1Les pratiques professionnelles sont de plus en plus bouleversées par l’utilisation de l’intelligence artificielle1 (IA) et le secteur de la communication est bien entendu touché (comme le révèle notamment une enquête de 20242) par une automatisation des tâches « clefs » que sont la veille, la rédaction, l’analyse de données, ou encore la personnalisation des messages (Anctil, 2023). Notamment pour les actions de communication, l’IA permet aux organisations de développer, mettre en œuvre et pérenniser des interactions ciblées, efficaces, en s’appuyant sur les algorithmes d’apprentissage automatique qui s’adaptent aux comportements et adaptent les contenus (Kaplan, Haenlein, 2019).
2De tels usages révèlent des enjeux éthiques majeurs que beaucoup ont déjà souligné (pour ne nommer qu’eux, Bruneault, Laflamme, 2021 ; Tremblay, Psyché, Yagoubi, 2023 ; Pardoux, Devillaine, 2022 ; Nadeau, Jobin, 2024). Il peut s’agir de biais d’algorithme, mais aussi d’opacité des systèmes, ou encore de ce qui est nommé « surveillance des publics ». Il est donc nécessaire (impératif ?) de poser des garde-fous en construisant un cadre éthique pour que des usages responsables de l’IA se développent, en particulier dans des domaines sensibles comme l’information et la communication (Floridi, Cowls, 2019).
3Notre fonction d’enseignant-chercheur en Sciences de l’Information et de la Communication (plus particulièrement centrée sur la communication des organisations) nous a appris tout au long de notre carrière que la formation en communication joue un rôle central dans les usages des (N)TIC. Si, dans le cas de l’IA, il s’agit dans un premier temps d’acquérir l’usage technique des outils comme ChatGPT, Gemini, Claude, le plus fondamental nous semble de s’ouvrir à une véritable culture critique du numérique. Les professionnels, au-delà de la seule compréhension des algorithmes, doivent être capables de questionner la fiabilité et la pertinence de ces dispositifs (Cath et al, 2018). Former les communicants de demain à l’IA impose donc une réflexion à cet égard. Il s’agit de prendre la perspective d’une approche pluridisciplinaire ou interdisciplinaire (Latour, 1997 ; Comtet, 2012, Taddei, 2018 ; Zacklad, 2017) qui mobiliserait l’informatique, les sciences de l’information et de la communication, la linguistique, le droit, le management ou encore l’éthique, et favoriserait une approche critique globale, adaptée aux enjeux actuels et futurs des métiers de la communication (Cardon, 2015 ; Doutreix, 2020). Former les communicants à une lecture critique de l’IA, c’est également leur permettre de « garder la main » sur leurs choix stratégiques, tout en adoptant un positionnement éthique face aux usages des technologies. Pour ce faire, il est nécessaire de mettre en place des modules dédiés à l’acquisition de compétences centrées sur l’éthique du numérique, sur la littératie algorithmique mais aussi sur la gouvernance des données afin que les communicants en formation soient les acteurs éclairés de demain dans un environnement numérique mouvant.
4Le travail réflexif ici proposé adopte une approche interdisciplinaire assumée dans le cadre des Sciences de l’Information et de la Communication afin de penser l’IA comme un fait sociotechnique. Loin d’une lecture technocentrée, notre propos est ici de plaider pour une Intelligence Artificielle pensée dans sa complexité, à la croisée des disciplines et des contextes, et ancrée dans les usages qui s’appuient sur une posture socio-constructiviste des agirs. De notre point de vue, les usages de l’IA vont au-delà du seul dispositif technique. Pour les communicants, ceux-ci sont aussi le résultat de pratiques, d’interactions, de négociations de contextes culturels et institutionnels. Ils font aussi partie de processus dans lesquels l’information est produite, partagée, interprétée, transformée collectivement, et ces usages comportent une dimension relationnelle qui dépend des contextes sociaux, des acteurs, des institutions, des rapports de pouvoir, etc. Enfin, ces usages dépendent d’une pluralité de points de vue dans le sens d’un fait social construit.
5Notre proposition ici, même si elle n’est pas aujourd’hui directement en lien avec une étude empirique, est le fruit de trente ans de travail auprès d’entreprises de toutes tailles et de tous secteurs avec des alternants en charge de la communication interne de ces structures. Nous avons vu évoluer la fonction de communicant en lien notamment avec l’usage des (N)TIC. Nous avons réalisé par ailleurs un nombre certain de recherches à ce propos et nous saisissons donc parfaitement les enjeux économiques de ces structures publiques ou privées. Également, notre travail d’enseignant nous permet de pointer aussi une modification des envies de jeunes en formation pour une approche plus éthique de ce métier de communicant (même si parfois celle-ci peut relever du fantasme).
6Notre posture, interdisciplinaire et socioconstructiviste, nous pousse à rendre la dimension sociale et située visible, à aborder une compréhension plus nuancée, réflexive et critique des usages de l’IA par les communicants (et donc de l’intérêt de les y former). Elle incite à la construction de dispositifs d’apprentissage actif et contextuel plutôt que de parier sur le seul transfert de savoir technique. Nous sommes donc clairement dans une approche située (au sens de Suchman) des usages de l’IA.
7La problématique que nous abordons ici souligne l’importance de dépasser la seule maitrise de l’écriture du prompt pour gagner du temps dans les tâches quotidiennes du communicant. L’IA soulève des questions d’ordres éthique, social, voire politique, complexes qui dépassent les seules connaissances en communication. Comment intégrer des connaissances éthiques, sociologiques, informatiques voire aussi philosophiques afin d’être capable d’appliquer une lecture critique en comprenant les biais des algorithmes, les enjeux de transparence (Ganascia, 2024) ? Une approche interdisciplinaire de la formation est-elle la clé de la construction non seulement d’une posture critique mais aussi responsable et stratégique pour les futurs communicants dans ce monde en changements permanents ? Les formations actuelles en communication, en ce qu’elles forment les communicants de demain (ceux qui porteront la voix, les mots, le message) ont l’obligation, nous semble-t-il, d’intégrer à plus forte échelle une approche en hauteur sur l’impact des pratiques discursives, la circulation de l’information et les stratégies médiatiques, potentiellement transformée par l’usage de l’IA qui, en tant que dispositif numérique, absorbera ces pratiques discursives (Agbon, 2024 ; Dacheux & Guaaybess, 2021). Ainsi, le rôle de ces formations sera aussi d’aborder les enjeux de propriété intellectuelle, de transparence et de responsabilité. Cette perspective met au centre de l’action pédagogique une approche responsable de l’usage de l’IA (Deville, 2024 ; Zacklad, & Rouvroy, 2022). Enfin, les formations doivent prendre en compte les mutations organisationnelles et les nouveaux métiers engendrés par l’IA comme évoqués par la sociologie et les sciences de gestion (Dejoux, 2025).
8Dès lors, la méthodologie adoptée ici relève d’une démarche réflexive, fondée sur l’analyse distanciée de trente années de pratique professionnelle (enseignements en communication, suivis d’alternants, observations de près de 600 organisations dans ce cadre) et de trente années de recherche sur les systèmes d’information et les usages des (N)TIC dans les organisations. Le corpus, bien que non empirique au sens strict, est constitué d’observations longitudinales riches et diversifiées portant sur l’évolution des dispositifs sociotechniques et des pratiques communicationnelles des organisations. Notre analyse combine une lecture des usages des dispositifs sociotechniques qui se transforment au fil du temps, une typologisation transversale des situations observées et une mise en tension entre théorie et pratique. La crédibilité de la démarche repose sur l’étude des liens entre expériences professionnelles, littérature scientifique et analyses de longue durée, ainsi que sur une explicitation des postures et des biais. Cette démarche permet de produire ici une proposition conceptuelle argumentée sur les usages de l’IA pour les communicants, fondée sur une compréhension approfondie des pratiques de la communication organisationnelle sur trois décennies.
- 3 Modalité d’enseignement qui combine de manière volontaire et structurée différents espaces, tempora (...)
9En ce sens, notre propos est un préalable à des recherches empiriques qui pourront s’appuyer sur cette démarche pour interroger concrètement les pratiques. Il s’agit là d’entamer un dialogue constructif entre théorie et pratique, ouvrant la voie notamment à d’éventuels défis didactiques. Dans une seconde partie, nous proposons un travail de progression pédagogique transverse qui est un point d’étape d’une hybridation pédagogique3 et conceptuelle des savoirs qui sera concrétisée et détaillée dans les mois à venir afin de pouvoir être mise en œuvre de façon opérationnelle en formation universitaire.
10Adopter une posture située dans le cadre d’une approche socio-constructiviste des usages de l’IA pour la formation des communicants nous pousse à construire un cadre d’analyse réflexif en continuité avec nos travaux antérieurs sur les usages des (N)TIC en entreprise (notamment les usages du CSCW et des SI pour le travail distant), mais également à l’articuler de façon plus large en lien avec les humanités numériques. En effet, ce cadre permet de penser le numérique (et l’IA en particulier) non pas seulement comme un outil technique mais de l’inclure dans un environnement culturel, épistémologique et pédagogique.
11D’une part, nous nous appuyons ici sur les travaux de Elie Allouche (2021, 2024) qui aborde la nécessité d’un « dialogue interdisciplinaire entre recherche et éducation ». Ces travaux soulignent les défis interdisciplinaires associés à l’intégration du numérique dans la production et la circulation des savoirs, et la nécessité d’une approche systémique entraînant l’émergence de nouvelles formes d’organisation et de compétences à acquérir. Si l’IA s’impose aujourd’hui comme un outil incontournable du monde professionnel, dépasser l’apprentissage technique pour construire une posture critique suppose un cadre interdisciplinaire qui associe communication, informatique, éthique, sciences sociales, a minima. Sur cet aspect, aujourd’hui, la littérature anglo-saxonne se veut très pragmatique, plus centrée sur l’application et la gestion de l’IA par rapport à une recherche francophone peut-être plus conceptuelle et focalisée sur l’éthique. Les deux approches peuvent se nourrir pour former des communicants à la fois efficaces et responsables face aux défis de l’IA. Ce que nous jugeons pertinent de garder de la littérature, ce sont trois approches transverses qui peuvent servir de piliers à la construction d’une pédagogie décloisonnée pour la formation aux usages de l’IA. L’interdisciplinarité constitue la première approche. Elle croise des savoirs techniques, sociaux et éthiques pour une compréhension holistique. Plus précisément, l’interdisciplinarité engage une vision globale de la connaissance dans laquelle les disciplines s’interpénètrent, s’imbriquent et se nourrissent pour dépasser leur cadre. Dans le contexte de la formation à l’IA en communication, cette interdisciplinarité répond à un besoin d’intégration des savoirs techniques (via notamment l’informatique et les sciences associées), des réflexions éthiques (la philosophie par exemple), mais aussi des analyses sociales (sociologie), et des pratiques professionnelles (sciences de l’information et de la communication) dans les pratiques professionnelles d’un métier en mutation. La posture critique est la seconde approche. La démarche est ici réflexive pour pousser les apprenants à dépasser l’acceptation passive des technologies et à développer un esprit critique pour aller vers les conséquences sociales, éthiques et politiques des usages. La philosophie critique (Habermas, 1981), les études en éthique appliquée, sont au cœur de ce processus de construction. Elle développe la capacité à questionner les usages et les implications de l’IA au-delà de la seule écriture du prompt. Enfin, la formation dite « éclairée » constitue la troisième approche. Elle envisage la construction d’une expertise alliant savoir-faire, savoir-être et savoir-comprendre. Elle est inspirée de la théorie de la formation tout au long de la vie et des modèles centrés sur la compétence (Le Boterf, 2010).
12D’autre part, notre cadre d’analyse intègre l’organisation et la transformation digitale dans la lignée des travaux du Groupe de Recherche Org&Co, spécialiste de la communication des organisations en France. Ce groupe dédié à la communication organisationnelle a notamment réalisé un focus sur les effets du numérique dans les formations et dans les pratiques professionnelles. Depuis les années 2010, plusieurs événements scientifiques ont d’ailleurs approfondi ces questions. Les enseignants-chercheurs, confrontés à la généralisation du numérique, intègrent les Humanités Numériques dans les cursus. Ils doivent aussi former des professionnels capables de suivre la transformation des organisations. Le GR Org & Co a, pour cela, régulièrement consulté les acteurs du terrain. Les travaux d’Alemanno (2014) montrent une reconfiguration profonde des modes de fonctionnement organisationnels liée au numérique. Les dirigeants considèrent cette transformation comme stratégique et favorisent la prise en compte des Humanités Numériques dans le cadre du travail. Ces transformations impliquent des compétences nouvelles, souvent absentes de la formation initiale. L’analyse du terrain vise donc à identifier les compétences clés nécessaires à la professionnalisation des apprenants (Alemanno, 2015) ;
13Ce cadre d’analyse à deux entrées nous permet d’observer, de décrire et de comprendre l’IA pour les métiers de la communication. Cependant, son opérationnalisation est plus complexe car elle pose des tensions ou des défis. D’abord, l’interdisciplinarité est souvent présentée comme LA solution de dépassement d’une vision centrée sur la technique de l’IA en offrant une approche globale. Pour autant, intégrer la démarche d’interdisciplinarité dans la formation n’est pas aisé. Les programmes de formation sont bien souvent cloisonnés. Les appareillages méthodologiques se font parfois concurrence et créent des conflits. Ensuite, la posture critique que nous appelons de nos vœux pour aller contre une acceptation à l’aveugle des promesses de la technique, pousse à questionner les biais, les dérives algorithmiques. Une telle posture peut conduire à un certain attentisme, ou un certain scepticisme (empreint de méconnaissance, de réticences d’usages) qui relèguerait la mise en pratique de la posture critique à la prochaine décennie, alors que cet enjeu est là, aujourd’hui. Par ailleurs, la notion de formation éclairée qui articule les compétences techniques, l’approche éthique de l’usage et de l’outil, et la réflexion plus en hauteur, suppose de croiser en même temps des savoir-faire, des savoir-être et des savoir comprendre. Les formations, on le sait, sont contraintes par le temps, les ressources (financières et humaines). Dans le même temps, l’accélération du développement de l’IA rend l’actualisation des formations régulière et récurrente, et demande autant une remise en question de l’intérêt de telle ou telle compétence qu’une remise à plat concrète des contenus. Pour finir, l’engagement espéré des communicants de demain sous-tendant une formation à une lecture critique de l’IA, pose en creux la question de la responsabilité sociale des communicants, de la transparence des algorithmes, mais aussi de la protection des publics face aux manipulations. Les formations doivent donc préparer les apprenants à tenir une posture engagée.
14En fait, au-delà des formations à (re)modeler, il est important de cultiver le discernement et la conscience éthique. Et là, toute la question est de savoir où l’on commence et où l’on s’arrête.
15Nous avons déjà souligné dans notre propos la nécessité d’une compréhension élargie des enjeux de l’IA pour dépasser une vision techniciste de son usage. Dès lors, intégrer l’IA literacy dans les cursus de formation semble primordial. Appréhender, étudier, mettre en pratique l’ensemble des connaissances, des habiletés et des attitudes qui permettent de comprendre et d’utiliser l’intelligence artificielle de manière réfléchie, responsable et critique, permet de dépasser largement la simple maîtrise des outils. Elle s’inscrit dans la lignée de la littératie numérique, en intégrant des dimensions techniques (fonctionnement des modèles), conceptuelles (rôle des données, logique algorithmique), mais aussi sociales et éthiques (biais, impacts sociétaux, transparence). Les cadres théoriques récents proposent d’ailleurs une structuration avec plusieurs focales : comprendre les principes de l’IA, évaluer de manière critique ses usages, être capable de l’appliquer dans divers contextes, et identifier ses risques ou dérives possibles. Cette approche globale vise à doter les apprenants d’une véritable culture sociotechnique, indispensable dans un environnement où les systèmes d’IA façonnent l’information, les décisions et les interactions quotidiennes.
16Dans le champ éducatif, la recherche souligne l’urgence de développer cette littératie au sein de toutes les disciplines et à tous les niveaux de formation. Les travaux récents insistent sur la nécessité d’un cursus interdisciplinaire, combinant apprentissages techniques et enjeux sociétaux afin de permettre aux étudiants comme aux citoyens de naviguer dans un monde marqué par l’IA générative, les deepfakes ou la désinformation algorithmique. Plusieurs initiatives vont en ce sens. Il y a la création d’outils pour mesurer objectivement l’AI literacy (par exemple un ensemble d’outils combinant des tests de connaissances, des exercices de résolution de problèmes, des analyses critiques de sorties d’IA, des études de cas standardisées, des tâches de manipulation d’outils IA, des évaluations de littératie en données et des grilles d’observation structurées), les programmes européens axés sur la littératie des données et de l’IA (par exemple, des initiatives européennes telles que AI -DL, AI4T et l’AI Skills Academy qui visent à renforcer la littératie des données et de l’IA auprès des enseignants, des élèves et du grand public à travers des formations et des ressources pédagogiques). Il existe aussi des études montrant que les enseignants doivent acquérir des compétences spécifiques à l’IA, distinctes de la simple littératie numérique comme la capacité à concevoir des prompts efficaces pour les modèles de génération de texte, à évaluer la fiabilité des réponses produites par une IA, à détecter et corriger les biais algorithmiques, ou encore à intégrer de manière éthique et critique des outils d’IA dans leurs pratiques pédagogiques). Ensemble, ces travaux convergent vers une conviction forte : former des individus capables d’interagir avec l’IA de manière autonome et critique constitue désormais un enjeu éducatif majeur et transversal.
17Ainsi, décider de former des communicants éclairés soulève des enjeux majeurs qui demandent de repenser les modèles pédagogiques traditionnels. Aborder une lecture critique de l’IA nécessite de construire une approche interdisciplinaire intégrée de la formation. L’IA literacy dans le cadre qui est le nôtre permet d’aborder trois axes complémentaires d’appréhension des usages de l’IA qui favorisent le dialogue interdisciplinaire :
18D’abord une maîtrise technique minimale favorise la compréhension des concepts techniques de base : données, modèles, algorithmes, apprentissage automatique, limites techniques. Les travaux de Touretzky et al. (2019) ont défini des « Big Ideas » accessibles à tous les publics. Ng et ses collègues (2021) ont développé des frameworks pour l’enseignement de l’IA à des non-spécialistes. Long & Magerko (2020) proposent un cadre synthétique incluant les connaissances fondamentales nécessaires pour interagir correctement avec des systèmes d’IA.
19Ensuite, l’IA literacy souligne l’importance d’une capacité critique pour identifier les impacts sociaux, éthiques et politiques, permettant de comprendre le fonctionnement de l’intelligence artificielle ; nous mettons l’accent ici sur la capacité à analyser les biais, les impacts sociaux, les risques, le rôle politique des données, la transparence et la responsabilité. Crawford (2021) a montré que l’IA n’est pas une technologie neutre mais un système socio-économique. Schiebinger et Zou (2018) ont démontré l’étendue des biais discriminatoires dans les systèmes d’apprentissage automatique. Pangrazio et Selwyn (2019), spécialistes de la littératie critique, fournissent le socle théorique pour penser une AI literacy citoyenne.
20Enfin, les compétences pratiques et citoyennes visent la capacité à appliquer l’IA dans des situations réelles (travail, apprentissage, communication) tout en respectant des principes de sécurité, d’éthique et de responsabilité. Des travaux insistent sur l’usage raisonné des systèmes d’IA générative et sur la nécessité de former les citoyens à reconnaître les manipulations (deepfakes, fake news). Les recherches de Holmes et Miao (2024) ont ainsi contribué à évaluer objectivement ces compétences, rendant ce pilier opérationnel.
21Dans cette perspective, des pédagogies, innovantes dans leurs contenus et leur progression (plus que dans les modalités pédagogiques en elles-mêmes) se développent. Un certain nombre d’enseignants tâtonnent afin de trouver une approche avec laquelle ils sont à l’aise (Lebrun, 2021). Dans le même temps, l’interdisciplinarité complexifie la mise en œuvre (Benos & Macharinow, 2022 ; Romero, Heiser, Lepage, 2023) même si elle reste possible. Si les idées de mise en œuvre pédagogique sont connues (travail par projet, par atelier, etc.), sur le plan plus en hauteur de la construction des formations elles-mêmes d’abord, des limites sont bien présentes : il y a une réelle complexité à combiner des disciplines qui proposent des postures méthodologiques, épistémologiques différentes. L’interdisciplinarité demande des savoirs spécifiques, mais aussi la construction d’un langage commun pour une compréhension globale du dispositif numérique, sans quoi des incompréhensions de spécialistes se créeront probablement (Repko & Szostak, 2020). Par ailleurs, il existe depuis longtemps une tension prégnante entre l’approche technocentrée et l’approche sociocentrée. Il y a donc là un équilibre à trouver pour que la dimension technologique ne laisse pas au second plan les questions éthiques et sociales. Cela rend la formation plus complexe à construire. Ensuite, des défis pédagogiques sont aussi à souligner. L’apprentissage de l’interdisciplinarité impose une progression pédagogique adaptée et articulée (Kirschner, Sweller et Clark, 2006), rendue plus complexe avec des contenus qui peuvent sembler, à première vue, disparates. Aussi, existe pour les apprenants, un risque de surcharge cognitive à mobiliser des savoirs très divers pour la construction des compétences (Sweller, 1988). En outre, les dispositifs numériques évoluent très rapidement et supposent une actualisation des formations très rapides et donc dans le même temps, il sera nécessaire de repenser toute la construction de la formation afin qu’elle reste cohérente et actualisée eu égard à la réalité du terrain. Se pose également la question de l’évaluation. Comment évaluer l’acquisition d’une posture éthique et responsable, fondamentale pour une lecture critique de l’IA ?
- 4 Vantard Marylin, Impact de l’engagement dans des projets interdisciplinaires sur la carrière scient (...)
22Par ailleurs, sur le plan plus opérationnel des formations, nous ne sommes pas sansméconnaitre les difficultés d’une approche interdisciplinaire pour l’apprentissage professionnalisant. Intégrer l’IA dans cette démarche pour des formations en communication soulève plusieurs difficultés. D’abord le risque de superficialité est réel car une approche trop globale peut masquer un manque d’acquis de compétences essentielles. Le second point souligne une nécessaire anticipation de l’obsolescence des savoirs et méthodes. En effet, l’IA évolue rapidement, impliquant une veille continue et une mise à jour régulière des contenus pédagogiques et de la connaissance des enseignants qui parfois sont peu formés aux enjeux de l’IA et peinent à construire des parcours intégrés. Les travaux de Scanlon et Conole (2018) insistent également sur le temps supplémentaire nécessaire pour concevoir, évaluer des équipes mixtes. L’enquête du CNRS4 à ce propos souligne bien que la construction de projets interdisciplinaires dure plus longtemps. Il faut aussi composer avec une rigidité institutionnelle incompressible pour la coordination et l’échange qui est fondamental pour l’émergence d’une construction commune et collective. (Morelli & Carlachiani, 2018).
23En phase avec notre cadre d’analyse et l’approche de l’IA literacy, une étude a été menée au Québec, en 2022 (Bruneault, Sabourin, Laflamme, Mondeaux, 2022). Des chercheurs, des enseignants de Cégep (équivalents des IUT en France), mais aussi d’universités canadiennes, d’écoles de communication (issus de départements d’informatique, de sciences sociales, de santé, d’éthique, d’ingénierie, de gestion, de philosophie) ont travaillé sur l’élaboration d’un référentiel de compétences pour l’enseignement supérieur pour former les étudiants « à une approche critique, réflexive et responsable de l’éthique de l’IA, applicable dans tous les domaines concernés par les systèmes d’IA (SIA) ». Leur méthodologie en trois volets (revue de la littérature, recension des formations québécoises, entretiens auprès d’experts) s’est appuyée sur approche pragmatiste de l’IA (dynamique, contextuelle et réflexive) avec une compétence éthique définie comme la capacité à agir de manière autonome et responsable dans des situations éthiques, en développant trois axes : être en situation éthique, savoir-agir, interagir. Dans cette perspective, quatre champs de compétences en éthique sont soulignés. D’abord, il y a les aspects techniques des SIA avec un focus sur la compréhension critique des technologies. Puis sont mis en avant les dilemmes moraux en abordant les conflits de valeurs et les principes. Le contexte sociotechnique qui prend en compte les enjeux sociaux, politiques et économiques constitue le troisième point. Enfin, un dernier aspect aborde les cadres normatifs desquels découlent les droits, les règles, les chartes.
24Prenant en compte cette focale, mais appliquée à des formations pour les communicants, nous avons réfléchi à des modules d’acquisition des compétences pour une formation en parcours sciences de l’information et de la communication. Nous en sommes à un point d’étape car ce travail d’hybridation (pédagogique et conceptuelle) est long à initier pour toutes les raisons évoquées précédemment. Mais notre idée est de travailler la progression, de coconstruire par la suite en équipe les modules, de la mettre à l’épreuve du terrain pour ajuster par la suite avec un retour d’expérience réalisé avec les étudiants et les enseignants. Cette progression a été pensée en articulant les compétences à acquérir en fonction du niveau académique et de la capacité à comprendre un contexte d’usage qui se complexifie au fil des acquisitions. L’objectif est bien là de former les communicants à une lecture critique en abordant d’abord une compréhension technique des IA (avec un niveau adapté selon le cursus). Le point suivant borde une analyse critique des discours et des représentations de l’IA. Une approche éthique, politique et sociale des usages de l’IA est ensuite envisagée. Enfin, une compréhension et une mise en pratique de cadres méthodologiques et théoriques croisés sont proposées ;
25À cette étape, prenant en compte les 3 axes complémentaires de l’IA literacy, notre réflexion est la suivante :
26La méthodologie proposée pour la mise en place de l’organisation pédagogique de cette formation repose sur une structuration des apprentissages qui est articulée autour des cinq niveaux que sont la sensibilisation, le décodage, la problématisation, l’analyse critique et la médiation-régulation. Ainsi, cette progression articule des compétences techniques fondamentales en IA avec une analyse sociotechnique et éthique des systèmes d’IA, en mobilisant les apports issus des sciences humaines et sociales. L’ingénierie pédagogique quant à elle, propose une approche par compétences reposant sur l’articulation entre apports théoriques, études de cas, atelier d’analyse critique, mises en situation.
27Notre idée de départ était celle d’une progression de L1 en M2. Cependant, il faut noter que peu d’étudiants réalisent l’entièreté du parcours en 5 ans dans une même filière. Une limite contraignante de ce type de progression est donc celle de la temporalité d’apprentissage avec des apprenants qui peuvent également intégrer en cours le parcours de formation. Ainsi la discontinuité pédagogique et la perte de progressivité génèreraient une fragmentation des savoirs. Quelle serait alors dans ce cas la logique globale de l’approche de l’IA ? Ensuite la cohérence pédagogique n’est pas simple à maintenir compte-tenu de l’hétérogénéité des profils et des éventuelles redondances. Par ailleurs, il peut sembler y avoir une superficialité des compétences éthiques. Comment construire une complétude des compétences critiques si les cinq années ne sont pas réalisées ? Pour continuer, les évaluations ou certifications peuvent devenir complexes pour des modules interdisciplinaires liés un parcours partiel avec un manque de traçabilité des acquis. Mais surtout, il pourrait y a voir un risque de dilution des objectifs éthiques si la formation est envisagée sur plusieurs années, ou partielle si tous les apprenants ne suivent pas l’entièreté du parcours. Dans ce cas, comment maintenir la tension entre technique et éthique et avoir un réel impact sur la formation des futurs communicants ?
28Ainsi, ce que nous pensons être le plus pertinent est d’adapter cette progression à chaque formation de sorte de la proposer sur 1 ou 2 ans pour une « infusion graduelle » des compétences, étalée dans le temps long. Il est aussi possible d’en proposer une application dans le temps court sous forme de séminaire concentré, pour une immersion directe dans la globalité du sujet. Comme toujours en pédagogie, il va s’agir d’adapter le contenu à la cible, aux objectifs et aux contours de la formation. Par exemple, peut-être que le séminaire en temps court pour une formation professionnalisante (BUT Information-communication par exemple) sera plus pertinent que pour une licence classique en information-communication. Là aussi, les choix et modes pédagogiques devront se discuter.
29Évaluer les apprenants mais aussi l’efficacité de la formation reposera alors sur la mise en œuvre d’un dispositif mixte (quantitatif et qualitatif) permettant de mesurer à la fois des acquis cognitifs, les compétences analytiques et les cadres mobilisés. La mise en place d’une évaluation pré et post cours permettra d’objectiver la progression. Une analyse quantitative des productions écrites pourra être conduite selon une grille d’évaluation par critères portant sur la maîtrise des concepts, l’articulation des disciplines et le niveau de réflexion critique. Il serait également utile de proposer des entretiens semi-directifs ou des retours d’expériences approfondis pour mesurer les transformations des représentations de l’IA et les postures professionnelles à adopter. Ainsi, il sera possible d’évaluer mieux la capacité des apprenants à exercer un jugement critique et responsable dans des contextes sociotechniques complexes et mouvants.
30L’hybridation pédagogique n’est pas une innovation en soi. Depuis longtemps, les dispositifs de formation combinent présentiel et distanciel, théorie et pratique, outils numériques et interactions humaines. Toutefois, dans le cadre d’une formation à l’intelligence artificielle, cette hybridation ne concerne plus seulement la pédagogie mais devrait inclure et articuler de manière cohérente les trois axes complémentaires de l’AI literacy. En mobilisant simultanément des activités techniques (manipulation d’outils ou exploration de modèles), des espaces de réflexion critique (débats, analyses de cas, discussions éthiques) et des mises en situation citoyennes et professionnelles (usage responsable, analyse de biais, scénarios d’application), elle devient un levier essentiel pour former des communicants véritablement éclairés. Elle permet d’embrasser la complexité de l’IA comme phénomène sociotechnique et d’accompagner les étudiants dans l’acquisition de compétences diversifiées (comprendre, analyser, agir) qui serait impossible à développer dans un format pédagogique unique. Dans ce cadre, ce dispositif pédagogique pluridisciplinaire peut apporter une réponse pertinente à la formation des futurs communicants.
31L’intérêt de cette démarche apparaît encore plus nettement lorsqu’on la replace dans le cadre d’analyse précédemment posé. En effet, l’intégration du numérique transforme en profondeur les modes de production, de circulation et de légitimation des savoirs, ce qui impose de dépasser les frontières disciplinaires traditionnelles et d’adopter une approche systémique et située. Les recherches sur les Humanités Numériques au travail soulignent en effet que le numérique redéfinit les organisations autant que les métiers, et qu’il fait émerger de nouvelles attentes en matière de compétences, notamment pour les professionnels de la communication. Dans ce contexte, l’hybridation pédagogique fondée sur l’IA literacy devient particulièrement pertinente car elle permet de répondre à ces défis interdisciplinaires en offrant une formation capable de saisir ensemble les dimensions techniques, sociales et éthiques de l’IA. Ainsi, elle constitue un outil structurant pour préparer des professionnels aptes à évoluer dans des environnements organisationnels profondément reconfigurés par le numérique.
32Au-delà de cela, ce type de formation est un vrai projet en soi. Il ne vise pas uniquement l’employabilité des apprenants mais bien la citoyenneté. Former aux usages de l’IA, c’est aussi envisager des acteurs professionnels capables de penser la technologie comme un choix politique. Dans cette perspective, l’université est dans son rôle.
33Bibliographie
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