Abstract
Ce rapport expose les résultats du second volet d'une vaste étude nationale commandée par la FNEGE sur l’adoption et l’utilisation des Intelligences Artificielles génératives (IAg) en sciences de gestion et du management dans l'Enseignement Supérieur et de la Recherche (ESR). De nature qualitative, la présente recherche explore les effets transformationnels des IAg sur les pratiques pédagogiques et de recherche. Elle se concentre sur les usages développés par des « adopteurs précoces », affichant un recours régulier et fréquent aux IAg. Entre mars et juin 2024, 20 enseignants-chercheurs et 2 ingénieurs pédagogiques issus d’Universités, d’Ecoles de commerce et d’une Ecole d’ingénieur ont été interviewés, données primaires complétées de documents internes et externes. La première partie du rapport décrit les résultats de la recherche en présentant les usages déployés dans le domaine pédagogique. Une caractéristique commune aux personnes interrogées est qu'elles ont mis en œuvre les IAg (que ce soit dans la construction du cours, son animation ou de l'évaluation des étudiants) selon un principe à la fois d'innovation et de prudence quant aux potentiels et dérives possibles. L’enseignement étant inhérent à la recherche dans le supérieur, les professeurs interviewés ont également discuté la façon dont ils mobilisent les IAg pour leurs productions scientifiques. A partir des cas d’usages et expérimentations retranscrits, le rapport met en exergue la double plus-value que l’enseignant conserve sur la machine et sur laquelle il doit capitaliser pour faire évoluer son enseignement : ses qualités didactiques et relationnelles ainsi que ses qualités de chercheur. C’est par cette dimension humaniste qu’il peut guider les étudiants vers la rigueur et l’esprit critique requis dans l’usage des IAg. La seconde partie du rapport développe trois préconisations adressées aux professionnels de l’ESR. Au-delà des différents niveaux d'adoption des IAg selon les types d'établissements, l’intérêt d’articuler les actions à conduire au sein “d’écosystèmes privés-publics autour de l’IAg” est tout d’abord défendu. Dans cette approche collaborative, l'impératif est ensuite de former les enseignants-chercheurs comme les étudiants au regard d'une nouvelle relation maître-apprenant médiatisée par ces technologies. Les formations aux IAg ne peuvent être laissées à la seule discrétion des intéressés, ni être limitées au niveau des établissements, mais gagneraient à être co-construites au sein de communautés de pratiques d’enseignants-chercheurs en gestion. Le rapport préconise enfin le développement d'IAg spécifiquement adaptées à l'enseignement supérieur, de type RAG (Retrieval Augmented Generation). En combinant la génération de texte à des bases de données spécifiques, le RAG permet un accès à des résultats plus précis et contextualisés, tout en favorisant la protection et le contrôle des données. En conclusion, les IAg ne sont ni une “menace”, ni un “allié” : elles sont la boucle récursive entre ces deux modalités. Dès lors, il est nécessaire de veiller à ce que celle-ci ne devienne pas “dégénérative”, ce qui implique d’interroger les postulats sur lesquels la transmission de savoirs, l’évaluation des connaissances et la façon dont ils sont administrés par les services centraux se fondent. L’appropriation des IAg dans l’ESR se pose donc en termes de conduite du changement.