L’IA générative en enseignement supérieur dans 11 établissements à Montréal

Aperçu d’un portrait régional : Usages en hausse, encadrement attendu

L’IA générative (IAg) s’installe dans les pratiques d’apprentissage et d’enseignement au collégial et à l’université. Un sondage coordonné par le Pôle interordres de Montréal (PIM), avec le soutien de l’OBVIA, dresse un portrait régional des usages, des perceptions et des besoins d’encadrement au printemps 2025.

Le PIM a confié le mandat de coordination du projet et d’analyse des résultats à Andréane Sabourin-Laflamme et Frédérick Bruneault, membres du corps enseignant en philosophie au Collège André-Laurendeau, affiliés au LEN.IA, chercheuse et chercheur à l’OBVIA. 

Du 31 mars au 1er mai 2025, une enquête sur l’utilisation de l’IA générative (IAg) a été menée dans huit cégeps et trois universités de la région de Montréal, représentant un total de 4 496 réponses anonymes (3 714 étudiantes et étudiants et 782 membres du corps enseignant). Les questionnaires, adaptés des travaux de Didier Paquelin, professeur titulaire à l’Université Laval, ont été distribués et remplis en ligne de manière anonyme.

L’objectif consiste à dresser un état de la situation dans le but d’éclairer les prises de décisions pédagogiques et institutionnelles, plutôt que de produire une étude causale.

Les résultats agrégés du PIM fournissent une base solide pour comprendre l’utilisation de l’IAg et où se situent les points de tension (intégrité, éthique, évaluation).

Précision de périmètre : l’UQAM a uniquement contribué au volet étudiant. Les données concernant les membres du corps enseignant proviennent des établissements participants (HEC Montréal, Université Concordia et de huit cégeps de Montréal).

LE RAPPORT AGRÉGÉ DU PIM
(PERSONNEL ENSEIGNANT — CÉGEPS ET UNIVERSITÉS)

Utilisation des personnes enseignantes — Usages rapportés

Le personnel enseignant utilise principalement l’IA en amont de l’enseignement :

• génération d’exemples et d’exercices  (72 %),
• assistance à la rédaction (58 %),
• création de contenu pédagogique (51 %).

À l’inverse, répondre via l’IAg directement aux questions d’étudiantes et étudiants demeure marginal (13 %).

Raisons de non-utilisation de l’IAg 

Parmi les personnes enseignantes des cégeps et universités qui n’utilisent pas l’IAg, la raison la plus fréquemment invoquée est l’absence de pertinence pédagogique perçue. 55 % déclarent connaître les outils d’IAg, mais les jugent non adaptés à leur pratique d’enseignement. En comparaison, seulement 17 % indiquent ne pas utiliser l’IAg parce qu’ils ne connaissent pas les outils. 

Acceptabilité (selon le personnel enseignant)

Les résultats montrent des différences notables entre le personnel enseignant des cégeps et celui des universités quant aux usages de l’IAg jugés acceptables chez les personnes étudiantes. 

• Comprendre un sujet : 78 % au cégep – 74 % à l’université
• Améliorer/reformuler un texte : 58 % au cégep – 80 % à l’université
• Générer un plan pour organiser les idées : 46 % au cégep – 60 % à l’université
• Générer un premier jet : 21 % au cégep – 33 % à l’université
• Rédiger un paragraphe : 15 % au cégep – 29 % à l’université

Risques liés à l’utilisation étudiante de l’IAg (selon le personnel enseignant)

Les inquiétudes convergent entre cégeps et universités  : plagiat/tricherie (92 %), réduction de l’effort personnel (88 %), enjeux éthiques (88 %), dépendance technologique (87 %), perte de compétences des personnes étudiantes (87 %).

En miroir, concernant les effets perçus de l’utilisation des outils d’IAG par les personnes étudiantes, 81 % estiment que cela leur fait gagner du temps et 59 % qu’elle peut améliorer leurs notes.

Influence sur les pratiques d’enseignement (selon le personnel enseignant)

• Seuls 10 % des personnes enseignantes déclarent que l’accessibilité récente à ces outils n’a eu aucune influence sur leur enseignement. 
• 76 % ont revu leurs méthodes d’évaluation.
• 50 % ont revu leurs approches pédagogiques.
• 74 % soulignent l’émergence de nouveaux défis liés à l’intégrité académique.

Stratégies d’encadrement de l’IAg 

Les stratégies d’encadrement de l’IAg varient selon les niveaux d’enseignement.

• La mention explicite dans le plan de cours est plus courante à l’université (70 %) qu’au cégep (55 %).
• Inversement, les cégeps utilisent plus souvent des mesures de surveillance (55 % contre 36 % dans les universités).
• Un petit nombre de personnes enseignantes affirment ne pas utiliser de stratégies d’encadrement de l’IAg (14 % dans les cégeps, 13 % dans les universités).
• En ce qui concerne la formation, elle est plus présente dans les universités (59 % contre 51 % dans les cégeps).
• L’intérêt pour une formation sur l’IAg est majoritaire, tant chez le personnel enseignant des cégeps (60 %) que des universités (67 %), 

Résultats du sondage pour les personnes étudiantes 

Usages étudiants : l’IAg comme outil d’amorce

Utiliser l’IA comme outil d’amorce, c’est l’employer pour penser, comprendre et planifier, puis faire le travail intellectuel et la rédaction finale vous-même.

Côté étudiant, l’IAg est d’abord un soutien cognitif. Les usages dominants sont :

• comprendre un sujet (70 %),
• résumer de textes (62 %)
• et générer des idées de départ pour leurs travaux (53 %).

Les usages de production restent minoritaires :

• 12 % déclarent rédiger des paragraphes avec l’IAg;
• 6 % génèrent des textes complets.
• Le copier-coller de contenu généré par l’IA dans leurs travaux est effectué « souvent » ou « très souvent » (10 % dans les cégeps, 8 % dans les universités).

Ce portrait nuancé n’élimine pas les enjeux d’intégrité, mais il contredit l’idée d’une délégation massive de l’écriture.

Outils, abonnements et chronologie de l’adoption de l’IAg

ChatGPT domine très nettement (93 % des utilisatrices et utilisateurs). Les abonnements payants sont minoritaires (12 % au cégep; 33 % à l’université).

L’adoption s’est principalement consolidée entre 2024 et 2025 (51 % des personnes étudiantes du cégep et 44 % des personnes étudiantes de l’université ont commencé à utiliser ChatGPT pendant cette période), avec un pic à l’automne 2024. Cela suggère que l’utilisation s’est réellement généralisée environ deux ans après le lancement de ChatGPT par OpenAI en novembre 2022.

Raisons de non-utilisation de l’IAg 

Les principaux motifs de non-usage relèvent des choix intentionnels, motivés par des valeurs pédagogiques ou des raisons éthiques. Parmi les raisons évoquées :

• préserver sa capacité à apprendre et à réaliser des travaux soi-même (70 %),
• absence de besoin (64 %),
• conflit perçu avec les objectifs d’enseignement (45 %),
• préoccupations environnementales (40 %).
• Seules 13 % des personnes mentionnent un manque de savoir-faire, signe que la non-utilisation ne s’explique pas d’abord par la technique.

Perceptions étudiantes des enjeux éthiques de l’utilisation en contexte académique 

• Les personnes étudiantes font preuve d’une vigilance documentaire marquée : 67 % au cégep et 80 % à l’université estiment que l’usage de l’IA générative exige une vérification systématique des sources.
• La triche en examen est également largement reconnue : 67 % au cégep et 56 % à l’université jugent que l’utilisation de l’IAg en situation d’épreuve constitue une forme de tricherie.
• En travail remis, la perception est nettement moins répandue : 22 % au cégep et 17 % à l’université estiment qu’il s’agit là aussi d’une forme de tricherie.
• Enfin, seule une minorité considère l’IAg comme une source d’injustice entre étudiantes et étudiants (18 % au cégep, 21 % à l’université).

Pris ensemble, ces résultats montrent une forte sensibilité aux questions d’intégrité lorsque l’évaluation est concernée, mais aussi une plus grande tolérance lorsque l’IA est utilisée pour apprendre ou produire un travail.

Perceptions étudiantes des effets de l’utilisation de l’IAg 

Selon le rapport, « les perceptions de l’IAg varient fortement selon que les personnes étudiantes l’utilisent ou non. » (PIM, 2025, p. 13) Chez les utilisateurs et utilisatrices, l’IAg est largement perçue comme favorable :

• à l’apprentissage (92 %) ;
• à l’engagement (81 %) ;
• et à la confiance en leur capacité de réussir (74 %).

Les proportions chutent chez celles et ceux qui ne l’utilisent pas (apprentissage 48 %, engagement 32 %, confiance en leur capacité de réussir 26 %).

Focus UQAM — Volet étudiant

Cette partie rend compte des résultats d’un sondage sur les perceptions et usages de l’intelligence artificielle générative (IAg) mené auprès de 249 personnes étudiantes à l’UQAM.
Source : UQAM — Rapport dynamique (Microsoft Forms).

Vue d’ensemble

Adoption et outils d’IAg

À l’UQAM, 64 % des personnes étudiantes sondées déclarent utiliser des outils d’IAg. 19 % déclarent recourir à une version payante. Les outils les plus cités sont :

• ChatGPT (141)
• Microsoft Copilot (30)
• Gemini (24)
• Claude (14)
• Autres outils d’IAg (34)

L’adoption est récente :

• 72 % des utilisateurs ont commencé en 2024–2025 :
  • un pic à l’automne 2024 : 50 répondant·es;
  • hiver 2024 : 29;
  • puis hiver 2025 : 36.

Cela place l’UQAM légèrement sous la moyenne des autres universités quant au taux d’utilisation de l’IAg. À l’UQAM, environ 64 % des répondantes et répondants utilisent l’IAG, tandis que la moyenne pour toutes les universités sondées est d’environ 73 %. Cependant, les deux courbes d’adoption se ressemblent : la majorité a commencé en 2024–2025, avec un sommet à l’automne 2024.

Ce que la communauté étudiante fait avec l’IAg à l’UQAM.

Les activités les plus fréquentes sont :

• résumer (86)
• comprendre (84)
• générer des idées (74)
• améliorer la rédaction (79)
• traduire (53)
• et générer un plan (50)

Ce profil rejoint le portrait des établissements montréalais, avec des proportions un peu plus basses (62% pour résumer – 70% comprendre – 53 % générer des idées).

La reformulation est nettement plus fréquente que le copier-coller intégral ou partiel

• reformuler partiellement 34 %
• reformuler intégralement 30 %
• copier-coller partiel 10 %
• copier-coller intégral 4 %

Intentions à court terme dans les prochains mois, parmi les utilisateurs :

• 53 % envisagent d’utiliser autant l’IAg dans les prochains mois;
• 13 % davantage;
• 14 % moins;
• 4 % ne plus;
• 16 % sont incertains.

Perceptions éthiques et risques.

Chez les répondantes et répondants exposés et exposées à ces énoncés (principalement des utilisatrices et utilisateurs) :

• l’adhésion à « vérifier les sources » est très élevée (94 %) ;
• l’usage en examen est largement perçu comme de la tricherie (87 %) ;
• et l’usage pour un travail est jugé problématique par une majorité (64 %) ;
• 71 % reconnaissent des impacts environnementaux. (Base : répondant·es à l’item concerné, pas l’ensemble des 249.)

Raisons de non-utilisation de l’IAg

Chez les personnes non-utilisatrices de l’IAg (environ 36 %), les motifs dominants sont :

• le souci de conserver sa capacité à apprendre — faire soi-même (66),
• l’absence de besoin (50),
• des préoccupations environnementales (39)
• et l’idée que l’IAg entre en conflit avec les objectifs d’enseignement (38)

Compétences perçues et besoins de formation.

Sur le sentiment de compétence :

En matière de priorités de formation exprimée par les personnes étudiantes de l’UQAM :

• intégrer les bonnes pratiques d’un usage responsable et éthique ;
• cartographier les outils ;
• et accroître les compétences .

Personnes étudiantes UQAM — Quelques suggestions et commentaires

« Je l’utilise pour mieux rédiger : avec ma dyslexie, l’IA m’aide à clarifier les phrases et à mettre de l’ordre dans mes idées. »

« Des formations pour comprendre les possibilités et les enjeux éthiques aideraient à l’utiliser à bon escient, plutôt que de la diaboliser. »

« L’UQAM devrait mettre en place un outil d’IA privé pour protéger les données de recherche et les renseignements. »

« Ces IA siphonnent l’énergie de la planète… ça m’inquiète vraiment. »

« En travail d’équipe, certains utilisent l’IA sans accord : je crains une accusation de plagiat ou une mauvaise note à cause de ça. »

« En création artistique, voir l’IA “permise” est déconcertant vu les questions de droits d’auteur. »

Trois repères d’action (transposables par établissement)

1. Clarifier les usages de l’IAg.
   • Identifier dans chaque cours ce qui est autorisé, encadré ou interdit (par exemple, comprendre ou structurer vs produire un texte).
   • Indiquer ces balises dans plan de cours; prévoir une déclaration d’usage dans les remises (traçabilité de l’utilisation de l’IAg dans les travaux).
2. Protéger l’intégrité sans bloquer l’apprentissage.
   • Ajuster les méthodes d’évaluation (échantillons de processus, variantes « sans IAg », présentations orales ciblées).
   • Harmoniser les pratiques en matière d’utilisation de l’utilisation de l’IAg à l’échelle des programmes afin d’éviter les incohérences.
   • Privilégier la transparence, l’équité et la traçabilité plutôt qu’un contrôle généralisé.
3. Former et outiller.
   • Proposer :
     • des formations (sur la vérification, la citation et la déclaration du contenu généré par l’IAg ; sur la propriété intellectuelle ; sur les données et leur traçabilité ; sur les impacts environnementaux) ;
     • des gabarits d’utilisation (consignes, plans de cours) ;
     • et, si nécessaire, des balises institutionnelles.

Conclusion

Pris ensemble, les résultats montrent que l’IAg s’est normalisée comme outil d’amorce (comprendre, résumer, organiser) davantage que comme moteur de rédaction intégrale.

Les enseignantes et enseignants adaptent déjà leurs pratiques et expriment un besoin d’encadrement clair.

Les étudiantes et étudiants y voient un appui réel, tout en partageant des préoccupations en matière d’intégrité et d’environnement.

À l’UQAM, l’adoption est réelle et récente. L’usage demeure modéré quand il est permis. La priorité de formation porte explicitement sur l’éthique et les bonnes pratiques. L’enjeu n’est pas d’« autoriser » ou d’« interdire » en bloc, mais de concevoir des tâches et des balises qui maintiennent la valeur formatrice du travail intellectuel et la confiance dans l’évaluation — l’UQAM a participé uniquement pour le volet étudiant; les données enseignantes proviennent de HEC Montréal et de Concordia.

Bibliographie

• Sabourin-Laflamme, A., & Bruneault, F. (2025, juillet). Résultats d’un sondage sur l’utilisation de l’IA générative : cégeps et universités de la région de Montréal (Rapport). Pôle interordres de Montréal (PIM), avec le soutien de l’OBVIA; les auteurs sont affiliés au LEN.IA. https://pim.quebec/assets/pim/documents/Publications/Rapport_sondage_IAg_2025_PIM_OBVIA.pdf
• Sabourin-Laflamme, A., & Bruneault, F. (2025, juillet). Résultats d’un sondage sur l’utilisation de l’IA générative – UQAM (personnes étudiantes). Rapport institutionnel, Pôle interordres de Montréal (PIM), avec le soutien de l’OBVIA; les auteurs sont affiliés au LEN.IA.