INTRODUCTION
Au moment d’entreprendre ce travail, j’ai pris un congé de recherche afin de mieux comprendre l’usage de l’intelligence artificielle générative (dorénavant, IAg) dans le contexte de l’enseignement supérieur. Cette démarche ne visait pas simplement à explorer une nouvelle technologie, mais à analyser en profondeur comment l’IAg transforme nos façons d’enseigner, d’apprendre, de préparer nos cours et d’évaluer les productions des étudiant.e.s. En tant qu’enseignante en français langue seconde (FLS) et linguistique, j’ai constaté que cette transformation touche directement nos pratiques : elle bouscule nos repères, interroge nos postures pédagogiques et exige une réflexion critique soutenue.
Mon intention dans ce guide n’est pas de prescrire une seule manière d’aborder l’IAg ni d’en promouvoir un usage généralisé. Au contraire, je souhaite offrir un guide d’information qui est flexible, accessible et nuancé, permettant aux enseignant.e.s d’exercer leur autonomie professionnelle et de prendre des décisions éclairées selon leurs valeurs, leurs contextes institutionnels et les besoins spécifiques de leurs étudiant.e.s. Comme le souligne Furze (2025b), nous ne pouvons ignorer l’IAg — mais nous pouvons choisir la manière dont nous voulons l’analyser, l’encadrer ou l’intégrer dans nos pratiques.
Cette exploration repose également sur la conviction que nos étudiant.e.s doivent développer une littératie critique de l’IA, puisqu’ils sont déjà exposés à ces technologies pour gérer leur charge de travail, leurs apprentissages ou leur anxiété académique (Abbas et al., 2024). Plusieurs études indiquent que même lorsque les institutions hésitent encore à fournir des balises claires, les étudiant.e.s expérimentent de manière autonome, parfois avec succès, mais aussi avec des risques réels liés à la fiabilité, aux biais ou à la dépendance aux outils (Yusuf et al., 2024).
Dans le domaine du FLS et des langues en général, l’intégration de l’IAg soulève des questions particulièrement sensibles : la standardisation linguistique, la créativité, l’authenticité des interactions, la diversité des variétés du français et la capacité des apprenant.e.s à distinguer les productions humaines des productions artificielles (Briand, 2025). En ce sens, ce guide vise à soutenir celles et ceux qui souhaitent comprendre les impacts réels de ces outils sur les apprentissages, mais aussi à proposer des pistes concrètes pour enseigner ‘avec’ ou ‘autour’ de l’IAg.
Ce guide se veut un espace de réflexion où il est possible d’aborder l’IAg sans polarisation : ni rejet systématique, ni adoption aveugle. J’adopte une approche critique, humaniste et contextualisée, qui reconnaît la valeur des stratégies pédagogiques traditionnelles tout en offrant des clés pour naviguer dans un environnement académique en transformation rapide.
Contexte général : l’IA générative et l’enseignement supérieur en transformation
Depuis la mise en circulation de ChatGPT en novembre 2022, les établissements d’enseignement supérieur ont été confrontés à une transformation d’une rapidité dans précédent. L’essor des outils d’IAg– tels que ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot et leurs dérivés – a profondément modifié les pratiques de recherche, d’écriture, de lecture et d’apprentissage. Entre 2024 et 2025, plusieurs études et rapports internationaux convergent : l’IAg n’est plus un outil marginal, mais un acteur structurant du paysage pédagogique, tout particulièrement dans les domaines de l’enseignement des langues, de la linguistique et de la littératie universitaire. Furze (2025b) décrit la tension persistante entre l’enthousiasme et l’inquiétude qui accompagne cette technologie. Des études récentes confirment que l’usage de l’IAg est désormais intégré aux pratiques pédagogiques, bien que souvent de manière inégale selon les cultures universitaires (Yusuf et al., 2024). Par ailleurs, les étudiant.e.s utilisent l’IA pour gérer la charge de travail ou le stress académique, ce qui renforce l’importance de comprendre l’impact cognitif et motivant de ces outils (Abbas et al., 2024). C’est à nous de proposer un encadrement pédagogique solide.
Pourquoi un guide pour les enseignant.e.s de FLS ?
L’enseignement du FLS occupe une place particulière dans le contexte postsecondaire canadien. Les cours de langue sont intrinsèquement liés à des objectifs variés (communicationnels, professionnels, interculturels entre autres), à des compétences sensibles (écriture, orale, lecture, interaction), à des enjeux identitaires (variétés du français, registres, inclusion linguistique) et à une forte dimension sociolinguistique et métacognitive. Tout ce que j’ai vu et lu au cours des trois dernières années a un point commun : les outils d’IAg se situent à la frontière entre ces éléments. Ils peuvent soutenir ou affaiblir l’apprentissage selon les modalités d’usage.
De plus, nous faisons face simultanément :
- à des attentes nouvelles de la part des étudiant.e.s ;
- à des incertitudes institutionnelles sur l’intégrité académique ;
- à une pression croissante pour moderniser les approches pédagogiques ;
- et à des opportunités inédites pour personnaliser et enrichir l’apprentissage.
Non seulement les travaux produits par l’IA peuvent manquer d’originalité, ce qui pose un défi pour la créativité linguistique, mais nous nous sentons souvent peu préparés à utiliser ces technologies (Moorhouse et al., 2024; Briand, 2025). C’est la raison pour laquelle ce guide, adapté à nos propres besoins internes, se veut un soutien pour naviguer dans cet environnement mouvant. La nécessité de former les enseignant.e.s à l’usage critique de l’IAg commence par un dialogue ouvert qui peut profiter à tout le monde.
Objectifs et principes du guide et postures possibles face à l’IA
Je me concentre sur les objectifs suivants :
- Pédagogiques : Comprendre comment utiliser — ou ne pas utiliser — l’IAg dans l’enseignement, les tâches communicatives, la rétroaction, les cours hybrides et l’évaluation (qu’elle soit formative ou sommative).
- Éthiques : Naviguer entre les risques, les responsabilités légales, la propriété intellectuelle, la vie privée, les biais de modèles et la transparence.
- Pratiques : Intégrer l’IAg dans les cours de FLS sous forme d’activités, de ressources, d’exemples de tâches, de guides d’accompagnement et de modèles de consignes.
L’approche adoptée repose sur trois principes :
- Principe 1 : Humaniser l’apprentissage et soutenir notre créativité et voix
L’IA ne nous remplace pas ; elle amplifie certaines capacités humaines. La relation pédagogique demeure centrale.
- Principe 2 : Développer la littératie IA
Comprendre comment l’IA fonctionne est désormais une compétence linguistique contemporaine.
- Principe 3 : Favoriser l’esprit critique
Comparer, analyser, contredire et corriger l’IA fait partie du processus cognitif souhaité.
Ce guide comporte plusieurs chapitres. Il ne s’agit pas d’un simple passage linéaire du non-usage à l’usage de l’IA, mais d’une intégration progressive illustrée par des exemples conçus pour répondre aux convictions personnelles. Notre rôle en tant qu’enseignant.e est de choisir la posture alignée avec nos propres objectifs pédagogiques, en garantissant transparence, intentionnalité, cohérence dans les consignes et équité entre apprenant.e.s. Ainsi, les chapitres combinent une synthèse théorique, des propositions pratiques, des exemples concrets, des extraits adaptés de la littérature scientifique récente et des recommandations.