Les établissements d’enseignement supérieur évoluent rapidement dans l’IA, mais la vitesse semble différente selon votre situation. Un système à dix campus a des contraintes différentes de celles d’un seul collège d’arts libéraux. Une université de recherche avec plus de 150 professeurs qui explorent activement l’IA a des besoins différents d’une université qui définit encore son approche.
Lors de la conférence EDUCAUSE de cette année, la Dre Cristi Ford, directrice de l’apprentissage chez D2L, modérera une conversation avec la Dre Sherri Braxton Castanzo (Bowdoin College), la Dre Gloria Niles (University of Hawaii System) et la Dre Melissa Vito (Université du Texas à San Antonio). Ensemble, ils exploreront comment la mission institutionnelle, la culture, les structures de gouvernance et les besoins de la communauté façonnent la stratégie d’IA d’une manière qu’aucun cadre universel ne peut le faire.
Avant cette discussion, nous avons posé à chaque membre du panel une question simple : qu’est-ce que votre mission exige qu’une politique générique d’IA ne couvrirait pas ?
La gouvernance par le dialogue
Au Bowdoin College, un petit établissement d’arts libéraux, la gouvernance de l’IA a pris forme moins sous la forme d’un document de politique que sous la forme d’un dialogue continu.
« Nous avons été en mesure d’aborder la gouvernance de l’IA comme une conversation communautaire hautement engagée et réfléchie plutôt que principalement comme un exercice de conformité », déclare la Dre Sherri Braxton Castanzo, DSI adjointe pour l’innovation numérique chez Bowdoin. « Notre échelle nous permet de réunir les professeurs, les étudiants et le personnel dans les mêmes conversations et de nous ajuster rapidement en fonction des besoins. Plutôt que d’essayer de régir chaque utilisation possible de l’IA, nous nous sommes concentrés sur la création de conseils partagés en mettant intentionnellement l’accent sur les considérations éthiques, en fournissant des outils pris en charge par l’établissement et en aidant les gens à faire des choix responsables dans le contexte de notre mission éducative. »
Ce même instinct façonne la façon dont Bowdoin aborde l’adoption sur le terrain. « Cela se manifeste dans notre capacité à commencer par les gens et la pédagogie plutôt que par la technologie », explique-t-elle. « Nous pouvons travailler directement avec les professeurs grâce à nos structures de gouvernance partagées et à des consultations personnalisées pour comprendre ce qu’ils essaient d’accomplir dans un cours, une discipline ou un contexte de recherche particulier, puis explorer où l’IA ajoute de la valeur et où ce n’est pas le cas. »
Le résultat est une version de l’adoption de l’IA qui se lit moins comme un déploiement technologique et plus comme une extension de ce qu’un enseignement en arts libéraux est censé faire en premier lieu : apprendre aux gens à penser de manière critique et avec un engagement envers le bien commun.
Concilier mise à l’échelle et flexibilité
Le système de l’Université d’Hawaï est confronté à un type de complexité différent. Dix campus, un large éventail de missions et une responsabilité d’ancrer la stratégie d’IA sur quelque chose de plus spécifique que les « meilleures pratiques ».
« Nous sommes actuellement à une étape cruciale pour garantir que notre stratégie d’IA repose sur des fondations qui nous sont propres », déclare la Dre Gloria Niles, directrice de l’innovation technologique académique pour le système de l’UH. Un groupe de travail sur la culture et les valeurs hawaïennes rédige un cadre de valeurs d’IA destiné à guider les décisions sur tout, de la sélection des fournisseurs à la gouvernance des données en passant par le soutien pédagogique, plutôt que de mettre à jour les politiques existantes non localisées.
La Dre Niles est franche quant à la tension inhérente au fonctionnement à une telle échelle. « Nous sommes constamment confrontés à la contradiction entre le besoin d’une gouvernance cohésive et de haut niveau et la réalité des missions diverses sur le campus », déclare-t-elle. « Nous avons besoin de garde-fous à l’échelle du système, en particulier en matière de souveraineté des données, de sécurité et de confidentialité, car ne pas nous aligner sur ces problèmes d’infrastructure de base expose l’ensemble du système à un risque inutile. Pourtant, si nous nous en remettons à une approche unique, nous étouffons l’innovation populaire essentielle à l’intégration significative de l’IA dans l’enseignement et l’apprentissage. »
Elle montre un exemple spécifique de ce que cette tension exige. La mission d’UH au service des autochtones comporte une responsabilité, ou kuleana, de protéger les systèmes de connaissances et la propriété intellectuelle hawaïens, ce qui nécessite une position centralisée et fondée sur la culture sur la gouvernance des données. Mais la meilleure pratique d’IA dans un programme technico-professionnel dans un collège communautaire ne ressemble en rien aux meilleures pratiques dans un cours de sciences humaines sur un campus à recherche intensive. Plutôt que d’imposer une réponse unique, l’UH a modifié son modèle de gouvernance, passant de larges groupes de travail représentatifs à des structures construites autour de l’expertise en la matière, dans le but de maîtriser le risque partagé tout en laissant aux campus la possibilité de trouver ce qui convient à leur propre contexte.
« Le compromis est que nous devons nous engager dans un processus discursif », déclare le Dr Niles, « en négociant constamment l’alignement sur les campus, plutôt que de rechercher une politique statique unique qui couvre tous les scénarios. »
Favoriser l’apprentissage avant la législation
À l’Université du Texas à San Antonio, le point de départ n’était pas un cadre de valeurs ou une structure de gouvernance. C’était un aveu.
« Lorsque nous avons commencé à planifier notre travail autour de l’IA générative, j’avais l’impression que nous ne savions pas assez pour penser à ce qui aurait du sens », déclare la Dre Melissa Vito, vice-doyenne de l’innovation académique à UTSA. Les politiques existantes, y compris celles sur l’intégrité académique, semblaient suffisantes pour le moment, et la Dre Vito se méfiait d’écrire quelque chose de plus permanent dans un domaine qui évolue trop rapidement pour être précisé. « Il était essentiel que nous abordions la question avec curiosité et volonté d’apprendre plutôt que par peur et par souci de protéger ce qui existait actuellement. »
Donc, au lieu des politiques, UTSA a commencé par les personnes. En janvier 2023, l’université a réuni plus de 40 membres du corps professoral pour comprendre ce qu’ils ressentaient et ce dont ils avaient besoin. Ce groupe a aidé à façonner un ensemble de principes sous-jacents plutôt que de règles : que la littératie en IA aurait probablement de l’importance pour la future main-d’œuvre, que l’IA devrait amplifier la créativité plutôt que de la remplacer et que la pensée critique devait rester centrale, quelle que soit la façon dont le programme d’études utilisait la technologie.
Ce premier groupe de professeurs est depuis devenu un réseau d’apprentissage par les pairs de plus de 150 membres couvrant des disciplines allant des mathématiques à l’astronomie en passant par la cybersécurité. « Les professeurs voulaient comprendre ce qui se passait et comment l’IA générative pourrait être utilisée », déclare le Dr. Vito.
Le groupe se réunissait régulièrement, faisait appel à des experts extérieurs chaque mois et a finalement développé les directives sur lesquelles UTSA s’appuie encore aujourd’hui. En 2024, le modèle avait dépassé l’UTSA lui-même, les professeurs et le personnel de l’ensemble du système UT se joignant à une réunion commune pour comparer les notes.
Le contexte d’abord, le cadre ensuite
Trois institutions. Trois approches très différentes. Pourtant, chacun est arrivé à la même conclusion : la stratégie d’IA est plus solide lorsqu’elle est enracinée dans la mission institutionnelle plutôt qu’empruntée au manuel de quelqu’un d’autre.
Que le défi soit de préserver les connaissances culturelles, de mobiliser une communauté académique unie ou d’aider les enseignants à naviguer dans les technologies émergentes, le contexte façonne les questions que posent les dirigeants, les risques qu’ils hiérarchisent et les opportunités qu’ils poursuivent.
En d’autres termes, l’avenir de l’IA dans l’enseignement supérieur peut ne pas être défini par une seule pratique exemplaire, mais par la capacité de chaque établissement à traduire ses valeurs en action.
Pour savoir comment ces dirigeants transforment les valeurs institutionnelles en stratégie pratique d’IA, participez à Context Matters : Conception d’une stratégie d’IA pour des établissements axés sur la mission à EDUCAUSE, le jeudi 1er octobre 2026. Dre Cristi Ford modérera une conversation avec Dre Sherri Braxton Castanzo, Dre Gloria Niles et Dre Melissa Vito, au cours de laquelle elles partageront les leçons apprises, les défis rencontrés et les idées pour les établissements qui tracent leur propre parcours en matière d’IA.
Découvrez comment traduire les valeurs de votre établissement en actions par l’IA. Parcourez le laboratoire d’apprentissage pour trouver des cadres et des stratégies, puis rejoignez-nous au kiosque n° 1223 à EDUCAUSE pour des démonstrations en direct et des conversations avec les dirigeants du campus.
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