iés
(no ammen en e mes de consomma ion d’éne gie e d’émission de gaz à e e s de
se e ; p. ex. Michelo , 2022), nous ep enons l’appel de Be quin (2021) pou une
é alua ion sys éma ique des impac s en i onnemen aux des disposi i s numé iques : il
es p imo dial de conscien ise , en classe, aux enjeux en i onnemen aux liés à
l’u ilisa ion numé ique, mais aussi, de açon plus géné ale, d’adop e une app oche
é léchie e esponsable dans leu dé eloppemen e leu déploiemen au ni eau
gou e nemen al (p. ex. les minis è es de l’Éduca ion) e ins i u ionnel (p. ex. les cen es
de se ices scolai es ou les uni e si és).
Face aux dé is enou elés e p essan s que pose l’IA, il con ien d’appele à une
gou e nance du numé ique, comme cela es ai dans le p emie chapi e de ce
ou age. Au p emie che , une é lexion app o ondie s’impose a in de me e en place
un cad e é hique e du able quan à la place des IA dans les p a iques éduca i es. Un
el cad e, à l’image des nou elles lois su l’IA (p. ex. au Canada, le p oje de Loi C-27
ici ésumé pa Cha land e al., 2022 ; ou la ésolu ion du Pa lemen eu opéen, 2024),
de ai d’une pa p é oi quelques in e di s absolus e d’au e pa cla i ie la
esponsabili é de ous les ac eu s éduca i s au ega d des usages de l’IA. De açon plus
la ge, il impo e de ega de le numé ique éduca i e ces é olu ions en so an de leu
« gadgé isa ion ». C’es d’ailleu s en ce sens que le Conseil supé ieu de l’éduca ion e
la Commission de l’é hique en science e en echnologie (2024) en on appelé à une
ac ion minis é ielle e à une conce a ion a ec les milieux.
1 Ce qui équi au pa ailleu s, pou les lec eu s canadiens, à 11,6 à 18,2 % des p élè emen s d’eau du Canada
en 2020 (selon les es ima ions de la CIA ; s. d.).
Chapi e 24 / Ho izons numé iques en éduca ion
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3 Ve s une li é a ie in ég ée de l’IA ?
En soulignan l’impo ance d’une gou e nance du numé ique e d’un cad e é hique
ace aux dé is plané ai es ac uels, il appa ai nécessai e de ques ionne le
dé eloppemen des compé ences numé iques liées à l’IA. Si les disposi i s
ins i u ionnels e les cad es èglemen ai es son essen iels, ils doi en ê e complé és
pa le dé eloppemen de compé ences indi iduelles. In ég ées aux compé ences
numé iques plus la ges, ces compé ences son indispensables pou na igue dans un
paysage echnologique en cons an e é olu ion, bien qu’elles ne soien pas su isan es
à elles seules.
La endance au dé eloppemen de é é en iels ou de cad es concep uels édé a eu s
(p. ex. la me ali e acy de Mackey e Jacobson, 2011), qui dépassen elle ou elle
echnologie, cons i ue une é olu ion concep uelle impo an e des 20 de niè es années.
En e e , ce e app oche o ce à nous décen e des ou ils e nous encou age à
emb asse ces de nie s comme des suppo s qui, pa dé ini ion, ou en leu sens e
leu exis ence dans le sou ien aux ac i i és éduca i es qu’ils o en .
Quan à l’IA, suje à p opos duquel les publica ions se mul iplien , la ques ion
demeu e : doi -on ou non dé eloppe une compé ence (ou une li é a ie) de l’IA ? La
li é a ie de l’IA doi -elle ê e considé ée comme un concep ad hoc e au onome ou
plu ô comme une mise à jou de la compé ence numé ique ac uelle ? Ces é lexions
son légi imes e mé i en d’ê e posées.
Dans leu e ue, Ng e al. (2021) iden i iaien qua e ace es à ce e p oposi ion de
concep : i) la connaissance e la comp éhension de l’IA ; ii) l’usage ; iii) l’é alua ion ;
i ) les enjeux é hiques. Plus écemmen , Alma a i e al. (2024) p oposaien plu ô six
composan es : i) la econnaissance de l’IA ; ii) la connaissance e la comp éhension ;
iii) l’usage e l’applica ion ; i ) l’é alua ion ; ) la c éa ion ; i) la na iga ion é hique.
Wang e al. (2023) on , quan à eux, p oposé une échelle de li é a ie de l’IA en qua e
ac eu s : i) la igilance ; ii) l’usage ; iii) l’é alua ion ; i ) l’é hique. En in, Laupliche e
al. (2023) n’en suggè en que ois : i) la comp éhension echnique ; ii) l’é alua ion
c i ique ; iii) l’applica ion p a ique. Malg é des a ia ions ma quées, les modèles de
li é a ie de l’IA con e gen ou e ois au ou d’une poignée de dimensions qui
suggè en un consensus possible, bien que le concep demeu e en é olu ion.
Se pose alo s la ques ion de sa oi si l’IA gagne ai à ê e incluse dans les
é é en iels de compé ences en an que compé ence dis inc e ou dis ibuée au sein des
compé ences déjà exis an es. À no e sens, la deuxième op ion semble p é é able pou
plusieu s aisons.
A minima, c ée une compé ence dis inc e pou l’IA au sein des é é en iels de
compé ences isque ai de ne pas ésis e au emps. En e e , il se ai con ep oduc i
qu’une poli ique éduca i e, enue pou ambi ieuse à sa publica ion, de ienne la
« capsule empo elle » de l’époque où les Gene a i e P e- ained T ans o me s (GPT) e
La ge Language Models (LLM) é aien l’alpha e l’oméga de l’IA. Rappelons, à ce i e,
que l’his oi e de l’IA a é é ma quée pa deux « hi e s » emp ein s de désillusions e qu’il
n’es pas exclu que cela se ep oduise. Pa ailleu s, ai e de l’IA une compé ence
nou elle pose ai le isque d’occul e plusieu s des enjeux sous-jacen s à son
in e ac ion a ec les au es compé ences numé iques exis an es au sein des é é en iels
de compé ences : que di e de la collabo a ion a ec, e non pas à l’aide, des agen s
in elligen s ? L’IA, long emps a ai e d’in o ma ique e de sciences ondamen ales, es
