Introduction

Le développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) a suscité un vif intérêt dans divers domaines, y compris l’éducation. En novembre 2022, le lancement de ChatGPT par OpenAI a marqué une étape significative, offrant aux utilisateurs la possibilité d’interagir avec un modèle de langage avancé basé sur des réseaux neuronaux. Cette technologie a rapidement captivé l’attention des étudiants et des enseignants, notamment à l’Institut d’Administration des Entreprises (IAE) de Tours.

Cependant, de nombreuses questions restent en suspens quant à l’utilisation de cette technologie et à son impact potentiel. L’utilité et l’impact de ChatGPT, en particulier, sont des sujets d’intérêt majeur. Aujourd’hui, en 2024, après deux ans de recul, il est temps de lancer une étude approfondie pour comprendre, à travers les expériences des étudiants, dans quelle mesure l’IA peut modifier les pratiques pédagogiques. Cette étude vise à fournir des réponses quant à l’intégration de l’IA dans l’éducation. Si des conclusions claires peuvent être tirées, l’IAE de Tours pourrait prendre les mesures nécessaires pour adapter les méthodes de correction des travaux universitaires, ou pour établir des directives ou des contrôles, comme c’est le cas aujourd’hui avec des outils de vérification Compilatio.

Ce travail a pour objectif de comprendre comment les étudiants de Master à l’IAE de Tours ont utilisé l’IA, en particulier ChatGPT, dans l’élaboration de leurs mémoires. Il s’agit d’examiner les perceptions et les pratiques des étudiants, ainsi que l’impact de cette technologie sur leur processus de recherche et de rédaction.

Fondements théoriques

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le processus de rédaction des recherches universitaires représente une évolution significative dans les méthodes de recherche et de rédaction.

Bélanger (2023) examine les similitudes entre les défis et les préoccupations liés à l’introduction des ordinateurs et à l’arrivée de ChatGPT dans le domaine éducatif. Selon Pitaud et Deschamps (2021), les jeunes générations, souvent prêtes à adopter les nouvelles technologies, cherchent à maximiser leurs avantages, tandis que les générations plus âgées montrent une certaine réticence et inquiétude. Cette transition technologique, qu’il s’agisse de l’adoption de l’Internet dans les années 1990 ou de ChatGPT en 2022, soulève des questions éthiques similaires et suscite des avis divergents, allant des perspectives positives aux critiques négatives, et peut engendrer des conflits en l’absence de règles d’utilisation claires.

Pour mieux comprendre cette transition et son intégration dans les organisations, il est essentiel d’explorer les théories expliquant les interactions entre les technologies et leurs utilisateurs. Parmi ces théories, la « théorie de la structuration » d’Anthony Giddens (1979, 2005) est particulièrement influente dans la recherche en systèmes d’information. Elle met en lumière le double rôle des structures sociales: elles contraignent les actions des individus mais sont aussi reproduites par celles-ci. Cette théorie est particulièrement pertinente pour analyser comment les étudiants et les enseignants peuvent intégrer l’IA dans l’enseignement supérieur.

De plus, la Théorie de la Structuration Adaptative, développée par DeSanctis et Poole (1994), s’inspire des concepts de Giddens. Elle explique comment les technologies sont activement structurées et réinterprétées par les utilisateurs à travers leurs interactions sociales et institutionnelles. Cela aide à créer un cadre pour comprendre l’utilisation dynamique des technologies. Selon cette théorie, l’utilisation des technologies n’est pas uniforme, mais modulée par les actions et les perceptions des utilisateurs.

En mobilisant la Théorie de la Structuration Adaptative, notre étude cherche à comprendre non seulement comment les étudiants utilisent l’IA, mais aussi comment cette utilisation est influencée par leur environnement social et institutionnel. Cette approche met en lumière les dynamiques complexes entre la technologie, les individus et les structures sociales, offrant ainsi une compréhension plus nuancée de l’impact de l’IA dans le contexte éducatif.

Méthodologie

Notre étude adopte une approche qualitative pour approfondir les perceptions, les expériences et les pratiques des étudiants concernant l’utilisation de l’IA dans le contexte académique. Cette méthode permet une exploration détaillée des diverses dimensions de l’utilisation de l’IA. Deux groupes de participants ont été sélectionnés : des anciens étudiants de la promotion 2023 de Master 2 en Management de la Qualité et des Projets (MQP) et des étudiants actuels de Master 2, ayant rédigé un mémoire en 2023 pour valider leur Master 1. Le tableau ci-dessous présente les détails de ces entretiens.

Tableau 1: Détails des entretiens semi-directifs

Les participants, âgés de 22 à 28 ans et appartenant à la génération Z, comprenaient des jeunes diplômés et des étudiants actuels en Master 2. Cette diversité a permis de recueillir des perspectives variées sur l’utilisation de l’IA. Les jeunes diplômés de la dernière promotion du Master MQP, ayant achevé leurs études en 2023, étaient des participants clés. Leurs expériences récentes dans la rédaction de mémoires ont fourni des informations précieuses sur l’utilisation de l’IA et leurs réflexions rétrospectives sur ce processus.

De même, les étudiants actuels en Master 2, ayant rédigé un mémoire en 2023 pour valider leur Master 1, ont apporté des perspectives uniques grâce à leur expérience antérieure et leur statut actuel.

Neuf entretiens semi-directifs, d’une durée variant entre 25 et 60 minutes, ont été menés. Ces entretiens ont permis d’explorer en profondeur les différentes facettes de l’utilisation de l’IA dans la rédaction des mémoires. Chaque entretien a été enregistré et transcrit intégralement pour garantir une analyse précise des données recueillies. L’anonymat des participants a été préservé pour favoriser un environnement de confiance et encourager une participation ouverte et franche. Pour analyser les données qualitatives issues des entretiens semi-directifs, une approche par codage descriptif a été utilisée. Cette méthode a permis d’attribuer des codes thématiques aux différents extraits des verbatims, en lien avec les thèmes abordés dans le guide d’entretien.

À la suite de cela, des thèmes et des sous-thèmes ont émergé. Une carte mentale a ensuite été créée pour examiner l’ensemble des verbatims correspondant à chaque thème identifié. Cette représentation visuelle a permis de dégager les tendances et motifs récurrents dans les réponses des participants, ainsi que les éventuelles divergences de points de vue.

Principaux résultats

Les résultats de cette étude sont significatifs car ils mettent en lumière plusieurs convergences et divergences dans l’utilisation de l’IA ainsi que dans la perception de cette technologie. Parmi les points de convergence identifiés, un aspect souvent cité par les participants est la reconnaissance de la complexité et des défis associés à la rédaction de leur mémoire. Le manque de temps a été fréquemment évoqué comme un facteur de stress majeur. Les participants ont souligné que l’IA peut améliorer la productivité en accélérant la production de contenu et en corrigeant les erreurs d’orthographe et de grammaire, améliorant ainsi la qualité du travail.

Cependant, plusieurs participants ont exprimé des inquiétudes concernant la fiabilité des informations fournies par l’IA, notant des lacunes dans l’authenticité des réponses générées. Certains ont également relevé le caractère artificiel et parfois impersonnel des réponses produites par l’IA, ce qui peut affecter la perception de l’authenticité du contenu.

Les étudiants ont souligné l’importance de faire un usage modéré de l’IA, en évitant le simple copier-coller et en la considérant plutôt comme un outil générateur d’idées. Ils ont insisté sur la nécessité de maintenir un équilibre entre l’utilisation de cette technologie pour améliorer l’efficacité et la qualité du travail tout en préservant l’intégrité académique.

Les tableaux ci-dessous présentent des extraits de verbatim correspondants.

Tableau 2: Exemple verbatim correspond au thème productivité

Tableau 3: Exemple verbatim correspond au thème Forme rédactionnelle

Tableau 4:  Exemple verbatim correspond au thème limites observés

Des points de divergence ont également été observés parmi les étudiants. Certains ont intégré l’IA dans leur processus de rédaction, tandis que d’autres ont préféré s’en abstenir. Certains ont remis en question la capacité de l’IA à les aider à maîtriser pleinement le sujet de leur mémoire. Une minorité a considéré l’utilisation de l’IA comme une forme de triche académique. Ci-dessous, quelques verbatims pour illustrer les diverses opinions des étudiants concernant l’utilisation de l’IA :

Tableau 5: Exemple verbatim correspond au thème outils utilisés

Tableau 6: Exemple verbatim correspond aux thèmes avis positifs / avis négatifs

En analysant en détail les réponses des étudiants, il est clair qu’ils sont réactifs aux tendances technologiques et curieux d’explorer les avantages de l’IA. Cependant, une certaine maturité est observée dans leur approche, caractérisée par la modération et le maintien d’un effort personnel dans la rédaction. De nombreux étudiants critiquent non seulement la performance de l’outil mais aussi le manque de directives claires et officielles émanant des institutions académiques, ce qui a entraîné une variété d’interprétations personnelles sur ce qui est acceptable ou non.

Chaque étudiant a développé un jugement personnel quant à l’utilisation de l’IA, influencé par ses propres valeurs éthiques et sa perception des attentes académiques.

Recommandations

Il existe une réticence à discuter de l’intégration de l’IA avec les enseignants, probablement à cause de la crainte de réactions négatives ou de l’incertitude sur la position institutionnelle.

Le manque de communication claire et de directives explicites pousse les étudiants à explorer ces nouvelles technologies de manière autonome, par peur de désapprobation.

Cette approche qualitative a révélé les perspectives des étudiants sur l’intégration de l’IA dans leurs travaux. Ils ont exprimé des avantages observés mais aussi des inquiétudes sur la fiabilité de l’IA et le risque de dépendance excessive. Donc une réflexion approfondie sur les meilleures pratiques est nécessaire pour garantir une utilisation éthique et conforme aux valeurs académiques fondamentales.

Les résultats de cette étude soulignent l’importance de politiques institutionnelles transparentes et d’un dialogue ouvert entre étudiants et enseignants. Les institutions académiques doivent fournir des directives claires sur l’utilisation acceptable de l’IA et encourager une réflexion critique sur ses implications éthiques et pédagogiques. Former les étudiants à l’utilisation efficace de l’IA, notamment en évaluant la fiabilité des sources et en analysant les données, est primordial. Les enseignants doivent aussi être formés à l’utilisation de l’IA pour adapter leurs méthodes d’enseignement et d’évaluation, sans l’interdire, car cette technologie est conçue pour soutenir l’humain.

Impact et utilité

Bien que le terme « intelligence artificielle » soit apparu dans les années 50, son utilisation par les étudiants et les entreprises a explosé au cours des deux dernières années. Aujourd’hui, certaines entreprises se forment pour intégrer l’IA dans leurs stratégies commerciales, marketing, production, planification et maintenance. Certains participants, désormais actifs dans le monde du travail, utilisent l’IA quotidiennement, soulignant l’importance de ne pas ignorer cette technologie au potentiel énorme. La nouvelle génération maîtrise de nombreux outils technologiques avec facilité. Ainsi, il est pertinent d’encourager les étudiants à une utilisation efficace et responsable de l’IA.

Dans ce travail, nous avons exploré les perspectives des étudiants malgré la taille restreinte de notre échantillon. L’absence de discussion et de confiance entre étudiants et enseignants, est notable. Cette étude offre un aperçu de la perception des étudiants, particulièrement de la génération Z. Il est important de noter que les étudiants de niveau master montrent une certaine maturité et conscience des limites de l’IA, cherchant à en tirer bénéfice tout en gardant le contrôle sur leur rédaction.

Cette étude, basée sur les échanges avec les participants, suggère que les institutions doivent adopter des politiques prenant en compte les avis de tous et favorisant une approche proactive de l’intégration de l’IA.

Conclusion

Enfin, cette étude souligne l’importance d’un discours clair entre enseignants et étudiants sur l’utilisation des outils IA. Elle met en avant les avantages perçus par les étudiants, ainsi que les limites de ces technologies. C’est une voie ouverte pour de futures recherches sur l’impact à long terme de l’IA sur l’enseignement supérieur. Des études longitudinales pourraient être menées pour examiner comment l’utilisation de l’IA évolue au fil du temps et comment elle affecte les résultats d’apprentissage, les compétences acquises et la préparation des étudiants pour leur future carrière. De plus, des recherches comparatives entre différentes institutions et disciplines pourraient fournir une compréhension précieuse sur les meilleures pratiques d’intégration de l’IA dans divers contextes éducatifs.

La pertinence de cette approche se manifeste particulièrement à travers la théorie de la structuration adaptative. Car cette théorie examine le comportement des individus et les relations de rôle pour comprendre le mode d’application de la technologie. Elle insiste sur le fait qu’il peut y avoir plusieurs modes de fonctionnement et d’utilisation de l’outil technologique selon les organisations.

En conclusion, l’intégration de l’IA dans l’enseignement supérieur représente à la fois un défi et une opportunité. En adoptant une approche réfléchie, éthique et centrée sur la relation étudiant-enseignant, les institutions académiques peuvent approfondir l’étude des impacts de l’IA et optimiser son utilisation pour le bénéfice de tous les acteurs impliqués.