Français Le cadre ARIA : accompagner l’intégration critique des intelligences artificielles génératives en enseignement supérieur

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Sandrine Decamps
Axelle Zanichelli

Résumé

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.

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Comment citer
Decamps, S., & Zanichelli, A. (2026). Français Le cadre ARIA : accompagner l’intégration critique des intelligences artificielles génératives en enseignement supérieur. Médiations Et médiatisations, (25). https://doi.org/10.52358/mm.vi25.533
Rubrique
Articles de praticiens
Biographie de l'auteur-e

Sandrine Decamps, Haute Ecole Louvain en Hainaut - Université catholique de Louvain

Sandrine Decamps, HELHa – UCLouvain

Sandrine Decamps est conseillère pédagogique et technopédagogue à la Haute École Louvain en Hainaut (HELHa), où elle coordonne et anime la Cellule d’Accompagnement Pédagogique. Elle est également chargée de cours à l’Université catholique de Louvain.

Ses activités conjuguent accompagnement des équipes pédagogiques, innovation pédagogique et développement des compétences numériques en enseignement supérieur. Elle conçoit et anime des formations consacrées aux usages pédagogiques du numérique, aux dispositifs hybrides et à distance, ainsi qu’aux enjeux éthiques, critiques et pédagogiques liés à l’intelligence artificielle générative.

Ses recherches et interventions portent sur les transformations des pratiques d’apprentissage et d’évaluation à l’ère de l’IA. Elle s’intéresse plus particulièrement à l’agentivité étudiante, aux nouvelles formes de collaboration humain-machine et aux mutations des rapports au savoir dans des environnements marqués par l’automatisation et la co-construction des connaissances.

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