L’arrivée rapide de l’intelligence artificielle (IA) générative transforme les façons de chercher de l’information, de produire des contenus et d’apprendre. Dans les universités, elle soulève une question pressante: faut-il interdire ces outils, les tolérer ou apprendre à les utiliser de manière critique et responsable?
C’est cette troisième voie qu’a choisie l’équipe responsable de la refonte du cours Introduction à l’information numérique (INU 1001), donné à l’École de bibliothéconomie et des sciences de l’information (EBSI) de l’Université de Montréal. Ce travail lui vaut le Prix d’excellence pour l'utilisation responsable de l’intelligence artificielle générative en enseignement.
Réalisé en 2025 entre les mois de janvier et d'août, le projet a été conçu par Christine Dufour, professeure agrégée à l’EBSI, et une équipe aux expertises complémentaires. Celle-ci réunissait Alexandre Gingras, conseiller en pédagogie numérique au sein du groupe des stratégies numériques d’enseignement et d’apprentissage de la Faculté des arts et des sciences (SNFAS), Anton Boudreau Ninkov, professeur adjoint à l’EBSI et responsable du cours, ainsi qu’Ariane Michaud et Charles Gourde-Talbot, concepteurs en médiatisation dans ce même groupe.
Ce travail collectif a permis d’intégrer l’IA générative au cours non pas comme un raccourci, mais comme un objet d’apprentissage. Les membres de l’équipe ont travaillé à la conception pédagogique, à l’encadrement des usages de l’IA, à la scénarisation du cours et à la médiatisation des contenus.
Obligatoire au certificat en gestion de l’information numérique, le cours INU 1001 s’adresse à des cohortes aux parcours variés. Sa refonte visait à le rendre principalement asynchrone tout en maintenant certaines séances synchrones, notamment pour les activités en laboratoire.
Cette transformation a offert l’occasion d’intégrer les outils d’IA générative de façon structurée. L’objectif était de familiariser les étudiantes et étudiants avec ceux-ci, mais aussi de les amener à en comprendre les limites, les risques et les usages possibles dans un contexte universitaire et informationnel.
L’équipe a ainsi élaboré des lignes directrices explicites pour encadrer l’utilisation de l’IA générative dans les évaluations. Dès le début du cours, les usages permis et les attentes en matière de transparence sont expliqués. Il est demandé notamment d'indiquer quels outils ont été employés dans les travaux et à quelle fin.
Ces lignes directrices reposent sur une typologie de quatre usages: l’usage interdit, l’usage en soutien à l’apprentissage, l’usage en soutien à la suggestion d’idées et l’usage pour la création de contenus. Cette structure clarifie les attentes selon les activités et réduit les zones grises entourant ces technologies.
Le cours ne présente pas l’IA générative comme un outil neutre. Il invite plutôt les étudiants et les étudiantes à l’analyser comme une composante de l’écosystème numérique, avec ses enjeux de fiabilité de l’information, de propriété intellectuelle, d’intégrité intellectuelle et d’effets environnementaux.
L’IA générative est aussi intégrée aux apprentissages grâce à Pixel-IA, un assistant pédagogique numérique développé avec NotebookLM (aujourd’hui Gemini Notebook). Il facilite la recherche à travers les notes de cours, soutient la compréhension de certains concepts et aide à la préparation des évaluations sans fournir de réponses directes en lien avec les travaux.
Le groupe des SNFAS a également collaboré au développement de la plateforme numérique Parcours étudiant et à la création de sept modules, dont un module d’introduction consacré entre autres à l’IA générative.
Les premières données recueillies à la fin de la session d’automne 2025 sont encourageantes. Dans un sondage, la majorité des répondants jugent les lignes directrices claires et disent avoir été capables de distinguer les usages permis de ceux qui ne l’étaient pas.
La moitié des personnes ayant répondu au sondage ont utilisé Pixel-IA. Elles indiquent que l’outil les a aidées à retrouver l’information dans les notes de cours et à se préparer aux évaluations.
La portée du projet dépasse le seul cours INU 1001. Les lignes directrices ont été conçues sous la forme d’un gabarit réutilisable, adaptable à divers contextes d’enseignement. Elles ont déjà été implantées dans d’autres cours de l’EBSI ainsi que dans deux cours à distance: Travail social et pauvreté (SVS 1443) et La cellule et l’uniformité du vivant (BIO 1954).
En misant sur la complémentarité des expertises, la clarté des balises et le développement du jugement critique, l’équipe propose une manière concrète d’accompagner l’arrivée de l’IA générative en enseignement supérieur. Son projet montre que ces outils peuvent devenir des occasions de former les étudiantes et étudiants à des pratiques numériques plus responsables.
