Numéro 25, février 2026

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans la formation initiale et continue des professionnels de la santé est appelée à transformer les stratégies pédagogiques, les dispositifs de formation en milieu clinique et les pratiques de développement professionnel. Cet article examine, à partir d’une revue intégrative de 62 publications récentes (2023–2025), les conditions pédagogiques, organisationnelles et éthiques qui favorisent ou freinent cette intégration. L’analyse thématique met en évidence quatre axes structurants : (1) le développement de la littératie en IA à travers des curricula formels et des approches interprofessionnelles; (2) l’usage de l’IA pour personnaliser l’apprentissage et soutenir la prise de décision clinique; (3) les défis d’implantation, incluant les contraintes d’infrastructure, la résistance institutionnelle et les lacunes de formation du corps enseignant; et (4) les enjeux éthiques liés aux biais algorithmiques, à la protection des données et à la transparence des systèmes. Les résultats révèlent un décalage significatif entre les promesses de l’IA et les preuves empiriques disponibles, ainsi que des inégalités d’accès marquées entre institutions. Cette revue propose un cadre de médiation technopédagogique critique et plaide pour une intégration réflexive, équitable et empiriquement fondée de l’IA dans les environnements de formation en santé.

La formation à distance (FAD), de plus en plus répandue à l’université pour sa flexibilité et son accessibilité, présente des défis particuliers liés à l’accompagnement des apprenants. Cet article propose une méthodologie innovante fondée sur la didactique clinique, combinant une analyse fine des pratiques effectives en situation, l’observation vidéo et des entretiens réflexifs. En mobilisant les concepts de chronogenèse, topogenèse, mésogenèse et interactions langagières, cette démarche permet d’explorer les dimensions didactiques, psychiques et socio-affectives du rapport au savoir en FAD. À travers l’étude de cas d’une étudiante, l’analyse révèle l’importance cruciale des interactions sociales, des dynamiques cognitives, ainsi que des enjeux techniques dans l’engagement à distance. Cette méthodologie offre ainsi des leviers concrets pour concevoir un accompagnement personnalisé et améliorer la réussite des apprenants en environnement numérique.

L’émergence de l’Intelligence Artificielle Générative (IAG) bouleverse les cadres traditionnels de la formation et invite à repenser les modalités mêmes d’acquisition des compétences langagières. L’usage de ChatGPT par des étudiants du secteur LANSAD (apprenants de langues pour des spécialistes d’autres disciplines) à l’université met en évidence les tensions entre autonomie, innovation et nécessité d’un cadre pédagogique renouvelé. Cette recherche examine les conditions d’une intégration critique et contextualisée de l’IAG. Fondée sur une triangulation méthodologique articulant entretiens, questionnaires, traces d’usage et observations de terrain, elle vise à appréhender les processus d’appropriation de l’IAG dans l’apprentissage de l’anglais universitaire, tout en analysant les transformations épistémiques et pédagogiques suscitées par son intégration progressive dans le dispositif universitaire.

L’essor actuel de l’intelligence artificielle générative et l’omniprésence du numérique témoignent de l’importance de développer la littératie informationnelle des élèves, ce qui inclut les habiletés de recherche informationnelle en ligne (RIL). Dans le Cadre de référence de la compétence numérique du Québec, ces habiletés font référence à planifier une RIL, évaluer la crédibilité et la fiabilité de l’information obtenue, entre autres. Cette recherche vise à montrer un portrait du niveau d’habiletés perçu d’élèves de 4e et 5e secondaire du Québec en RIL, à partir de données obtenues lors d’une enquête provinciale visant à étudier leur compétence numérique. Si la majorité des élèves ont indiqué se percevoir comme compétents à rechercher de l’information en ligne, la variabilité observée montre que le groupe n’est pas homogène. Certains élèves se perçoivent compétents, alors que leurs réponses à d’autres items de l’enquête sont incohérentes avec cette perception. Nous suggérons que cela puisse être attribuable, entre autres, à leur manque de connaissances relativement aux stratégies de recherche les plus efficaces : certains croiraient à tort que les leurs sont les meilleures, alors qu’il en existe d’autres plus appropriées. En outre, les résultats confirment le besoin de poursuivre la formation de ces élèves à la RIL.

Cet article présente le cadre ARIA, conçu pour accompagner une intégration critique des IAg en enseignement supérieur. ARIA articule quatre piliers (Acceptabilité, Responsabilité, Intelligence collective, Accessibilité) et un cycle méthodologique (Analyser, Repenser, Intégrer, Accompagner). Les piliers posent quatre conditions : compréhension des outils, traçabilité du travail intellectuel, pluralité des approches et équité d’accès. Le cycle structure la démarche d’appropriation collective. Expérimenté en Belgique et au Maroc entre janvier et avril 2025, le cadre a fonctionné comme vocabulaire partagé pour nommer les tensions vécues et organiser la réflexion au sein des équipes. L’article présente l’architecture d’ARIA, illustre sa mise en œuvre et discute les conditions de son appropriation.

Les communautés d’enquête chères à Dewey (1916/1990) trouvent un renouveau avec l’avènement des outils numériques. Grâce à eux les interlocuteurs peuvent interagir à distance ce qui, dans le domaine de l’éducation, est de nature à les rendre plus autonomes. Un champ scientifique s’inscrit dans ce mouvement : Computer Supported Collaborative Learning (CSCL). Il définit les principes inhérents à la collaboration en ligne dont il est attendu, chez les étudiants, des gains en termes de réorganisation des connaissances ou de découverte de nouvelles idées. Leurs choix se portent plutôt vers des outils ou dispositifs numériques propices à la formation de groupes restreints aptes à favoriser des discussions soutenues autour de sujets communs. Des travaux récents sont interrogés en ce sens. Les méthodologies adoptées par les auteurs sont de différents types : études qualitatives et/ou quantitatives, analyses de réseaux sociaux. Ces recherches font parfois état des limites propres à l’autonomie dont disposent les acteurs pour interagir en ligne, d’où l’importance d’un guidage enseignant pour essayer d’y pallier.

L'émergence de l'outil d'intelligence artificielle générative (IAG) ChatGPT en 2022 a marqué un tournant dans le contexte des développements de l'IA, mais aussi dans la réflexion éthique sur son utilisation dans divers contextes, y compris dans l'éducation. Depuis lors, diverses lignes directrices, recommandations et politiques ont été élaborées pour guider les utilisations acceptables et responsables de l'IA générative, également connues sous le nom de codes d'éthique pour la IAG. Les universités n'ont pas été épargnées par ces développements et se sont également associées à la formulation de lignes directrices et de politiques institutionnelles spécifiques afin de recommander et de réglementer les types d'utilisations de la IAG qui sont acceptables dans leur contexte d'enseignement supérieur. Dans cet article de réflexion, nous soulevons des questions sur l'importance et l'utilité des codes d'éthique pour la IAG dans le contexte de l'enseignement supérieur et sur les défis auxquels ils sont confrontés dans leur conception, leur mise en œuvre et leur évaluation. Dans l'ensemble, notre objectif est d'encourager le débat sur la manière de garantir une utilisation responsable et éthique de l'IA générative par les enseignants et les étudiants, tout en s'alignant sur leur capacité d'action et leur autonomisation.