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B-20 - Personnalisation de l’apprentissage au supérieur à l’aide des outils de l'intelligence artificielle (IA)

Dans un contexte éducatif marqué par une hétérogénéité croissante des étudiants - en termes de niveaux, de rythmes, de styles d’apprentissage, de motivation et d’origines culturelles - l’approche unique ne suffit plus. L’intelligence artificielle (IA) constitue aujourd’hui un levier puissant pour relever ce défi en rendant la personnalisation non seulement possible, mais aussi efficace et scalable. Ce chapitre vise à explorer l’intégration des outils de l’intelligence artificielle (IA) pour transformer les pratiques pédagogiques, offrant ainsi une expérience éducative plus adaptée, différenciée et inclusive. En s'appuyant sur des activités interactives, nous examinerons les multiples facettes de cette intégration, tout en abordant les défis et les considérations éthiques qu'elle soulève. L'objectif est de fournir aux enseignants les connaissances nécessaires pour exploiter efficacement ces technologies en IA, afin de différencier l’apprentissage, de répondre aux divers besoins des apprenants et d'optimiser les méthodes d'enseignement-apprentissage.

Qu’est-ce que la personnalisation des apprentissages à l’aide de l’intelligence artificielle ?

La « personnalisation des apprentissages » ou « différenciation pédagogique » est une approche qui reconnaît la diversité des profils des étudiants comme point de départ de l’action éducative. Elle ne vise pas à enseigner de manière totalement individualisée à chaque étudiant, mais à proposer des itinéraires d’apprentissage variés, au niveau des méthodes d’intervention, des outils et des rythmes d’apprentissage, permettant ainsi aux étudiants d’atteindre les mêmes objectifs fondamentaux. Cette démarche repose sur une logique d’équité : chaque étudiant bénéficie des moyens les plus adaptés à ses besoins, sans compromettre les résultats d’apprentissage attendus. Elle s’appuie sur une planification anticipée de la diversité, en adaptant le contenu (ressources adaptées selon le niveau de l’étudiant), le processus (méthodes et supports variés : vidéos, articles, podcasts), le produit (nature et niveau de complexité du produit attendu : rapport écrit, vidéo, infographie) et l’environnement (les modalités d’accompagnement et d’interaction d’apprentissage), afin de répondre aux différents styles et besoins des apprenants.

Si cette approche semblait presque inatteignable avec les outils technologiques et pédagogiques classiques, les agents et les plateformes de l’intelligence artificielle contribuent profondément à rendre cet objectif de différenciation des enseignements possible. Les outils technologiques et les plateformes LMS (Learning management system), intégrant l’IA, permettent de mettre en œuvre ces stratégies de façon souple et évolutive, grâce à des parcours modulables, des supports personnalisés et des feedbacks automatisés : plateformes numériques intégrant l’IA, ou l’utilisation de quiz diagnostiques. Cette différenciation se fera à travers trois approches distinctes : les groupes de niveau (en fonction des compétences acquises ; les groupes de besoins (en fonctions des lacunes et difficultés identifiées) ; et les types d'intelligence (en fonction des diverses formes d'intelligence chez les individus et des profils cognitifs des étudiants).

Pourquoi la personnalisation des apprentissages à l’aide de l’intelligence artificielle ?

La personnalisation des apprentissages à l’aide de l’intelligence artificielle devient un levier incontournable pour répondre aux exigences d’une université inclusive et équitable. L’adaptation des parcours en temps réel grâce aux algorithmes permet une modulation fine des contenus et des supports, en fonction du niveau de maîtrise, du rythme et des préférences de chaque apprenant. L’identification précoce des difficultés favorise une intervention pédagogique ciblée, permettant d’agir avant que les écarts ne se creusent, dans une logique de prévention plutôt que de remédiation. L’IA contribue également à l’individualisation du feedback, en offrant des rétroactions immédiates, spécifiques et contextualisées, ce qui soutient le développement de l’autorégulation et de la métacognition chez les étudiants. En matière d’équité et d’inclusion, les outils intelligents facilitent l’accès aux apprentissages pour les publics à besoins spécifiques, en proposant des ressources accessibles, traduites, transcrites ou adaptées à divers profils cognitifs. Enfin, l’IA participe à la redéfinition du rôle de l’enseignant, en allégeant certaines tâches répétitives ou administratives (correction, suivi, production de supports différenciés), et en recentrant l’enseignant sur des missions d’accompagnement, de médiation et d’analyse pédagogique à forte valeur ajoutée. Ainsi, loin de se substituer à l’enseignant, l’intelligence artificielle renforce sa capacité à répondre de manière différenciée aux besoins pluriels des apprenants, dans une perspective à la fois pédagogique, éthique et systémique.

Comment procéder pour intégrer des activités pédagogiques permettant de personnaliser l’apprentissage avec l’IA ?

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans l’enseignement supérieur ouvre la voie à des formes renouvelées de personnalisation des parcours éducatifs. Elle permet de diversifier les approches, d’ajuster les niveaux de complexité et de favoriser l’autonomie des apprenants. En exploitant un éventail d’outils numériques et de scénarios pédagogiques, il devient possible de concevoir des dispositifs différenciés, en lien étroit avec les besoins, les styles d’apprentissage et les rythmes de progression des étudiants.

Activité 1 – Tutorat individualisé à l’aide d’un agent conversationnel IA

Cette première modalité consiste à proposer un accompagnement personnalisé par le biais d’un assistant intelligent. L’apprenant soumet un article, un extrait de cours ou toute autre ressource disciplinaire à un agent conversationnel IA, lequel en restitue les idées fondamentales, les synthétise, en facilite la reformulation ou en propose des prolongements sous forme d’exercices adaptés au niveau de l’étudiant. L’étudiant peut affiner ses requêtes pour ajuster la profondeur des explications, obtenir des éclaircissements contextuels ou reformuler des passages complexes, développant ainsi sa capacité à interagir de manière réflexive avec le contenu. L’apprenant peut personnaliser la profondeur des explications et interagir avec l’IA pour obtenir des clarifications supplémentaires, facilitant ainsi la compréhension rapide de documents complexes et l’ajustement du soutien selon ses besoins.

Exemple d’outil IA : http://www.explainpaper.com

Activité 2 – Autocorrection guidée et remédiation personnalisée à l’aide d’un agent conversationnel IA

Dans cette activité, l’apprenant est invité à soumettre un devoir écrit à une intelligence artificielle (IA) afin d’obtenir des rétroactions ciblées, des propositions d’amélioration, ainsi que des activités de remédiation adaptées à son niveau et à ses besoins spécifiques. En paramétrant la demande (niveau attendu, style, ton, complexité, etc.), l’étudiant peut affiner la nature des retours fournis par l’agent conversationnel. La démarche consiste à analyser la réponse de l’IA, à en tirer des enseignements concrets, puis à produire une version révisée du devoir initial, intégrant les suggestions reçues. L’apprenant améliore ensuite son travail en tenant compte des suggestions de l’agent conversationnel, puis soumet une version corrigée. Cette démarche favorise l’auto-évaluation, la progression personnalisée et l’acquisition de compétences rédactionnelles, ainsi qu’un nouveau rapport à la gestion de l’erreur, tout en impliquant l’étudiant dans un processus actif de remédiation.

Cette expérience vise à développer la métacognition, l’esprit critique et la réflexivité chez l’étudiant, tout en valorisant l’intelligence artificielle comme un outil de co-construction du savoir, au service d’un apprentissage plus différencié et équitable.

L’activité peut être réalisée en mobilisant différents agents conversationnels tels que ChatGPT, Perplexity, Le Chat Mistral, Gemini, Copilot et DeepSeek.

Activité 3 - Génération de ressources pédagogiques personnalisées pour une remédiation efficace

Dans cette activité, les étudiants sont encouragés à utiliser des agents conversationnels, tels que ChatGPT ou Le Chat Mistral, pour créer des supports pédagogiques personnalisés. Ces outils permettent de générer des résumés de cours, des explications de concepts complexes ou même des exercices pratiques adaptés à leurs besoins spécifiques. Les étudiants peuvent demander à l'IA de fournir des explications à différents niveaux de complexité, ce qui facilite la compréhension progressive des sujets abordés. L'enseignant joue un rôle crucial en guidant les étudiants dans la sélection et la relecture des ressources générées, assurant ainsi leur pertinence et leur qualité. Cette approche permet non seulement de renforcer l'apprentissage personnalisé, mais aussi d'encourager l'autonomie et la responsabilité des étudiants dans leur parcours éducatif.

Activité 4 – Exploration, compréhension et analyse de documents avec NoteBookLM

Cette activité se concentre sur l'utilisation de NoteBookLM, un outil développé par Google qui permet aux étudiants de télécharger et d'analyser des documents. Les étudiants peuvent interagir avec l’intelligence artificielle pour extraire des informations précises, vérifier leur compréhension, approfondir leur analyse ou encore obtenir des explications détaillées sur des concepts complexes. Ils ont également la possibilité de poser des questions, de clarifier certaines notions et de reformuler des idées pour mieux les assimiler. Cette démarche encourage une lecture active et critique des documents, tout en développant des compétences essentielles en recherche, en synthèse et en raisonnement. Le rôle de l’enseignant est d’accompagner les étudiants tout au long de cette activité en veillant à la qualité et à la pertinence des documents utilisés, en guidant la prise en main de l’outil et en stimulant la réflexion sur les réponses fournies par l’IA. Grâce à cette approche, les étudiants s’approprient les contenus de manière plus approfondie et personnalisée, tout en découvrant le potentiel de l’intelligence artificielle dans l’apprentissage.

Activité 5 - Interaction avec un chatbot pédagogique sur Mizou

Dans cette activité, l’enseignant conçoit un chatbot pédagogique à l’aide de la plateforme Mizou, dans le but de renforcer la compréhension des notions abordées en cours. Il peut soit s’appuyer sur l’intelligence artificielle pour générer automatiquement des objectifs d’apprentissage bien définis, soit créer le chatbot à partir d’une page blanche. Dans le deuxième cas, l’enseignant renseigne les différents champs en y intégrant des concepts clés, des résultats d’apprentissage visés et des ressources documentaires pertinentes. Le chatbot est ensuite partagé avec les étudiants via un lien, leur offrant une interface interactive pour questionner, explorer et assimiler les contenus de manière autonome et personnalisée. L’enseignant peut suivre en temps réel les interactions des étudiants avec le chatbot, analyser les rapports générés par la plateforme et ainsi évaluer les progrès individuels. En favorisant une dynamique d’apprentissage active et personnalisée, cette activité stimule à la fois l’engagement des étudiants, leur esprit critique et leur capacité à mobiliser les connaissances disciplinaires dans un environnement innovant.

Activité 6 - Simulation de débat avec l’IA

Cette activité vise à développer les compétences en argumentation et en débat des étudiants. Ils choisissent un thème controversé et utilisent une IA pour obtenir des arguments "pour" et "contre", simuler un échange fictif où l'IA joue le rôle du contradicteur, et préparer un exposé oral ou une fiche de débat. L'IA adapte le vocabulaire, le rythme et les corrections selon les besoins de l'utilisateur, offrant ainsi une expérience d'apprentissage personnalisée. Cette activité se prolonge par l'organisation d'un débat réel en classe, où les étudiants utilisent les positions préparées avec l'IA. L'enseignant guide les étudiants dans la préparation et l'organisation du débat, assurant ainsi un environnement d'apprentissage dynamique et interactif. Cette approche favorise le développement des compétences en communication, en pensée critique et en travail d'équipe.

Il est possible d’installer le contrôle vocal de ChatGPT à partir du Chrome Web Store.

Ces activités illustrent diverses modalités d’intégration des outils issus de l’intelligence artificielle dans une perspective de personnalisation des apprentissages dans l’enseignement supérieur, notamment au service d’une pédagogie différenciée. Elles sont proposées à titre indicatif, sans prétention à l’exhaustivité ou à une volonté normative. Il convient de souligner que les pratiques pédagogiques dans le contexte universitaire demeurent étroitement liées aux choix d’ingénierie pédagogique opérés par les enseignants. À cet égard, les outils d’intelligence artificielle doivent être considérés comme des instruments au service de dispositifs éducatifs interactifs et personnalisés, susceptibles de soutenir, sans s’y substituer, la mise en œuvre de démarches didactiques variées, différenciées ou autres.

Quelles précautions prendre ? Quels enjeux éthiques de l’utilisation de l’IA ?

Si l’intelligence artificielle ouvre des perspectives prometteuses en matière de personnalisation des apprentissages, elle soulève également un certain nombre de limites et d’enjeux éthiques majeurs qu’il convient d’interroger dans une approche critique et réflexive. D’une part, la réduction de l’apprenant à des données pose question : les traces numériques collectées ne sauraient refléter la complexité des dynamiques d’apprentissage, des affects ou du contexte social et culturel de l’étudiant. Le risque d’une pédagogie algorithmique, centrée sur la prédiction et la performance, est de marginaliser les dimensions relationnelles, créatives et imprévisibles de l’acte éducatif. Par ailleurs, la transparence des algorithmes utilisés demeure problématique : les critères de décision, les biais intégrés aux systèmes et les finalités des analyses restent souvent opaques, ce qui soulève des préoccupations en matière de responsabilité et de redevabilité pédagogique. En outre, la protection des données personnelles est un enjeu central : la collecte massive d’informations sur les comportements, préférences et performances des étudiants appelle à des dispositifs rigoureux de sécurisation, de consentement éclairé et de gouvernance éthique. Enfin, l’usage de l’IA risque d’accentuer les inégalités d’accès : entre établissements disposant des moyens techniques et humains pour déployer ces outils et ceux qui en sont exclus, se dessine une fracture numérique et éducative préoccupante. Face à ces enjeux, il est essentiel de concevoir l’intégration de l’IA non comme une solution technocentrée, mais comme un outil au service d’une vision éducative humaniste, fondée sur la justice sociale, la réflexivité professionnelle et la reconnaissance de la singularité de chaque apprenant.

Pour en savoir plus

Fadi EL HAGE & Aïda EL-SOUFI
2025

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