Introduction

1La prolifération rapide des outils d’intelligence artificielle (IA) générative, tels que ChatGPT, Copilot et Gemini, influence les pratiques d’enseignement et d’apprentissage, ainsi que les outils et méthodes dans l’enseignement supérieur de manière générale. Selon l’enquête mondiale 2024 du Digital Education Council sur les étudiants et l’IA, 86 % des étudiants dans 16 pays ont déjà utilisé des outils alimentés par l’IA générative dans le cadre de leurs travaux académiques. Cependant, 58 % déclarent manquer de compétences pour utiliser efficacement ces outils, et 59 % s’attendent à ce que les établissements d’enseignement proposent une intégration structurée de l’IA (Digital Education Council, 2024). Cela soulève la question de l’introduction responsable des outils d’IA générative dans le contexte éducatif, du renforcement de la culture de l’IA chez les enseignants et les étudiants, et du développement de nouvelles approches institutionnelles pour favoriser un accès éthique et équitable à ces outils.

L’émergence des Assistants IA dans l’enseignement supérieur

2Le rôle des assistants IA (« AI assistants » en anglais) dans l’enseignement supérieur commence à être exploré dans la littérature académique récente, bien que peu de travaux empiriques adossés à un cadre méthodologique solide soient actuellement disponibles (McGrath et al., 2024). Par exemple, Schön et al. (2023) mettent en évidence l’impact des assistants IA sur divers domaines éducatifs, notamment l’interaction humaine, les processus d’apprentissage, l’organisation institutionnelle et l’innovation. Leur étude souligne à la fois les avantages - tels que le tutorat personnalisé et l’amélioration de l’efficacité administrative - et les risques liés à l’intégrité académique et à l’utilisation éthique de l’IA.

3De manière similaire, McGrath et al. (2024) proposent une revue complète des assistants IA dans l’enseignement supérieur, en analysant les études empiriques menées après la sortie de ChatGPT. Ils identifient deux discours dominants : l’un optimiste, qui considère les assistants IA comme des outils favorisant l’apprentissage personnalisé, et l’autre plus prudent, qui souligne des préoccupations concernant la confiance, l’intégrité académique et le remplacement des rôles traditionnels des enseignants. Une des conclusions clés de ces études est la nécessité d’une intégration structurée de l’IA, alignée sur les objectifs pédagogiques tout en tenant compte des considérations éthiques (Schön et al., 2023 ; McGrath et al., 2024). Ces résultats renforcent l’importance d’une mise en œuvre réfléchie des outils basés sur l’IA afin d’optimiser les résultats d’apprentissage tout en préservant l’intégrité académique.

4En complément, l’étude de Rienties et al. (2024) révèle que les étudiants ont une vision nuancée du rôle de l’IA générative dans l’éducation. Ils en reconnaissent les avantages en matière d’apprentissage personnalisé et accessible, tout en exprimant des inquiétudes concernant la responsabilité intellectuelle, la confidentialité des données et la dépersonnalisation. Cette expérimentation auprès d’étudiants à distance montre une préférence pour une assistance numérique institutionnelle basée sur l’IA, plutôt que pour des outils librement accessibles. Cette approche met en évidence les avantages des outils IA développés en interne dans des institutions d’enseignement pour améliorer l’expérience d’apprentissage sans compromettre l’intégrité académique ni la confidentialité (Rienties et al., 2024).

5La nécessité de conserver le contrôle sur sa production écrite et de préserver « sa voix », c’est-à-dire son identité et sa créativité d’auteur, à l’ère de l’IA générative est également soulignée dans des études récentes (Zhao et al., 2024 ; Escalante et al., 2023). Cette préoccupation devient particulièrement centrale dans l’apprentissage de l’anglais langue étrangère, où l’usage croissant d’outils d’IA pour rédiger, corriger ou reformuler les textes risque de réduire l’engagement cognitif des apprenants et de limiter le développement de leurs compétences linguistiques propres. Ainsi, la problématique porte sur la capacité des apprenants à maintenir une posture active, réflexive et créative face à ces outils, afin d’éviter une dépendance qui pourrait freiner leur progression et leur appropriation autonome de la langue.

Origines et problématique de l’étude

6Notre retour d’expérience vise à explorer le développement de la créativité et des compétences d’écriture en anglais académique chez les étudiants inscrits en première année du Programme Grande École (équivalent du niveau Licence 3) qui utilisent l’assistant basé sur l’IA.

7L’expérimentation présentée s’inscrit dans une démarche de Scholarship of Teaching and Learning (SoTL), inspirée de recherche-action. SoTL peut être défini comme une démarche d’expertise en enseignement universitaire visant à mieux comprendre les processus réels d’apprentissage des étudiants ainsi que l’influence des pratiques pédagogiques sur ces apprentissages. Selon Bélanger (2010), le développement de cette expertise s’organise autour de trois étapes principales. La première consiste en une réflexion sur les pratiques d’enseignement et d’apprentissage, nourrie par les savoirs pédagogiques et les échanges entre pairs. La deuxième étape repose sur une démarche d’investigation systématique : les pratiques pédagogiques sont observées, analysées et documentées. Enfin, la troisième étape concerne la diffusion des résultats au sein de la communauté académique, notamment à travers des colloques et des publications scientifiques, permettant ainsi de contribuer au développement collectif des pratiques d’enseignement supérieur. Dans cette perspective, le SoTL s’inscrit dans une démarche continue d’analyse, d’ajustement et de transformation des pratiques pédagogiques, où l’action et l’amélioration occupent une place centrale (Rege Colet et al., 2011).

8Notre étude vise à analyser un dispositif pédagogique intégrant un agent conversationnel – le GPT Writing Coach – dans l’enseignement de l’écriture académique et professionnelle en anglais.

9La naissance de cette expérimentation était guidée par deux questions suivantes :

• Comment enseigner aux apprenants l’importance de la créativité et l’authenticité face à l’IA ?

• Comment aider les étudiants à trouver leur voix, leur façon de s’exprimer par l’écrit dans une langue étrangère ?

10Cette démarche s’inscrit dans une réflexion plus large sur la capacité à s’autoévaluer et à recevoir du feedback, qui devient un élément déterminant pour l’apprentissage autonome et la construction de compétences (McLaughlin, 1999 ; Lison et St-Laurent, 2015). Quinton et Smallbone (2010) insistent sur l’importance de consacrer du temps en classe à la réflexion sur le feedback reçu, afin de permettre aux étudiants d’améliorer leurs productions futures. Selon Roy & Michaud (2018), l’autoévaluation et l’évaluation par les pairs doivent être considérés comme des leviers essentiels pour développer l’autonomie et la réflexivité.

11Les dynamiques et les interactions observées en salle de classe nous offrent un nouveau terrain d’analyse sous l’angle de la théorie sociale cognitive formulée par Albert Bandura (1977) et en particulier à la lumière du concept d’auto-efficacité, qui peut être appliqué au nouveau contexte d’écriture et apprentissage assisté par l’IA.

L’auto-efficacité et l’écriture créative

12La notion d’auto-efficacité, définie comme « les croyances des individus en leur capacité à produire les effets souhaités par leurs actions » (Bandura, 1997, p. 7), constitue un concept motivationnel essentiel qui soutient l’exercice de l’agentivité humaine. Dans un contexte d’apprentissage, cette agentivité donne aux apprenants le pouvoir d’agir afin d’améliorer leurs acquis, leurs résultats ou tout autre objectif jugé prioritaire dans leur environnement. Bandura (1978) souligne le rôle central de l’auto-efficacité sur la motivation, les émotions et les choix de vie en général.

13Une faible auto-efficacité en écriture, ainsi que des difficultés liées aux compétences rédactionnelles, ont été associées à un ralentissement du parcours universitaire des étudiants (Mitchell et McMillan, 2018). L’application de cette théorie à la rédaction en langue étrangère est déterminante : elle influence la manière dont l’étudiant affronte les difficultés et les surmonte.

14Afin de permettre l’analyse du développement des compétences d’écriture et la créativité liés à l’usage de la langue, notre choix a porté sur l’outil SAWSES - Situated Academic Writing Self-Efficacy Scale (Mitchell et al., 2021). Cette échelle est fondée sur la théorie de l’auto-efficacité de Bandura et sur un modèle d’écriture socialement construite (Mitchell et al., 2018). Le SAWSES est un outil académique validé qui permet d’identifier les aspects de l’écriture universitaire nécessitant un soutien, qu’il s’agisse de compétences de base, d’écrits réflexifs ou de questions liées à la créativité et à l’identité disciplinaire. Selon ses concepteurs, il peut également être utilisé comme support d’auto-réflexion pour aider les étudiants à mieux comprendre leurs propres croyances sur l’écriture et à prendre conscience de la complexité des exigences rédactionnelles auxquelles ils doivent répondre (Mitchell et al., 2021).

15Les trois dimensions de l’échelle SAWSES permettent de détecter les lacunes dans l’auto-évaluation des étudiants concernant leur maîtrise des diverses facettes de l’écriture académique disciplinaire : les compétences essentielles en écriture, le relationnel et la réflexivité, et l’identité créative. Le premier axe de l’échelle SAWSES explore la dimension de la confiance de l’étudiant dans sa capacité à mobiliser les savoir-faire fondamentaux de l’écriture académique, tels que l’organisation, l’argumentation ou la clarté. Dans sa deuxième dimension, le questionnaire s’intéresse à la dimension relationnelle et réflexive : il évalue la capacité de l’étudiant à interagir avec ses pairs, à intégrer le feedback reçu et à réfléchir sur sa propre démarche d’écriture. Enfin, la troisième dimension porte sur l’identité créative, en mesurant la perception qu’a l’étudiant de sa créativité et de sa capacité à exprimer une voix personnelle dans un cadre académique.

16Cette échelle permet d’analyser de façon fine le développement des compétences d’écriture et la créativité en lien avec l’usage de la langue, tout en s’inscrivant dans la dynamique d’autoévaluation et de réflexivité encouragée auprès des étudiants.

Méthodologie de recherche

17Ce cadre théorique et méthodologique nous a permis de mettre en place un projet au sein du cours intitulé « Academic & Professional Writing » de SKEMA Business School destiné aux étudiants de première année du Programme Grande École, ayant le niveau avancé d’anglais. L’équipe pédagogique du cours a mis en place le GPT Writing Coach - un assistant IA dédié à l’évaluation formative et à la production du feedback. Cet outil, basé sur la technologie de GPT personnalisé (« custom GPT » en anglais), a été conçu, paramétré et testé par l’équipe pédagogique tout en s’appuyant sur les documents du cours et les critères d’évaluation détaillés. La démarche de construction pédagogique et technique a été accompagnée par les ingénieurs pédagogiques de l’École et le département Innovation & Learner Experience.

18L’outil a ensuite été publié en accès ouvert pour 687 étudiants du Programme Grande École sur six campus internationaux, encadrés par 18 enseignants. Les étudiants ont utilisé cet agent conversationnel pour recevoir des retours dans le cadre de leur portfolio d’écriture libre sur les sujets définis par l’enseignant et comportant des écrits comme paragraphe structuré, essai et rapport.

19L’ensemble de l’étude a été encadré par un dépôt du projet auprès du comité d’éthique visant à assurer la conformité du protocole, notamment concernant l’usage des données étudiantes. L’ingénieure pédagogique a également accompagné les enseignants dans la mise en œuvre de l’outil et dans la compréhension des objectifs et étapes de l’étude.

20Afin de répondre aux objectifs de l’étude, nous avons choisi la méthodologie mixte suivante. D’une part, deux questionnaires SAWSES (Situated Academic Writing Self-Efficacy Scale) ont été administrés au début puis à la fin du parcours, avec 420 réponses. Les passations en début et fin de module avaient pour objectif de capter l’évolution des perceptions des étudiants à la suite de leur usage du Writing Coach.

21D’autre part, une analyse qualitative a été conduite à partir de 454 verbatims portant sur les points forts du Writing Coach et de 447 verbatims portant sur les limites perçues. Ces données ont été recueillies via l’outil ChallengeMe, également mobilisé dans le cadre du cours pour l’évaluation par les pairs et l’autoévaluation des productions écrites et intégré dans la plateforme pédagogique Moodle.

Analyse des résultats

22L’analyse des résultats comportait une partie quantitative et qualitative. D’une part, les 420 réponses aux questionnaires SAWSES ont été extraites, anonymisées et analysées grâce au test t pour les échantillons dépendants afin de mesurer l’écart entre les moyennes de réponses des étudiants avant et après le cours. Cette analyse a permis de comparer l’auto-efficacité ressenti par les étudiants selon les trois dimensions présentes dans le questionnaire :

• la dimension de la confiance de l’étudiant dans sa capacité à mobiliser les savoir-faire fondamentaux de l’écriture académique,

• la dimension relationnelle et réflexive permettant d’évaluer la capacité de l’étudiant à interagir avec ses pairs, à intégrer le feedback reçu et à réfléchir sur sa propre démarche d’écriture,

• la dimension de l’identité créative qui mesure la perception qu’a l’étudiant de sa créativité et de sa capacité à exprimer une voix personnelle dans un cadre académique.

24Les graphiques ci-dessous présentent cette évolution. Nous constatons ainsi une augmentation d’auto-efficacité des étudiants dans les trois domaines indiqués ci-dessous après avoir suivi le cours.

25D’autre part, l’analyse thématique réalisée à l’aide du logiciel QDA Miner Lite a permis d’identifier plusieurs catégories récurrentes dans les verbatims des étudiants concernant l’usage du GPT Writing Coach. Les données ont d’abord été codées de manière inductive, puis regroupées en thèmes et sous-thèmes afin de structurer l’interprétation des perceptions étudiantes. Cinq grandes dimensions émergent de cette analyse.

26Soutien perçu et expérience émotionnelle. Cette catégorie regroupe les éléments liés à la dimension affective de l’usage du Writing Coach. Les étudiants soulignent notamment la disponibilité immédiate de l’outil, la neutralité des retours et la diminution du stress associé à l’écriture académique. Le feedback généré par l’IA est souvent perçu comme moins intimidant qu’un retour humain, favorisant ainsi un climat de confiance et un engagement plus serein dans le processus de révision.

27Développement des compétences en écriture. Cette dimension concerne les apports du dispositif dans l’amélioration des compétences rédactionnelles. Les verbatims mettent en avant l’aide apportée à la structuration des idées, à la cohérence argumentative, à la correction grammaticale et à la fluidité du texte. Les étudiants perçoivent l’outil comme un soutien méthodologique facilitant l’apprentissage des normes de l’écriture académique en anglais.

28Autorégulation et autonomie dans l’apprentissage. Cette catégorie renvoie au développement d’une posture plus autonome face à l’écriture. Les étudiants indiquent que le Writing Coach les aide à relire, corriger et améliorer leurs productions par eux-mêmes. L’outil favorise ainsi des pratiques d’autoévaluation et de réflexion sur le processus d’écriture, renforçant les capacités d’autorégulation dans l’apprentissage.

29Voix personnelle et créativité. Cette dimension met en évidence les tensions entre amélioration linguistique et préservation de l’identité d’auteur. Certains étudiants considèrent que l’outil soutient leur capacité à développer des idées et à clarifier leur expression, tandis que d’autres évoquent un risque de standardisation du style et de perte d’authenticité. La question de la créativité et de la préservation d’une voix personnelle apparaît ainsi comme un enjeu central de l’usage de l’IA générative dans l’écriture académique.

30Comparaison avec le feedback humain. Les verbatims révèlent également une comparaison récurrente entre les retours produits par l’IA et ceux des enseignants ou des pairs. Si l’outil est apprécié pour sa rapidité et sa disponibilité, le feedback humain reste jugé plus nuancé, contextualisé et pertinent pour évaluer la qualité des idées, l’argumentation ou la profondeur de la réflexion. Cette catégorie souligne la complémentarité entre l’IA et l’accompagnement pédagogique humain dans les dispositifs d’apprentissage.

31Cette approche a permis de dégager des avantages du Writing Coach — dont la clarté du feedback, le développement de la confiance, ou encore le soutien à l’organisation des idées — ainsi qu’un ensemble de limites pointant les risques de normalisation stylistique, de perte de voix personnelle ou encore d’incohérences dans les retours.

Discussion

32Les résultats des questionnaires diffusés avant et après le cours montrent une évolution du sentiment d’auto-efficacité des étudiants en matière d’écriture académique, particulièrement dans les dimensions liées à la créativité, à la structuration des idées et au développement d’une voix personnelle. Les données SAWSES indiquent une progression dans la capacité déclarée à trouver des moyens de rendre un travail original, ainsi qu’un renforcement de la confiance dans l’expression académique et professionnelle.

33Toutefois, l’analyse ne nous permet pas de lier cette progression uniquement à l’usage du Writing Coach, elle apparaît comme un résultat de toutes les dimensions pédagogiques du cours et des interactions avec les pairs, l’enseignant, les contenus du cours.

34En parallèle, les verbatims confirment l’appréciation globalement positive de l’outil Writing Coach. Les étudiants soulignent la clarté, la structuration et la précision des feedbacks, particulièrement sur des aspects techniques comme la grammaire, la cohérence, les transitions ou le référencement APA.

• 2 Le Writing Coach m’a été utile tout au long du semestre, car il m’a apporté une aide personnalisée (...)

Participant 32 : « The Writing Coach was useful to me the whole semester, as it is a personal help of my own writing. It underlines indeed the mistakes I made and helps me to have a more fluid text and more convincing »2.

35Plusieurs témoignages mentionnent un gain d’autonomie, dans la mesure où l’outil ne « fait pas » à la place de l’apprenant mais « guide » l’amélioration du texte. Cet élément est essentiel, car il marque une rupture avec certains usages passifs de l’IA générative : ici, l’outil est perçu comme un vecteur de développement de compétences plutôt que comme un substitut à la rédaction. L’analyse des retours montre également un effet positif sur la confiance en soi : la disponibilité permanente du Writing Coach réduit le stress lié à l’incertitude, et le caractère neutre de l’agent conversationnel permet de recevoir des critiques constructives sans crainte de jugement humain.

• 3 J’apprécie le fait que ce ne soit pas un humain, car il reste très neutre et adopte une manière par (...)

Participant 78 : « I like that it isn’t a human as it stays very neutral and has the most constructive way of giving feedback »3.

• 4 Les points forts du Writing Coach résident dans le fait qu’il fournit un feedback immédiat (sans av (...)

Participant 143 : « The strengths of the writing coach are that it provides immediate feedback (no need to wait for feedback on an assignment), and is available all the time »4.

• 5 Le Writing Coach ne réécrit pas le travail à la place de l’étudiant, mais le guide pour l’améliorer (...)

Participant 26 : « The Writing Coach does not rewrite your work for you, but instead guides you to improve it yourself. This helps you grow as a writer »5.

36Cependant, l’étude met également en lumière plusieurs limites. La plus significative concerne la préservation de la voix personnelle et de la créativité. De nombreux étudiants rapportent un effet de « lissage » du style, une tendance à uniformiser les productions vers un registre académique parfois excessivement formel ou dépourvu de nuance.

• 6 Parfois, lorsque votre texte est trop modifié par l’IA, il perd son originalité et son authenticité

Participant 41 : « Sometimes, when your text is too much modified because of AI, it loses its originality and authenticity »6.

• 7 Je pense qu’il (Writing Coach) peut m’aider à améliorer la structure et la grammaire, mais qu’un en (...)

Participant 12 : « I think that it can help me improve the structure and grammar, but a human teacher still provides more nuanced and content-based feedback »7.

37Cette observation rejoint des résultats récents de la littérature sur les risques de standardisation induits par l’usage d’IA générative dans l’écriture (McGrath et al., 2024 ; Escalante et al., 2023). Ce phénomène pose la question du rôle de l’enseignant dans la médiation entre créativité et normativité : comment encourager l’originalité tout en proposant un outil qui, par nature, s’appuie sur des régularités textuelles ?

38L’incohérence occasionnelle des retours constitue une autre limite importante. Certains étudiants mentionnent des feedbacks contradictoires entre deux versions d’un même texte ou des suggestions trop générales, perçues comme peu exploitables. Ces limites rappellent que les outils de l’IA générative, bien qu’efficaces pour des corrections linguistiques, restent moins pertinents pour évaluer la qualité du contenu argumentatif ou la pertinence d’un exemple, confirmant les conclusions de Schön et al. (2023) sur les limites des assistants IA dans l’enseignement supérieur.

• 8 Par exemple, j’ai soumis mon rapport une première fois, puis lorsque je l’ai téléversé une seconde (...)

Participant 11 : « For example, I had put my report the first time and when I uploaded it a second time, it didn’t say the same thing as the first time »8.

• 9 Parfois, le Writing Coach propose un feedback trop général ou trop formel. Par exemple, lorsque j’é (...)

Participant 32 : « Sometimes, the Writing Coach gives feedback that is too general or too formal. For example, when I wrote about jazz and emotions, I felt the suggestions lacked personal touch and didn’t fully capture my feelings »9.

39Les résultats invitent donc à envisager l’IA générative non comme un correcteur autonome, mais comme un élément d’un écosystème d’apprentissage plus large, complémentaire au feedback humain. Cette complémentarité semble particulièrement importante pour soutenir le développement d’une pensée critique et d’une écriture authentique – dimensions que les étudiants et les enseignants considèrent comme essentielles.

Conclusion

40Cette expérimentation montre que l’impact du Writing Coach ne repose pas uniquement sur l’accès à un outil d’IA générative, mais sur son intégration réfléchie dans une démarche pédagogique structurée, fondée sur l’écriture libre, l’autoévaluation, la réflexivité et le portfolio. L’IA a ici servi de support pour renforcer la confiance des étudiants, améliorer leur compréhension des exigences rédactionnelles et encourager un engagement actif dans la révision de leurs textes. Les progrès observés en termes d’auto-efficacité confirment que l’IA peut contribuer à transformer la relation des apprenants à l’écriture en langue étrangère, en réduisant l’appréhension et en favorisant l’exploration créative.

41Cependant, les limites identifiées rappellent l’importance d’un encadrement humain solide. Le risque de standardisation du style ou de perte d’authenticité met en évidence la nécessité de maintenir l’enseignant dans un rôle de médiateur, garant de la qualité réflexive et créative des productions. L’IA ne peut constituer qu’un élément d’un écosystème pédagogique hybride, dans lequel le feedback humain reste indispensable pour accompagner le développement d’une pensée critique et d’une écriture nuancée.

42Dans la logique de la démarche de Scholarship of Teaching and Learning (SoTL), cette étude articule réflexion pédagogique, analyse empirique des pratiques et diffusion des résultats au sein de la communauté académique. L’expérimentation du GPT Writing Coach a permis d’examiner de manière systématique l’impact d’un assistant conversationnel basé sur l’IA sur le développement de l’écriture académique en anglais, tout en mettant en lumière les perceptions, tensions et besoins exprimés par les étudiants.

43Les résultats soulignent l’intérêt d’une intégration pédagogique réfléchie de l’IA générative, conçue non comme un substitut au travail de l’enseignant, mais comme un outil complémentaire favorisant l’autoévaluation, la réflexivité et l’autonomie des apprenants. Dans une perspective SoTL, cette recherche contribue ainsi à une meilleure compréhension des transformations des pratiques d’enseignement et d’apprentissage à l’ère de l’IA, tout en ouvrant des pistes de réflexion sur les conditions nécessaires pour préserver la créativité, l’esprit critique et la voix personnelle des étudiants dans les environnements d’apprentissage augmentés par l’intelligence artificielle.

44Pour la suite, plusieurs pistes s’ouvrent : affiner le paramétrage du Writing Coach pour mieux préserver la voix des étudiants, former davantage les enseignants et apprenants de différents niveaux à un usage critique de l’IA, et étudier l’impact de ce type d’outil dans d’autres contextes disciplinaires ou linguistiques. Une exploration longitudinale pourrait également permettre d’évaluer l’effet durable de l’IA sur la compétence rédactionnelle, l’autonomie et le rapport à l’apprentissage.