1Face à un suivi parfois aveugle des logiques marchandes dans l’implémentation et l’utilisation d’intelligences artificielles génératives (IAgen), notamment au sein des formations en communication, cet article vise à proposer des réflexions pédagogiques nécessaires à entamer avant d’envisager une telle adoption. Il sera également question de rendre compte des tensions entre l’injonction à l’usage et l’injonction à la réflexivité : entre l’engouement de l’IA(gen) et l’actualisation des enjeux sociotechniques. Pour ce faire, dans un premier temps, nous décrirons le contexte d’inscription de l’étude en revenant sur des prises de position institutionnelles récentes, entre 2024 et 2025, particulièrement des institutions d’enseignement supérieur en France et à l’étranger. Dans un second temps, il s’agira de situer ces préoccupations dans le cadre de récits d’usage mobilisés au sein des cours en communication et de mettre en avant le besoin de construire des boîtes à outils pour les enseignant·e·s et les communicant·e·s en formation. Enfin, nous proposons des clés de lecture techno-critiques sur les différentes réalités qui façonnent la construction d’une posture éthique sur la place des IAgen en SIC.
2La démocratisation des modèles d’IAgen influence, comme d’autres innovations techniques l’ont déjà fait auparavant, les rapports à la connaissance, à la métacognition et aux interactions sociotechniques dans le domaine de la communication. Les dynamiques de l’enseignement universitaire sont altérées et les lacunes théoriques et pratiques ne peuvent pas être comblées artificiellement ou selon une approche techno-solutionniste. Lorsqu’on retrouve des formations accélérées d’IAgen en ligne de plus de 1500 euros (deux jours en présentiel ou 40 heures en ligne) ou 8 000 euros (15 jours en présentiel), visant différents profils de métiers de la communication, et proposant l’optimisation des pratiques et/ou l’intégration concrète de différents outils, on réaffirme l’importance de trouver d’autres perspectives de réflexion sur le sujet au sein des formations.
- 1 La métaphore des machines à extruder du texte synthétique (nommées avec l’acronyme STEM en anglais) (...)
3Dans le domaine de l’éducation, Bender affirme : « les systèmes vendus comme de l’IA ne sont pas adaptés à des applications éducatives […] nous ne devrions pas considérer comme acquis qu’ils représentent l’avenir de l’éducation […] » (2025, p. 41). Selon l’auteure, suggérer que les machines à extruder du texte synthétique1sont adaptées à une utilisation en classe, revient à « réduire le travail d’enseignement et d’apprentissage à un simple échange de mots » (p. 43). Cette réduction est mise en avant dans le cadre de discours médiatiques promouvant l’adoption de modèles de génération de contenu. Ces discours négligent ou ignorent les enjeux socio-économiques sous-jacents à la conception et création de ces systèmes. Selon Bender et Hanna, « le caractère pernicieux de l’engouement médiatique concernant l’adoption de l’IA réside dans le fait qu’il n’a pas besoin d’être vrai pour avoir un impact considérable » (2025, p. 49) et « nous ne sommes pas obligés d’accepter une réorganisation du lieu de travail qui place l’automatisation au centre, avec des travailleurs humains dévalorisés pour la soutenir » (p. 66).
- 2 Selon Sadowski, le terme fait référence à « une façade conçue pour dissimuler la réalité d’une situ (...)
4L’intense médiatisation n’est pas seulement un phénomène économique ou technologique, mais aussi politique (Belsunces Gonçalves et Bareis, 2025). Selon Sadowski, « la technologie et le capitalisme fonctionnent en tandem pour créer des systèmes qui se renforcent mutuellement […] » (2025, p. 2). Sadowski propose le terme Potemkin AI2 comme une étiquette analytique pour comprendre les pratiques et les promesses du secteur technologique, ainsi que les conditions des travailleur·euse·s qui font fonctionner ces systèmes : « Potemkin AI est un outil permettant de démystifier le fonctionnement réel de ces systèmes technologiques et les relations réelles de ce système politico-économique » (2025, p. 106).
5Tenant compte de ces éléments, comment les enseignant·e·s en SIC doivent-ils/elles se positionner face aux injonctions d’usage et de réflexivité (personnelles, institutionnelles, sociales) concernant les IAgen, notamment dans le cadre de la formation de futur·e·s communicant·e·s ? Comment contribuer au débat à partir de retours d’expérience (réflexions et pratiques situées) ? Telles sont les questions qui motivent cette étude et dont l’objectif est de proposer une réflexion à partir d’un retour d’expérience en milieu universitaire auprès de communicant·e·s en formation.
6Pour ce faire, nous interrogerons tout d’abord des prises de positions publiques et institutionnelles, en France et ailleurs, permettant de mieux circonscrire les enjeux associés à l’adoption des IAgen dans le cadre de nos formations.
7La méthode de constitution du corpus des discours institutionnels repose sur un croisement de requêtes sur les moteurs de recherche généralistes et une exploration des sites officiels des universités françaises. Elle associe des termes normatifs liés à l’usage pédagogique (charte, principes, cadre de référence, lignes directrices, règlement, guide, bonnes pratiques ou recommandations) à l’objet d’étude : l’intelligence artificielle générative, incluant ses variantes terminologiques et ses abréviations usuelles. Pour garantir la pertinence des données, cinq critères de sélection ont été appliqués : l’identification claire de la nature et de l’état du document (version de travail ou texte définitif), la vérification de la filiation institutionnelle via les sites officiels, l’accessibilité du document en intégralité, ainsi que l’explicitation de la date de rédaction et des instances décisionnelles de validation (telles que le comité d’éthique, la CFVU ou le conseil d’administration). Enfin, un critère de positionnement thématique a été retenu, ciblant spécifiquement les directives sur l’usage ou le non-usage des IAgen au sein des formations. Au terme de ce processus, un corpus final de 15 documents a été retenu pour l’analyse.
8En ce qui concerne les prises de position institutionnelles récentes (2024 et 2025), notamment dans l’enseignement supérieur en France, dans lesquelles s’inscrivent la réflexion théorique et le retour d’expérience proposés ici, l’université d’Orléans3 est un exemple à prendre en considération pour avoir été l’une des premières à se prononcer sur l’utilisation des IAgen. Leur charte, votée le 18 octobre 2024, porte sur les usages dans le contexte pédagogique, administratif et de recherche. Pour notre analyse, nous retenons un choix terminologique présent dans leur charte portant sur le rôle des IAgen au sein de l’enseignement. Il s’agit de la mise en avant du rôle d’« assistant » s’opposant à celui de « substitut ». Il est précisé dans la charte que : « […] les capacités de ces outils [IAgen] pourraient être surinterprétées et déboucher sur des usages, non pas d’assistance mais de substitution aux démarches intellectuelles attendues des agents et des étudiants […]. Si l’assistance est souhaitable, la substitution ne peut être envisagée ni admise […] ». Cette posture qui considère les IAgen comme des « assistants » est au cœur des débats actuels, notamment comme un exemple de l’anthropomorphisation des fonctions réelles de ces systèmes. L’utilisation du terme « hallucination » en est un autre exemple. Pour Bender et al. (2025), ce dernier terme est problématique car il suggère que le modèle linguistique perçoit quelque chose. Cependant, dans lesdites hallucinations, il n’y a aucune perception. Ainsi, l’utilisation de ces termes entourant l’IA « masquent sa nature statistique et légitiment des systèmes qui renforcent l’efficacité et le contrôle sous le couvert de la neutralité » (Konstantinidis, 2025, p. 1).
9Une autre charte a été proposée en novembre 2024 à l’université Marie et Louis Pasteur4 (ex-université de Franche-Comté). Cette charte, votée par la commission de la formation et de la vie universitaire, fournit des directives d’utilisation « conscientes des enjeux, écologiquement responsables et éthiques ». Cependant, une ambivalence entre la volonté d’encadrer et d’intégrer est parfois repérée. Le personnel est censé se former et donner des consignes spécifiques en fonction des enseignements et tâches dans le cadre de la liberté académique. La formule d’action promue est un appel à se renseigner : « Étudiants/étudiantes : renseignez-vous auprès de vos enseignants, pour savoir si vous pouvez utiliser une IA ou pas dans vos travaux. Personnels administratifs : renseignez-vous auprès de votre direction pour savoir si vous pouvez utiliser une IA ou pas […] ». Nous notons également que les IAgen sont définies en termes d’« intelligences augmentées […] qui produisent un contenu » et que leur usage « […] n’est permis que s’il assiste ou soutient l’apprentissage et le développement des compétences ». Ce rôle d’assistance attribué aux IAgen est ainsi proche de celui de la charte de l’université d’Orléans.
10D’autres exemples sont à référencer, comme celui de l’université de Montpellier5, qui a voté sept principes pour l’usage de l’IA dans la formation, adoptés entre janvier et février 2025. Ces principes visent à maintenir la relation humaine au centre des préoccupations et à garantir une utilisation éthique de l’IA. L’université de Toulouse6 a également publié en juin 2025 une charte pour un usage approprié des IAgen incluant des principes tels que la transparence, l’équité et la non-discrimination, la responsabilité, l’intégrité académique, la protection de données et le développement de compétences.
11Cette charte est la seule qui explicite l’utilisation des IAgen dans la réalisation du document lui-même : « Cette charte a été réalisée avec l’assistance d’IAG (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot…) […] ». Pour sa part, Nantes Université a voté le 20 juin 2025 un Énoncé des Principes Institutionnels (EPI) pour l’usage des IAgen, articulé autour de 4 axes : la relation humaine, la responsabilité, la transparence/l’intégrité et l’innovation/la veille technologique7, ainsi qu’un plan d’action pour 2025-2026. Pour ce qui est de l’université de Bordeaux, on retrouve des ressources pédagogiques8 pour la formation des enseignant·e·s et la mise en place en avril 2025 d’une Convention Citoyenne Étudiante (avec des enseignant·e·s) pour « faire de l’I.A. une alliée de la formation9 ». Ces exemples non exhaustifs rendent compte des résultats des premières réflexions engagées au sein des établissements d’enseignement supérieur en France. Il n’existe pas encore de données officielles montrant que la majorité des universités ont adopté une charte officielle, mais un nombre croissant d’établissements s’en dotent : Université Paris-Saclay (16 septembre 2025), Université d’Angers (29 septembre 2025), Université Côte d’Azur (14 novembre 2025), parmi d’autres. Il ne s’agit pas ici de critiquer le contenu de chaque charte, mais de constater que, de manière générale, un rythme d’adoption s’impose, pouvant empêcher une résistance des institutions qui refusent et/ou cherchent à limiter l’adoption des IAgen.
- 10 Le manifeste, intitulé Face à l’IA générative, a été écrit collectivement par des membres de l’Atec (...)
- 11 Synth, média en ligne indépendant d’analyse critique de la technologie, de l’IA et des médias numér (...)
- 12 Tribune sur le site du réseau Terra-HN. Disponibilité et accès : http://www.reseau-terra.eu/article (...)
12En ce qui concerne les résistances, elles s’inscrivent parfois dans une logique différente de celle des chartes institutionnelles. Nous pouvons par exemple citer la proposition de l’Atelier d’Écologie Politique de Toulouse (Atecopol)10, un collectif toulousain de 300 scientifiques engagé·e·s face à l’urgence écologique. Le 1er décembre 2025, le collectif a lancé un manifeste, recueillant plus de 2500 signatures, appelant au boycott de l’IAgen et à l’objection de conscience. Le collectif relie différentes résistances isolées dans l’enseignement supérieur et de la recherche et revendique l’importance d’une résistance matérialiste, de l’objection comme levier politique et du refus permettant d’interroger, de manière plus large, notre modèle global (du numérique aux institutions)11. Cependant, pour d’autres acteurs universitaires, cette objection de conscience conduit à « l’abandon des étudiants face aux IA et laisse intact le pouvoir qu’elle prétend contrer12 ».
13Parallèlement aux efforts des établissements universitaires, on observe des initiatives collectives nationales refusant l’adoption et intégrant des organisations de la société civile. C’est le cas du manifeste Hiatus13, proposé en février 2025, qui invite à résister au déploiement généralisé de l’IA. Un total de 24 organisations de la société civile française, aux profils divers, sont des signataires. Nous retrouvons des syndicats (Union Syndical Solidaires, Le Syndicat de la Magistrature et Le Syndicat des Avocats de France), des associations, des collectifs et des mouvements de réflexion techno-critique et d’action collective, militants, en défense de l’environnement et/ou d’éducation populaire (La Quadrature du Net, Le Mouton Numérique, ATTAC, STopMicro, Framasoft et Agir pour l’environnement, parmi d’autres). Ces acteurs proposent des modalités de résistance telles que la diffusion d’un contre-discours politique et médiatique sur l’IAgen (tribunes, communiqués, appels publics) et l’action collective coordonnée (campagnes de sensibilisation au public), actions de pression lors des événements (le Sommet pour l’action sur l’IA à Paris en 2025), appuis à des initiatives juridiques ou réglementaires favorisant une maîtrise démocratique des technologies et articulation de ces actions avec des revendications plus larges (droits humains, justice sociale, écologie).
14Tenant compte de ce panorama, il est nécessaire d’examiner les situations dans d’autres régions du monde, afin d’avoir une vision plus large des enjeux sociétaux de l’adoption des IAgen. Il faut pourtant souligner que « le domaine de l’IA dans la recherche en éducation a […] des méthodes établies et des revues scientifiques qui permettent d’évaluer ses résultats et ses affirmations. Mais […] des recherches d’une qualité et d’une provenance extrêmement douteuses sont publiées à un rythme effréné » (Williamson, 2025). Beaudouin et Velkovska constatent également qu’« […] en très peu d’années, un nombre exceptionnel de rapports autour de l’éthique de l’IA, produits principalement par les États des pays du Nord, les multinationales du numérique et les associations regroupant les acteurs des technologies comme IEEE [Institut des ingénieurs électriciens et électroniciens], ont été publiés en ligne » (2023, p. 19). Cela devient un rappel sur les limites de fiabilité des publications et le besoin de confronter les différentes études de cas sur le sujet.
15Les prises de position internationales permettent de trouver d’autres points de réflexion et d’action. Aux Pays-Bas, une lettre ouverte datant du 27 juin 202514 rend compte d’un positionnement clair contre la prolifération des technologies dites d’IA dans les universités. Les signataires déclarent ainsi : « […] nous ne pouvons tolérer l’utilisation aveugle de l’IA par les étudiants, les enseignants ou les dirigeants. Nous appelons également à reconsidérer toute relation financière directe entre les universités néerlandaises et les entreprises spécialisées dans l’IA […] ». On dénombre plus de 1267 signatures enregistrées, dont 1185 vérifiées au 22 septembre 2025, et de 1682, dont 1570 vérifiées, au 26 février 2026, ce qui permet de constater l’évolution du nombre de signataires d’une année à l’autre. La lettre appelle à respecter quatre principes faisant écho aux préoccupations de cet article. Il s’agit de résister à l’introduction des IAgen dans leurs propres systèmes logiciels, d’interdire son utilisation en classe, de cesser de normaliser la surabondance de couverture médiatique autour du sujet et la désinformation dans la présentation de ces produits par l’industrie qui les conçoit, de renforcer la liberté académique afin de faire respecter ces principes, et de maintenir une réflexion critique sur l’IA avec une base académique solide. La lettre a ensuite donné lieu à une publication qui prolonge cette posture à niveau international (Guest et al., 2025).
16Le 6 juillet 2025, une autre lettre est publiée en ligne15 avec des signataires d’institutions éducatives en Australie, en Écosse, en Angleterre, en Suisse, aux États Unis, en Italie, en Belgique et en France, entre autres. Cette lettre comptait 951 signatures, dont 851 vérifiées au 22 septembre 2025, et 1319, dont 1172 vérifiées, au 26 février 2026. Elle regroupe une communauté mondiale de professionnel·le·s en éducation qui rejettent l’idée selon laquelle l’adoption des IAgen serait inévitable. Les signataires s’opposent à la promotion de produits d’IAgen institutionnels basés sur des modèles développés de manière non éthique (ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Grok ou Llama). Ils et elles refusent de former des étudiant·e·s à utiliser ces outils et désapprouvent l’automatisation et l’exploitation du travail intellectuel et créatif. Ils et elles ne sont pas prêt·e·s non plus à « développer la culture de l’IA » au sein de leurs programmes.
17Dans cette lignée de pensée s’inscrit le texte de McQuillan (2025) qui considère que le rôle de l’université est de résister à l’IA16, étant liée à des logiques eugénistes et à des formes de monopole radical. L’auteur souligne que l’apprentissage profond entretient des liens historiques et épistémologiques avec l’eugénisme, notamment à travers ses mesures et des concepts tels que l’intelligence artificielle générale (IAG), qui repose sur une reformulation de la suprématie raciale (via l’eugénisme algorithmique). À ce sujet, Gebru et Torres (2024) avaient établi que le cadre normatif qui motive l’objectif de l’IAG trouve ses racines dans la tradition eugéniste anglo-américaine du XXe siècle. Selon les auteur·e·s, bon nombre des attitudes discriminatoires qui animaient les eugénistes dans le passé (le racisme, la xénophobie, le classicisme, le capacitisme et le sexisme) sont rependues au sein du mouvement visant à créer une IAG. Il s’agirait donc des systèmes qui nuisent aux groupes marginalisés et centralisent le pouvoir. En revenant aux idées de McQuillan (2025), l’université peut se reconfigurer en tant que lieu de mobilisation collective, de pensée indépendante et de création d’alternatives face à l’autoritarisme technologique.
18La résistance collective se manifeste également dans la production scientifique. C’est le cas des résultats de l’enquête proposée par Holmes et al. (2025). Les auteur·e·s soulignent la nécessité de résister aux discours dominants sur l’efficacité et l’inévitabilité technologique. Ce type d’initiatives illustre comment « nous pouvons et devons résister aux discours sur l’inévitabilité par le biais d’actions collectives et d’un refus stratégique » (Bender et Hanna, 2025, p. 164).
19Ces voix internationales témoignent d’une préoccupation majeure dans le domaine de l’enseignement. Cependant, elles contrastent avec des réalités et des décisions spécifiques institutionnelles d’adoption et d’implémentation, comme celle de l’Université d’Oxford qui entame en septembre 2025 un partenariat avec ChatGPT Edu dans le cadre de l’expansion de leur offre d’IAgen au niveau institutionnel.
- 17 C’est le cas de l’université EAN à Bogota, en Colombie, qui est devenu en septembre 2025 le premier (...)
20De même, notons que dans des institutions éducatives du Sud global, notamment en Amérique Latine, où les travailleur·euse·s des données, précaires et mal rémunéré·e·s, préparent les données pour soutenir les modèles de l’IA (Tubaro et al., 2025), des accords entre des groupes comme OpenAI et des institutions éducatives sont en cours17, ce qui nous amène à repenser la réappropriation technologique, cas par cas, en fonction des besoins et motivations spécifiques des communautés (Arora, 2025). Essayons donc maintenant de situer ces différentes perspectives au sein des formations en communication.
21Le sujet de l’intelligence artificielle, en tant que concept technologique, est abordé dans le cadre de mes enseignements universitaires en communication numérique et en théories des SIC dans la deuxième année de licence. Cette thématique s’inscrit dans le prolongement de l’analyse des innovations et de dispositifs technologiques altérant la communication.
22Dès la rentrée, les étudiant·e·s sont confronté·e·s à des injonctions d’utilisation, des consignes contre le plagiat et des exigences d’authenticité de leurs productions. Il paraît donc nécessaire de débattre des usages réels et d’adopter, en tant qu’enseignant·e·s, un positionnement transparent voire explicite et honnête concernant des cas d’usages dans les cours.
23Il semble également essentiel d’instaurer un dialogue institutionnel continu permettant de concilier les besoins du monde professionnel avec les attentes et les valeurs des communicant·e·s en formation. Il ne s’agit pas de culpabiliser les étudiant·e·s (ni les enseignant·e·s) qui testent ces outils par eux/elles-mêmes et apprennent à en connaître les limites, mais plutôt de leur proposer des espaces de réflexion sur la manipulation symbolique (Lévy, 2024) et sur le travail humain précaire qui permet la production de ces dispositifs (Cardon et Casilli, 2015 ; Casilli, 2019), notamment dans la continuité des initiatives abordant l’impact des usages du numérique et les dangers démocratiques des IA de recommandation, entre autres. La notion de manipulation symbolique chez Lévy permet ici d’éclairer les enjeux critiques liés aux IAgen, car celles-ci apparaissent comme une industrialisation algorithmique des trois axes du « monde intelligible » que l’auteur décrit : elles automatisent l’axe symbolique en produisant des correspondances entre signes et concepts sans expérience vécue, exploitent l’axe syntaxique en recomposant les structures linguistiques, sociales ou techniques, et opèrent sur l’axe paradigmatique en sélectionnant les formes les plus probables. Toutefois, là où l’esprit humain reste ancré dans une expérience sensible et émotionnelle, les IAgen illustrent des corrélations statistiques issues de corpus culturels, ce qui soulève des questions sur le désencrage du symbolique, la possible homogénéisation des formes culturelles et la transformation de l’intelligence collective en infrastructure technique centralisée.
- 18 L’auteure du présent article référence ici la version en anglais et propose sa propre traduction po (...)
24Ainsi, dans le cadre du cours de communication numérique, le documentaire Les sacrifiés de l’IA (2025) d’Henri Poulain a été visionné avec les étudiant·e·s comme support d’une discussion critique sur les aspects sociaux et éthiques négligés des systèmes d’IA. Il s’agissait de montrer les visages, voix et territoires associés au travail humain derrière l’annotation et la modération de contenus entraînant des systèmes d’IA. « Il est impossible de séparer complètement un objet du contexte dans lequel il a été conçu et fabriqué. En ce sens, l’IA est le produit de son environnement » (Muldoon et al., 2024, p. 58). Selon Crawford « l’intelligence artificielle n’est pas une technique informatique objective, universelle ou neutre qui prend des décisions sans intervention humaine. Ses systèmes sont intégrés dans les sphères sociales […] Lorsque ces systèmes sont appliqués dans […] l’éducation, ils peuvent reproduire, optimiser et amplifier les inégalités structurelles existantes18 » (2021, p. 211). Au-delà du déploiement de l’IA, associé à des intérêts commerciaux, à des agendas politiques et à des mécanismes qui alimentent une médiatisation excessive aux implications éthiques (Duarte et al., 2024), la construction d’une position réflexive sur les processus de la reproduction techno-sociale et l’influence mutuelle culture-code (Airoldi, 2021), ainsi que la compréhension des imaginaires sociaux comparés (Wilhelm, 2021) devient nécessaire. Il s’agit de tenir compte des rationalisations traduisant ici des choix sociotechniques spécifiques. Airoldi propose une vision dialectique dans laquelle la culture et le code (algorithmique) se façonnent et s’influencent mutuellement. Selon l’auteur, les dispositions inscrites dans les paramètres des modèles d’apprentissage automatique produisent des prédictions alternatives. Ce sont des façons distinctes de dire et de faire en raison d’un habitus machine différent. « Lorsqu’ils sont appliqués à l’organisation du monde social, tous les systèmes d’apprentissage automatique sont socialisés, basés sur des contextes de données qui portent l’empreinte de réalités culturelles socialement situées » (Airoldi, 2021, p. 35).
25Cette prise de conscience peut donc commencer en questionnant la manière dont on se représente ces outils, leurs fonctionnalités et leurs usages situés.
- 19 Better Images of AI est une collaboration à but non lucratif entre divers individus et institutions (...)
- 20 Disponibilité et accès : https://betterimagesofai.org/images
- 21 Un premier blog interroge l’une des images créées par la chercheuse et artiste Hanna Barakat questi (...)
26La manière dont l’IA est médiatisée et perçue peut avoir un impact significatif sur la façon dont elle est développée, déployée et réglementée (Cave et al., 2019). Face à l’anthropomorphisation de tout ce qui relève de l’IA, sous forme de sophismes médiatisés (Placani, 2024), le projet de la librairie d’images de Better Images of AI19 de l’organisation WE and AI met en relief que les images actuelles concernant le domaine de l’IA renforcent des idées fausses qui limitent la compréhension de son fonctionnement et de ses implications sociales. Le projet vise à constituer un répertoire d’images pouvant être (re)utilisées sous licence Creative Commons. La librairie d’images20 propose une diversité de créations visant des représentations graphiques plus réalistes et inclusives des systèmes d’IA. En tant que bénévole du projet depuis novembre 2024, j’ai eu l’occasion de proposer des billets de blog, en discussion directe avec les artistes ou en proposant des réflexions autour de la signification des images pour une meilleure compréhension des réalités parfois négligées associées aux systèmes d’IA, notamment les conditions précaires du travail humain impliqué, les usages quotidiens des IAgen, les cas de refus d’utilisation, ainsi que les défis éthiques, légaux et de création dans les domaine des industries culturelles21.
27Le guide proposé par Dihal et Duarte (2023), disponible et téléchargeable sur le site du projet, permet d’orienter et de faciliter la création de meilleures images. Parmi les publications d’appui du projet, on retrouve les travaux de Bryson (2018) sur les risques de l’anthropomorphisation des robots et de l’IA, de Cave et Dihal (2020) sur la représentation blanche de l’IA, de Singler (2020) sur l’imagerie de la main humaine et la main mécanique, de Schmitt (2021) sur la manière dont les chercheurs illustrent l’IA, de Romele (2022) sur l’angle mort de la communauté de l’éthique de l’IA sur les images de stock de l’IA, ainsi que de Vrabič Dežman (2024) sur la pertinence politique des images d’archives de l’IA, entre autres. Le point de départ et les motivations de ce projet permettent de montrer aux communicant·e·s en formation la problématique associée à la représentation des innovations technologiques. Une autre ressource proposée est le FlipBook22 questionnant des clichés trompeurs de science-fiction utilisés pour représenter les systèmes d’IA.
28Certaines images de la librairie ont été également utilisées dans le cadre de projets pédagogiques, externes à l’association, dont La Boîte Noire de l’IA23, permettant de débattre sur les conséquences sociétales, environnementales et éthiques d’utilisation des IAgen.
29Les trois images du tableau 1, appartenant à la librairie de Better Images of AI, sont des illustrations qui ont été utilisées pour initier la discussion sur le sujet des IAgen à la rentrée 2025 auprès des étudiant·e·s de la L2 du parcours communication et société.
Tableau 1. Images de sensibilisation
30La première suggère la manière dont OpenAI (et d’autres acteurs) imposent l’IAgen dans les différentes sphères sociales. L’auteur choisit de présenter l’IAgen comme un outil de contrôle. Cette image permet de discuter et de questionner son usage dans la vie quotidienne. Cela permet aussi de mobiliser des études, comme celle de Beignon et al. (2025), qui démontrent comment les entreprises de la tech se servent du design des interfaces et des choix stratégiques, sur le plan visuel et spatial (couleur distinctive, dégradé coloré ou même une icône animée), pour distinguer les fonctionnalités associées à l’IAgen, dont les utilisateur·trice·s sont constamment notifié·e·s. En ce qui concerne la deuxième illustration, elle permet de solliciter les connaissances des étudiant·e·s sur la conception de dispositifs technologiques incluant des fonctionnalités d’IA. Les auteur·e·s de l’image se questionnent ainsi : « Au détriment de qui le développement technologique et les entreprises technologiques prospèrent-ils ? ». La description associée à l’image explicite que les mains représentent ceux et celles « dont la vie et les moyens de subsistance sont affectés par l’IA, notamment les travailleur·euse·s précaires, les étudiant·e·s, les victimes de deepfakes abusifs et d’escroqueries générées par l’IA, les habitant·e·s des zones touchées par les centres de données […] ». La troisième image revient sur une métaphore proposée par Bender et al. (2021), le perroquet stochastique, désignant les grands modèles linguistiques (les LLMs tels que ChatGPT) qui génèrent du texte, en prédisant statistiquement le mot suivant à partir de vastes ensembles de données, sans comprendre le contexte des requêtes.
31Ouvrir le débat autour du sens implicite de ce type d’images permet d’explorer les nuances des imaginaires visuelles associées à l’IA et aux IAgen et de comprendre comment le financement de ces systèmes accélère l’épuisement de ressources au détriment du vivant. « L’exploitation minière qui rend possible l’IA est à la fois littérale et métaphorique […] Le cloud est la colonne vertébrale de l’industrie de l’intelligence artificielle et il est composé de roches, de saumure de lithium et de pétrole brut » (Crawford, 2021, p. 31). Dans le cadre des considérations sur la dimension matérielle de nouvelles technologies et leur « ancrage techno-géo-physique » (Allard et al., 2022, p. 5), l’extractivisme « […] des données des utilisateur·trice·s aux minerais exploités pour les entreprises du numérique, ne renvoie seulement à une perte de la vie privée mais menace tout entier la viabilité de la vie terrestre tout en fragilisant toujours d’avantage les conditions d’existence des populations les plus pauvres et fragiles » (p. 8). Ainsi, le fait extractiviste « ne renvoie plus seulement à une métaphore littéraire mais renvoie directement une violence subie » (Allard, 2022, p. 56). Cette violence est renforcée par l’implantation de centres de données au sein de territoires et auprès de populations déjà fragilisées. Elle est justifiée par l’adoption massive et généralisée des systèmes d’IA. Sur ce point, Crawford affirme que « l’un des aspects les moins connus de l’intelligence artificielle est le nombre de travailleurs sous-payés nécessaires pour aider à construire, entretenir et tester les systèmes d’IA » (2021, p. 63). Selon Crawford, l’IA est une technologie d’extraction soutenue par des travailleur·euse·s exploité·e·s derrière les services automatisés. L’IA serait donc en même temps « […] une idée, une infrastructure, une industrie, une forme d’exercice du pouvoir et une façon de voir les choses ; c’est aussi une manifestation d’un capital hautement organisé, soutenu par de vastes systèmes d’extraction et de logistique, avec des chaînes d’approvisionnement qui s’étendent à l’ensemble de la planète […] » (p. 18). On peut également référencer le rapport de Barakat et al. (2025) qui examine l’expansion mondiale des centres de données sous l’impulsion de l’intelligence artificielle et de l’informatique en nuage, entre les promesses économiques et les coûts sociaux et environnementaux.
32Des questions intégrant ces enjeux dans les cours permettent ainsi de comprendre d’autres problématiques avant de proposer une quelconque utilisation de ces outils. Nous présentons par la suite des exemples de questions utilisées lors des séances nous permettant de traiter ces aspects.
33Notre méthode pour faire dialoguer des usages quotidiens et des usages dans la formation des futur·e·s communicant·e·s, consiste ainsi à proposer un partage réciproque d’exemples concrets d’expérience et de pratique des IAgen. En tant qu’enseignant·e·s, il s’agit donc de partager et de contextualiser avec le groupe les usages de ces outils si existants ou de situer notre refus à partir des questions suivantes :
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Quel est votre rapport aux modèles d’IA générative, notamment pour la génération d’image et/ou de texte (refus, acceptation, méfiance, découverte, indifférence, méconnaissance, curiosité) ?
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Quel type d’IAgen connaissez-vous et/ou utilisez-vous dans votre vie quotidienne et à l’université ? Pour quel type d’activités ou de tâches ? Dans quel type de situation ?
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Selon vous, quels sont les avantages, les risques et les contextes spécifiques d’utilisation des IAgen dans votre apprentissage et votre avenir professionnel ?
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Si vous deviez représenter visuellement (graphiquement) ce que l’on nomme comme « IA », ce serait comment ? Quelles images viennent à votre esprit ?
34Dans un cours de deux heures de théories des sciences de l’information et de la communication (travaux dirigés), un groupe de 35 étudiant·e·s de deuxième année du parcours communication et société (âgé·e·s de 19 à 25 ans, dont la plupart sont des femmes) sont invité·e·s à discuter et à proposer, par de petits groupes de 3 à 4 personnes, une restitution écrite (synthèse) et orale (5 minutes) intégrant les réponses aux questions mentionnées précédemment. La présentation est accompagnée d’un support visuel (carte mentale, diapositive ou affiche) pour la mise en commun devant le groupe. Les supports, ainsi que les réponses individuelles et collectives, sont également transmis par courriel électronique. Il s’agissait d’accorder un temps, au sein du cours habituel, à la réflexion sur les usages et non-usages des IAgen et de dresser un premier portrait des profils d’utilisation au sein du groupe. L’objectif était, d’une part, de trouver des pistes pour concevoir des activités ultérieures en accord avec le programme établi et les besoins des étudiant·e·s. D’autre part, il était question de constituer un bilan sur le sujet afin de le soumettre à discussion au sein de l’équipe pédagogique lors de conseils de perfectionnement (en respectant l’anonymat des réponses). L’analyse des retours de cette expérience sera abordée par la suite.
35Nous reprenons des points clés (non-exhaustifs) des réponses aux questions proposées. Ce rendu devient une première micro-cartographie d’usages à faire dialoguer auprès d’autres groupes et cas d’étude au sein de la licence. Il s’agit d’une étude exploratoire située qui permet de commencer à circonscrire les besoins et les stratégies de formation dans le cadre de l’adoption ou du refus de l’utilisation des IAgen, et en lien avec les objectifs du parcours de professionnalisation des étudiant·e·s. Nous constatons d’une manière générale que le rapport aux IAgen est majoritairement positif, entre l’acceptation de l’adoption et la curiosité de découvrir de nouvelles fonctionnalités.
36Le tableau 2 synthétise les dimensions et les cas d’utilisation (au quotidien et dans la formation) les plus mentionnés. Il faut préciser que ChatGPT est le LLM le plus utilisé, suivi de My AI (chatbot à la disposition des Snapchatters), DeepL Write (Corrections IA), Gemini et Copilot.
37Sur 35 étudiant·e·s, 10 ont mentionné avoir testé DeepSeek et Le Chat de Mistral, sans préciser des exemples concrets. Seulement 4 sur 35 ont mentionné l’utilisation de Grok.
Tableau 2. Synthèse des réponses
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Rapport global aux IAgen
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– Acceptation et inclusion dans le quotidien
– Curiosité qui peut parfois « pousser à essayer d’aller au-delà des limites et voir jusqu’où l’IAgen peut aller ».
– Méfiance sur certains points : confidentialité des données, fiabilité des sources/contenus, conscience de certains risques environnementaux sans connaître des détails et dépendance excessive au quotidien.
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Avantages
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Risques et limites
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– Gain de temps, réponses rapides aux questions et aux demandes
– Facile à utiliser en autonomie
– Synthèse de contenus
– Simplification de notions compliquées
– Aide à l’écriture
– Découverte de sujets
– Explications claires et concises
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– Extrêmement pollueur (centres de données)
– Impact sur les interactions sociales et le contact humain
– Doutes sur la confidentialité des données
– Suppression ou automatisation de certains emplois
– Dépendance excessive pour des tâches très simples
– Désinformation sur des sujets d’actualité
– L’utilisation trop fréquente enlève nos compétences à créer nous-mêmes et à aller chercher de nos propres moyens
– Perte en authenticité et conséquences sur nos rendus
– Moins de réflexion par soi-même (ou que pour écrire des prompts)
– Avoir encore plus de lacunes en français
– Doutes sur la fiabilité du contenu généré
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Usages au quotidien
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Usages dans le cadre de la formation
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Usages associés à leur avenir professionnel
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– Trouver des idées de cadeau
– Création de quiz
– Idée de recettes de cuisine
– Organisation de voyages
– Chercher des musiques
– Rédiger des documents administratifs
– Résoudre des problèmes immédiats et savoir comme agir dans une situation d’urgence.
– Conseils et comparaison de produits ou services, selon prix et qualités (ex. salle de sport pas chère, cuire riz à sushi, entretenir son tatouage).
– Questions existentielles (vie, amour, avenir).
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– Résumés, explications et préparation de plans pour les études.
– DeepL AI pour les traductions et la correction d’orthographe.
– Réécriture de texte (reformuler et organiser les idées).
– Microsoft Copilot pour génération d’image et pour les cours (correction de texte ou avis donnés sur un devoir).
– Synthétiser le support ou les documents des cours des enseignants.
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– Aide pour la création de visuels et publicités
– Idées pour l’organisation de projets
– Explication et simplification de contenus pour le public ou les clients.
– Organisation d’événements
– Solution rapide pour un budget
– Résoudre des questions de logistique
– Amélioration du service client, automatisation de réponses et personnalisation.
– Création rapide de contenus (traduction et design).
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Représentations et imaginaires de ce que l’on nomme comme IA
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– Un cerveau avec plein de connexions représentées par des fils
– Cerveaux connectés
– Un cerveau lourd sur une planète qui souffre et qui ne supporte plus son poids
– Un robot avec plusieurs bras (multitâche) ou machine qui contrôlerait les humains
– Réseau binaire, représenté par des connexions entre différents points
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38En outre, parmi les très peu d’étudiant·e·s mentionnant des impacts sociaux des IAgen, on retrouve des récits qui illustrent les injonctions à l’usage et à la réflexivité, entre la reconnaissance de certains avantages et la construction d’une posture critique en tant que communicant·e·s en formation : « Consciente d’un impact écologique déplorable dû à la vitesse de traitement des données qui assoiffent des populations, je tente de limiter au maximum l’utilisation de l’IA, mes utilisations étant plutôt axées sur des situations où je n’ai pas d’autres recours. Les avantages sont incontestablement un rapport plus rapide à l’information. Cependant, cette rapidité est possible grâce à une aberration écologique, et les informations données comportent le risque d’être inexactes, les idées proposées sont limitées dans leur créativité face à un esprit humain… Je n’utilise l’IA qu’à la demande des professeurs, dans le cadre d’exercices, autrement je préfère apprendre mes cours par moi-même… » (Étudiante en L2). Ce témoignage (rendu écrit individuel) laisse entendre des réserves personnelles et une prise de conscience écologique sur le sujet, notamment en ce qui concerne les usages quotidiens et dans le cadre de la formation. Il ne s’agit pas d’un refus absolu, mais plutôt d’une description concrète et réfléchie des différentes modalités d’utilisation. Ces modalités sont parfois guidées par des besoins individuels et par les attentes des enseignant·e·s qui donnent des consignes pour encadrer l’utilisation.
39Les réponses et les modalités de restitution étant hétérogènes et non facilement observables en continu (verbalisées ou mises en commun spontanément et systématiquement par les étudiant·e·s), des décalages entre les aspects déclaratifs et les usages observés sont possibles. Nous constatons toutefois des points de réflexion concrets, associés à des usages réels, et des préoccupations concernant les enjeux environnementaux liées au déploiement massif des IAgen. Certaines cartes mentales indiquent dans le descriptif des refus ponctuels et explicites d’utilisation de ces outils, ou, au contraire, la volonté de mieux s’approprier les fonctionnalités et les applications dans le cadre de la licence. Les tâches mentionnées en termes d’usages spécifiques sont assez diverses et ne peuvent pas facilement être vérifiées ou suivies. La plupart indiquent des usages des IAgen dans le cadre de la reformulation de textes lors de travaux écrits, de l’explication de notions lors de cours magistraux, de la génération de réponses aux questions ouvertes des enseignant·e·s afin d’assurer une participation active en classe, ainsi que de la préparation du plan et/ou du contenu d’exposés ou de travaux de groupe.
40Il s’avère ainsi indispensable de construire sa propre boîte à outils pour continuer à interroger ces récits d’usage existant dans les cours. La méthode de Roe et al. (2025) identifie et propose quatre métaphores clés pour enseigner CAIL (Critical AI Literacy), à savoir : l’IA comme miroir déformant, carte, chambre d’écho et boîte noire. Dans la même logique, l’Université Catholique de Louvain propose MétropédIA, un outil didactique, ludique, interactif24 à utiliser avec les étudiant·e·s pour aborder les différents enjeux associés à l’IA. Sous une autre perspective et registre, on retrouve aussi les ressources en ligne d’AGAINST AI25. Il existe également une cartographie critique de l’IA générative réalisée par le collectif Estampa26 qui permet de visualiser et de discuter sur la chaîne de production et les matérialités et médiations des dispositifs associées aux IAgen. Enfin, plus récemment, un glossaire d’éducation populaire sur l’intelligence artificielle a été mis en ligne en février 2026. Il s’agit d’IA en Perspective27.
41Dans le cadre concret de la formation au sein de cette étude, l’équipe pédagogique envisage, dans le respect des principes éthiques et de la liberté académique, de continuer à se former, en laissant place aux doutes et aux nuances, afin de pouvoir mieux accompagner ces enjeux. Il s’agira de décider, au cas par cas, si l’utilisation des IAgen est nécessaire ou non au sein des unités d’enseignement de la licence. Il s’agira également de créer d’autres espaces de recueil de parole, de débat et de construction collective pour confirmer les postures et pratiques pédagogiques.
42L’éducation est un bien commun, au sens de Hess et Ostrom (2007). Les communs résistent en tant qu’ils sont des espaces collectifs, de partage, et continuent d’exister pour faire face aux logiques socio-économiques imposées ou considérées comme inévitables. Dans le cadre de l’adoption des IAgen en éducation, la mise en relief de ces communs permet de faire face aux risques potentiels. Les institutions éducatives, les collectifs et les organisations de la société civile continuent à imaginer et à expérimenter pour proposer un regard critique et/ou des régulations face à la course à l’automatisation de processus, à l’optimisation et au techno-solutionnisme. « Résister au solutionnisme de l’IA signifie garder ouverte la question de ce qui est techniquement et socialement possible » (McQuillan, 2022, p. 136).
43Hao (2025) donne des suggestions et des recommandations qui vont dans le sens de l’action collective et de la visibilisation des applications situées de l’IA dans les communautés minorisées ou marginalisées. Pour Hao « la production indépendante de connaissances comprend également le travail des journalistes et des groupes de la société civile qui peuvent s’intégrer dans les communautés et être sur le terrain pour nous aider à comprendre […] les réalités complexes de l’impact de ces technologies » (2025, p. 419). Il est important de replacer ce que l’on nomme comme IA dans l’histoire de l’organisation du travail, comme une arme supplémentaire au service du capital (Carbonell, 2025).
44Les contraintes auxquelles seront confrontées les jeunes diplômé·e·s en communication mettent ainsi en avant des questions plus larges : si les gouvernements s’alignent et/ou soutiennent les stratégies marchandes associées à l’adoption de ces systèmes, les institutions éducatives seront-elles forcées de subir ces décisions ? Le cadre de confiance promu par l’EU AI Act28 saura-t-il être intégré d’une manière éthique dans nos formations et/ou dans le prolongement de dispositifs comme compar :IA29 ? Faut-il prévoir dans les filières un budget pour des abonnements et des licences collectifs et/ou faire appel à des ateliers et des interventions des organismes de manière transversale30 ? Et surtout, ces abonnements et/ou interventions sont-ils et elles indispensables ?
- 31 La diversité de cas exposés lors des rencontres de Roubaix « La communication à l’épreuve des IA » (...)
45Les savoirs produits en SIC, en dialogue avec les réalités et les réflexions menées par les organisations de la société civile, peuvent nourrir les modalités d’enseignement et d’apprentissage en communication et rendre possible un positionnement au plus près des réalités sociales dans le monde professionnel31. Les adaptations des programmes joueront un rôle clé dans l’adéquation des compétences, la construction d’un positionnement critique et d’une éthique située (Zacklad et Rouvroy, 2022), dans la mise à jour des savoirs, savoir-faire et savoirs-être liés aux métiers de la communication (Coutant et Domenget, 2015), ainsi que dans l’analyse des approches non déterministes des innovations (Flichy, 2003 ; Doray et Millerand, 2015).
46Concilier les différents types de perspectives sociotechniques constitue un défi éthique, entre les conditions morales de l’expérience humaine et les attentes bureaucratisées des comportements professionnels (Metcalf et al., 2019). Des adaptations sont indispensables dans les formations en communication pour permettre aux étudiant·e·s de prendre une décision informée intégrant les différentes « arènes normatives » (Benbouzid et al., 2022). Des conceptualisations historiques et scientifiques intégrant les enjeux socio-économiques et environnementaux sont ainsi nécessaires. Elles façonneront les trajectoires professionnelles des futur·e·s communicant·e·s.
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