Ce webinaire a permis d’éclairer des enjeux et défis liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en enseignement supérieur au regard des principes d’EDI et des impacts que cet usage peut avoir sur la réussite étudiante. 

La présence de différents dispositifs de suivi pédagogique en enseignement supérieur – comme les tableaux de bord – est relativement bien connue (Collin et Marceau, 2021). Or, ces systèmes qui font appel à l’IA sont loin d’être neutres, justes et équitables (Université de Montréal et IVADO, 2021). La reproduction de biais et de discriminations présents dans la société au sein des systèmes d’IA vient restreindre l’accessibilité de certaines populations étudiantes, souvent celles de groupes marginalisés.  

Par exemple, l’absence de personnes issues d’un groupe marginalisé dans la création et la conception d’un algorithme d’aide à la décision dans les processus d’admission d’un programme d’études peut constituer un biais de représentativité (Bertail et al., 2019).  

Penser à l’intégration et à l’utilisation de l’IA en enseignement supérieur doit venir avec des questionnements et des considérations incontournables quant aux enjeux d’équité, de diversité et d’inclusion (EDI) (Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique – OBVIA).  

Documents de présentation

Document de Simon Collin
Document d’Andréane Sabourin Laflamme

Panélistes

Simon Collin

Simon Collin

Professeur à la Faculté des sciences de l’éducation de l’Université du Québec à Montréal et titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l’équité numérique en éducation

Simon Collin est professeur à la Faculté des sciences de l’éducation de l’Université du Québec à Montréal (UQAM). Il est titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l’équité numérique en éducation (site de la Chaire) et chercheur au Centre de recherche interuniversitaire sur la formation et la profession enseignante (CRIFPE). Il s’intéresse aux enjeux d’équité et de démocratisation que suscitent les technologies en éducation, qu’il aborde au croisement des travaux interdisciplinaires de la technique et des théories critiques.

Andréane Sabourin Laflamme

Andréane Sabourin Laflamme

Professeure de philosophie et d’éthique de l’IA au Cégep André-Laurendeau et chercheuse à l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique (OBVIA)

Andréane Sabourin Laflamme est professeure de philosophie et d’éthique de l’IA au Cégep André-Laurendeau. Elle est doctorante à la Faculté de droit de l’Université de Sherbrooke. Son projet de recherche doctoral porte sur le rôle de l’éthique et du droit dans l’encadrement normatif de l’intelligence artificielle. Elle est chercheuse collégiale à l’OBVIA (Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique). Elle est également membre co-fondatrice du Len.IA. (Laboratoire d’éthique du numérique et de l’IA) où elle codirige des projets de recherche qui portent sur l’enseignement de l’éthique de l’IA et sur la citoyenneté numérique. Elle agit également à titre de formatrice et consultante en éthique de l’IA auprès de différentes organisations. 

Ressources complémentaires

Bruneault, F., Sabourin Laflamme A. et Mondoux, A. (2022). Former à l’éthique de l’IA en enseignement supérieur : référentiel de compétence.  

Colin, S. et Marceau, E. (2023). Enjeux éthiques et critiques de l’intelligence artificielle en enseignement supérieur. Éthique publique, 24(2). 

Commission européenne (2022). Lignes directrices étiques sur l’utilisation de l’intelligence artificielle et des données dans l’enseignement et l’apprentissage à l’intention des éducateurs. Office des publications de l’Union européenne.  

Conseil supérieur de l’éducation (2020). L’intelligence artificielle en éducation : un aperçu des possibilités et des enjeux. Le Conseil. 

Groupe de travail sur l’éthique et l’intelligence artificielle en enseignement supérieur (s. d.). Éthique et intelligence artificielle en enseignement supérieur.    

Langlois, L. (2023, 21 avril). Pour une IA responsable au service de l’intérêt public. Le Devoir.  

The Institute for Ethical AI en Education (2020). The Ethical Framework for AI in Education.  

UNESCO (2019). Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education.  

UNESCO (2021). AI and education: guidance for policy-makers.   

UNESCO (2023). Angles morts de la gouvernance de l’IA.  

UNESCO (2023). ChatGPT and Artificial Intelligence in Higher Education.  

Références

Bertail, P., Bounie, D., Clémençon, S. et Waelbroeck, P. (2019). Algorithmes : biais, discrimination et équité. Institut Mines-Télécom de France.

Collin, S. et Marceau, E. (2021). L’intelligence artificielle en éducation : enjeux de justice. Formation et profession, 29(2), 1‑4.

Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique – OBVIA. (s. d.). Équité, diversité et inclusion.

Université de Montréal et IVADO (2021). Biais et discrimination en IA [MOOC].