Rapport EDUCAUSE « Horizon Action Plan 2025 »

L’université face à l’IA générative d’ici 2035

Comment les universités peuvent-elles intégrer l’IA générative sans diluer leur mission pédagogique ?

Ce rapport ne prédit pas l’avenir : il décrit un « futur préféré » vers lequel orienter l’action.

Le 2025 EDUCAUSE Horizon Action Plan propose une stratégie sur dix ans, issue d’un panel international de huit praticiens et responsables de l’enseignement supérieur, et qui situe l’IA générative au croisement de six priorités déjà à l’œuvre :

outils d’IA pour l’enseignement et l’apprentissage;
développement du corps enseignant;
gouvernance de l’IA;
renforcement de la cybersécurité;
évolution des pratiques pédagogiques;
et littératie numérique critique.

Une vision d’un futur préféré

Ce futur, sur un horizon de dix ans, repose sur des repères clairs. D’abord, une confiance renouvelée entre universités et communautés, portée par des réponses concrètes aux enjeux de coût et d’employabilité et par des frontières clarifiées entre éducation et politique.

Ensuite, une collaboration interétablissements alignée sur des standards de transparence et de responsabilité partagée pour la gouvernance et répondant aux exigences d’accréditation, et sur une réduction de la fracture numérique grâce à la baisse des coûts technologiques et au renforcement des littératies (numérique, données, sécurité, IA).

Enfin, une transformation numérique assumée où l’IA générative amplifie l’activité enseignante sans la remplacer, avec de la rétroaction plus rapide, des environnements immersifs et des outils qui réduisent la charge cognitive, le tout soutenu par une capacité critique généralisée à évaluer les outils.

Quatre niveaux d’action

Le plan d’action proposé s’organise en quatre niveaux d’intervention complémentaires

1 – Individuel

Utiliser l’IA comme outil créatif, pas comme « prof de remplacement » .
Recentrer la relation pédagogique .
Développer la littératie en IA dans et hors classe .
Rester informé des dimensions éthiques, sociales, juridiques et réglementaires.

Le rapport identifie des risques à anticiper : insuffisance de littératie, surcharge et risque d’épuisement, d’où la nécessité de développement professionnel, de communautés d’apprentissage et d’un leadership adaptatif.

2 – Départemental

Établir des politiques claires adaptées aux disciplines et alignées avec le cadre institutionnel .
Co-construire des lignes directrices flexibles .
Offrir du développement professionnel continu .
Comparer les retour sur investissement.
Créer, lorsque pertinent, des agents d’IA spécifiques aux disciplines .
Revoir les programmes pour intégrer l’IA générative.

Points d’attention : Les formations peuvent exiger des financements dédiés, et le travail doit éviter le cloisonnement disciplinaire en favorisant des collaborations transversales.

3 – Collaboration dans l’établissement

Produire des directives institutionnelles ancrées dans les réalités (espaces d’essai, politiques, expertise, incitatifs, application), sous peine d’être perçues comme « top-down ».
Repenser les activités d’évaluation diversifier les approches pédagogiques et les modalités d’apprentissage .
Animer des communautés de pratique réunissant expertise disciplinaire, conception pédagogique, technique, confidentialité des données et cybersécurité .
Déployer l’IA dans les services aux étudiantes et étudiants avec prudence, en s’assurant de la sécurité et de l’efficacité, dans la planification des cours, la simplification des démarches d’aide financière, l’optimisation de l’orientation-conseil et le tutorat.

4 – Collaboration entre les établissements

Renforcer les liens avec l’industrie pour réduire les coûts, améliorer l’accès aux outils et soutenir la R-D .
Construire une compréhension partagée de la réussite étudiante et mieux aligner les programmes d’études entre établissements.
Aligner les programmes d’études avec les besoins du milieu du travail en gardant un juste équilibre avec la formation générale et la recherche.
Publier des études de cas et des trousses d’outils.
Bâtir des communautés de pratique à l’échelle globale.

Point de vigilance : l’harmonisation ne doit pas conduire à l’uniformisation des approches.

De la vision à l’action

Le rapport contient deux activités pour mettre en œuvre ses recommandations.

« Understand Your Institution’s Needs » vise à cartographier les parties prenantes, à documenter l’état actuel, les défis et les atouts, et à identifier des alliés (prêts à agir, influenceurs, équipes à accompagner).
« Build an Action Roadmap » vise à décrire l’avenir préféré, à planifier à rebours des actions de court, moyen et long terme, à distinguer les activités faciles/difficiles et à poser des jalons pour suivre les progrès.

Des ressources d’accompagnement sont aussi proposées, telles que la bibliothèque IA d’EDUCAUSE et le programme « Teaching with AI ».

Méthodologie et limites du rapport

La feuille de route du rapport s’inspire de l’approche de planification prospective de l’Institute for the Future. Elle vise un horizon de dix ans. Le cadre est volontairement générique et doit être adapté aux contextes locaux (réglementations, capacités, cultures). Il met en évidence les coûts et la complexité du développement professionnel et de la réforme des programmes. Ce n’est pas une formule magique, mais plutôt une méthode pour que chaque établissement trouve sa propre voie vers une intégration responsable et durable de l’IA générative.