Base de connaissances AIEdAIEd KB
Sur cette page

Cette page est traduite en français. Les pages d'articles sont encore rédigées en anglais. Lire cette page en anglais

Concepts

Parties prenantes

Création 2026-08-19 · Mise à jour 2026-10-10

Cette page est une traduction automatique de la page anglaise, non relue par un locuteur natif.

Parties prenantes (Stakeholders) — l'ensemble des acteurs humains impliqués dans l'IA en éducation, concernés par elle et responsables à son égard, ainsi que le concept parapluie pour la couverture, par la base de connaissances, de la question « qui sont les acteurs ? ». L'IA en éducation est un champ multi-acteurs : les apprenants qui utilisent l'IA, les enseignants et les personnels académiques qui l'intègrent, les administrateurs qui la gouvernent, les concepteurs pédagogiques qui construisent autour d'elle des expériences d'apprentissage, et les décideurs publics qui la régulent. Chaque public a des besoins, des compétences, des rôles et des perspectives distincts, et la base de connaissances les traite comme le contexte humain dans lequel les outils d'IA sont conçus, déployés et évalués.

Questions à examiner

  • La page avance qu'un même système d'IA apparaît différent depuis chaque point d'observation — un outil qu'un étudiant vit comme un soutien peut apparaître à un enseignant comme un risque pour l'intégrité et à un administrateur comme une décision de gouvernance. À quel rôle vous identifiez-vous le plus, et à quoi pensez-vous être le plus enclin à ne pas prêter attention vu des autres ?
  • Avant de poursuivre votre lecture, essayez de recenser toutes les personnes de votre établissement qu'une décision relative à l'IA en éducation touche — au-delà des seuls étudiants et enseignants. Qui avez-vous oublié, et à quoi chacun d'eux tiendrait-il le plus ?
  • Si les apprenants, les enseignants, les administrateurs, les concepteurs pédagogiques et les décideurs publics ont chacun des besoins et des compétences distincts, qui devrait avoir le dernier mot sur la manière dont un outil d'IA est déployé — et pourquoi ?
  • Le « soutien personnalisé » d'un étudiant peut être simultanément le « risque d'intégrité » d'un enseignant. Comment concevriez-vous une conversation ou un processus qui donne à la préoccupation de chaque partie prenante un poids réel, plutôt que de laisser la voix la plus forte l'emporter ?

Introduction

L'IA en éducation est fondamentalement une affaire de personnes — les apprenants et les éducateurs dont elle transforme le travail, et les dirigeants et concepteurs qui décident de son usage. Comprendre les parties prenantes distinctes est essentiel parce qu'un même système d'IA apparaît très différemment selon les points de vue : un outil qu'un étudiant vit comme un soutien personnalisé peut apparaître à un enseignant comme un risque d'intégrité, à un administrateur comme une décision d'achat et de gouvernance, et à un concepteur comme un choix pédagogique. La base de connaissances organise la couverture de ces publics sur plusieurs pages de concepts.

Le paysage des parties prenantes

Comment les parties prenantes apparaissent dans la recherche

  • Cadres de compétences spécifiques aux rôles. La compétence IA des enseignants et le TPACK définissent ce dont les enseignants ont besoin pour utiliser l'IA efficacement ; la littératie en IA définit ce dont tous les publics (en particulier les étudiants) ont besoin.

  • Impacts différentiels selon le rôle. La recherche examine comment l'IA affecte différemment les différents publics — la expérience étudiante étudie les résultats des apprenants, le rôle enseignant étudie l'intégration pédagogique, la page administrateur étudie la stratégie institutionnelle, et le développement pédagogique étudie l'apprentissage professionnel.

  • Gouvernance multi-acteurs. La recherche sur la gouvernance et la politique éducative et IA souligne l'importance d'aligner les acteurs nationaux, institutionnels et de classe — les décideurs publics fixent les attentes, les administrateurs mettent en œuvre, les enseignants adaptent, et les étudiants vivent le résultat.

  • Équité entre les publics. L'équité examine comment les bénéfices et les préjudices de l'IA se répartissent entre les apprenants et les établissements, reliant les parties prenantes à l'équité procédurale et à l'accès.

  • Les différences de rôle s'affirment plus facilement qu'elles ne s'observent. Une analyse SWOT de 167 contributions provenant de 152 personnels de l'enseignement supérieur a constaté une convergence des enseignants, des chercheurs et des administrateurs sur les mêmes forces et les mêmes menaces, tandis qu'une collecte entièrement anonyme rendait les rôles non identifiables, si bien que l'étude n'a pas pu mettre à l'épreuve son projet de les contraster (Humble & Mozelius, 2026).

L'identité à travers les publics

Un fil commun traverse ces parties prenantes : l'identité — le sentiment de qui l'on est et de qui l'on devient en relation avec l'IA et avec le domaine. La base de connaissances traite l'identité comme distribuée à travers les publics plutôt que comme appartenant à un groupe unique.

  • L'identité de l'apprenant — l'identité disciplinaire, professionnelle, créative et académique en évolution des étudiants (identité de l'apprenant). Elle est distincte de l'autonomie, mais causalement liée à elle : l'autonomie est la capacité située d'agir, tandis que l'identité est le sens durable de soi qui s'accumule à partir des actes d'autonomie et qui est menacé par la perte de qualité d'auteur et le doute sur ses compétences sous l'effet de l'IA.
  • L'identité enseignante — la compréhension professionnelle de soi des éducateurs (rôle enseignant), remodelée par l'IA comme une question de finalité et de rôle plutôt que de seules compétences (voir L'IA générative comme crise d'identité).
  • Concepteurs et dirigeants — l'identité professionnelle façonne aussi la manière dont les concepteurs pédagogiques, les administrateurs et les décideurs publics se situent face à l'IA, bien que la couverture explicite de l'identité dans la base de connaissances se concentre sur les apprenants et les enseignants.

L'identité est l'ancre humaine du paysage des parties prenantes : c'est ce que l'IA doit soutenir (et non éroder) pour chaque public, et c'est la construction qui relie entre elles des pages de rôles par ailleurs séparées — notamment identité de l'apprenant, autonomie et rôle enseignant. Là où l'autonomie concerne le contrôle et l'identité concerne le soi, la conception de l'IA doit préserver les deux : le contrôle sur son propre apprentissage et un sens robuste, d'auteur, de qui l'on est dans le domaine.

Implications pour l'IA en éducation

  • Concevoir pour l'ensemble des parties prenantes : une IA en éducation efficace doit servir les apprenants, soutenir les enseignants, informer les administrateurs et s'aligner sur la politique — et pas seulement optimiser un seul public.
  • Construire des compétences spécifiques aux rôles : enseignants, étudiants, concepteurs et dirigeants ont chacun besoin d'une littératie en IA et d'un accompagnement sur mesure (voir littératie en IA, compétence IA des enseignants, développement pédagogique).
  • Aligner les niveaux : la recherche sur la gouvernance menée par la base de connaissances montre que l'IA réussit lorsque le leadership institutionnel, la pratique enseignante et l'expérience étudiante sont alignés plutôt que fragmentés.
  • Prendre en compte les parents et la communauté au sens large : les familles sont des parties prenantes de l'adoption de l'IA, dont le rôle et les préoccupations méritent une attention explicite.

Concepts liés

Articles liés

Métadonnées

NiveauHigher Ed, K 12
Public viséInstructors, Learners, Administrators
Fondements de l'IA dans l'éducationLittératie en IA, Conception pédagogique, L'enseignement
SourceHistoryEditChat

Intégrer cette page

Copiez le code ci-dessous pour intégrer cette page dans un système de gestion de l'apprentissage ou un autre site. La version intégrée n'affiche que le contenu de la page : l'en-tête, la navigation et le pied de page du site sont masqués.