La revue québécoise Éthique en éducation et en formation – Les dossiers du GREE lance un appel à contributions pour le numéro 23 de l’automne 2027 sur la thématique de l’intelligence artificielle en éducation et des enjeux éthiques et pédagogiques soulevés. S’il est un sujet qui a mobilisé l’attention en éducation au cours des cinq dernières années, pour ne pas dire monopolisé, c’est bien celui de l’intelligence artificielle (IA), notamment des grands modèles de langage. Des chercheurs et chercheuses en éducation provenant d’une diversité de sous-disciplines ont tôt fait de greffer l’IA à une série de questions de recherche dans le domaine de l’évaluation (Malik et al., 2024), de la didactique, de la pensée critique, des technologies éducatives ou bien des processus cognitifs.

Argumentaire

S’il est un sujet qui a mobilisé l’attention en éducation au cours des cinq dernières années, pour ne pas dire monopolisé, c’est bien celui de l’intelligence artificielle (IA), notamment des grands modèles de langage. Des chercheurs et chercheuses en éducation provenant d’une diversité de sous-disciplines ont tôt fait de greffer l’IA à une série de questions de recherche dans le domaine de l’évaluation (Malik et al., 2024), de la didactique, de la pensée critique, des technologies éducatives ou bien des processus cognitifs. En parallèle, les systèmes d’IA évoluent rapidement et de nouveaux concepts sont mobilisés pour formuler des questions de recherche en éducation, comme l’IA agentique, les modèles d’IA incarnée, l’IA générale. Ces développements génèrent des questions philosophiques et éthiques autour du concept d’alignement (Gabriel, 2020) entre la conception des systèmes et la définition des valeurs humaines visant le développement de technologies au service de l’humain. Les modèles traditionnels comme TAM et UTAUT, qui s’intéressent à l’adoption des technologies, ne parviennent pas à expliquer l’ampleur du phénomène qui se dessine. Des sous-phénomènes émergent, comme celui des personnes qui résistent activement (Wells et al., 2025), ou bien celui des personnes qui utilisent puis abandonnent l’IA (Zhou et Wang, 2025). Alors que la frontière entre IA et intelligence humaine est de plus en plus difficile à tracer, il subsisterait des différences fondamentales, comme l’intuition (Kuzma, 2025) ou la morale (Graff, 2024). Certains phénomènes prennent de l’ampleur, comme celui de l’effet Eliza (Wilde, 2025) ou bien les psychoses induites par l’IA (Hudon et Stip, 2025). Considérant l’importance du phénomène et sa présence dans tous les milieux scolaires, publics comme privés, à tous les niveaux (préscolaire/primaire, secondaire, enseignement supérieur), son adoption rapide et massive, son évolution et son intégration récente au cadre de référence de la compétence numérique (ministère de l’Éducation du Québec, 2026), cet appel à propositions invite à approfondir la réflexion entourant les enjeux pédagogiques et éthiques des transformations éducatives en cours ou à venir, de même qu’à mobiliser des cadres théoriques et philosophiques existants pour réfléchir l’éducation, l’enseignement et l’apprentissage à l’ère de l’IA.

Nous invitons pour ce numéro des contributions de recherches empiriques et théoriques autour des axes suivants :

Axe 1 – Se donner les moyens intellectuels de réfléchir l’éducation et l’enseignement supérieur à l’ère de l’IA

L’IA en tant que discipline n’est pas nouvelle et trouve ses racines les plus claires dans les années 1940. Après les travaux d’Alan Turing (1950) sur la machine à calculer, qui sont à l’origine de la discipline informatique, la proposition de projet de McCarthy et al. (1955) est pratiquement toujours présentée comme un moment fondateur de l’IA. Comme pour tout, au-delà de repères mythiques essentiels pour entamer notre compréhension, la réalité est en fait plus complexe qu’une série de dates-clés. L’IA en éducation, domaine de recherche foisonnant dès les années 1980 (p. ex. Sleeman et Brown, 1982 ; Wenger, 1986), a rassemblé des recherches précurseurs sur l’ingénierie cognitive, la conception de dispositifs de formation, ou bien la médiation des processus d’enseignement et d’apprentissage, dans un contexte bien différent de celui d’aujourd’hui. Le matériel informatique se faisait encore rare, limité dans ses capacités de calculs et de stockage, peu transportable et, surtout, peu connecté à Internet. Plus que des additions successives, ces transformations semblent revêtir un caractère gestaltique et redessiner les finalités mêmes de l’éducation en société telle qu’elle est conçue depuis l’ère industrielle.

Dans cet axe, les personnes sont invitées à proposer des réflexions éthiques, théoriques et/ou philosophiques pour éclairer des questions de fond : comment penser et préserver la capacité de penser et juger à l’ère de l’IA ? Quelle forme doit prendre l’école dans nos sociétés productivistes marquées par l’IA ? Comment préparer les enfants et adolescents à ce monde tout en les protégeant de ses dérives ? Comment penser la relation pédagogique à l’ère de l’IA (relations humaines, résonance, présence) ? Ces questions visent à prendre un pas de recul par rapport à l’IA en éducation, analyser et anticiper des changements possibles ou souhaitables la manière de penser ou de faire l’éducation, tout en évaluant leurs conséquences avec un cadre éthique. Selon l’objectif, la structure de l’article peut déroger du cadre scientifique classique, pour autant que le texte soit cohérent.

Axe 2 – Recherches empiriques sur les transformations éducatives à l’ère de l’IA du point de vue de l’individu ou des groupes, des finalités scolaires, méthodes éducatives ou dispositifs de formation

Dans cet axe, les auteurs et autrices sont invités à présenter des résultats de recherche qui dépassent la simple adoption de l’IA et qui étudient les enjeux éthiques et pédagogiques liés aux transformations en cours, les perceptions des acteurs et actrices scolaires, de même que celles de citoyens et citoyennes plus généralement. Toutes les questions qui s’intéressent aux actes d’enseigner et d’apprendre en lien avec l’IA sont bienvenues. Pour les personnes apprenantes, la dimension cognitive, l’intégrité académique, la question de la surcharge informationnelle, de la vigilance critique et de l’autonomie de pensée, de la mémorisation de l’information de même que de l’attention dans des environnements surchargés de technologies et d’information. Pour les personnes enseignantes, les implications de l’IA sur le métier même d’enseignant et d’enseignante, sur les différentes compétences enseignantes issues du référentiel de compétences professionnelles en enseignement. Les questions syndicales et les conditions de travail des personnes enseignantes ou du personnel de soutien sont aussi d’intérêt, de même que les effets induits par l’usage de l’IA sur celles-ci. Les auteurs et autrices sont invités à faire preuve de créativité méthodologique pour faire voir des phénomènes latents qui ne sont pas toujours perceptibles au quotidien, mais qui se dessinent tranquillement.

Plus précisément, dans le cadre de cet appel, les thématiques suivantes sont considérées comme particulièrement pertinentes :

• Rapport à la vérité et rapport à l’autre
• Utilisation malveillante de l’IA et dérives : mésinformation, désinformation, hypertrucage, manipulation de l’opinion publique, confusion de l’opinion publique quant à l’authenticité de l’information et des éléments de preuve • Limites des systèmes d’IA : fabulations/hallucinations, opacité des algorithmes et absence d’explicabilité des modèles d’apprentissage automatique
• Limites des humains face à l’IA : biais de confirmation, accès personnalisé au réel, exacerbation des failles de la pensée, notamment les psychoses, préservation de la capacité de penser et juger à l’ère de l’IA
• Imitation de l’humain (anthropomorphisme, effet Eliza, affect, perception de conscience, etc.) et les enjeux cognitifs et éthiques qui en découlent
• Portée et limites de la littératie de l’IA. Partage des responsabilités dans la conception et l’usage des systèmes d’IA entre les équipes de conception et les acteurs du milieu scolaire
• Compétence éthique de l’IA pour une posture réflexive, une utilisation critique et responsable
• Compétence numérique de l’IA comme facteur de protection face aux enjeux éthiques
• Justice et équité (p. ex. fracture numérique, fracture de l’IA, inclusivité, biais culturels et sociaux issus des données d’entraînement, savoirs invisibilisés à l’ère de l’IA)

Politique sur l’usage de l’IA

Dans le cadre de cet appel à propositions, nous souhaitons inviter à un dialogue entre humains. Les usages d’outils d’IA générative sont permis en phase de révision du texte seulement. L’idée du devis ou de la réflexion théorique doit avoir été produite en premier par les personnes autrices. Les usages de l’IA pour soutenir l’analyse de données qualitatives ou quantitatives sont permis pour autant qu’ils respectent les lois en vigueur, qu’ils ne diminuent pas la réplicabilité de la méthode, qu’ils soient précisément rapportés dans la méthodologie et que l’équipe de recherche accepte de s’en montrer totalement imputable.

Modaltités de soumission

Si vous souhaitez soumettre un texte dans le cadre de ce numéro, nous vous invitons à nous envoyer un titre et un résumé de 800 mots maximum accompagnés d’une liste de références bilbiographiques principales et d’une courte notice biographique, cela avant le 15 septembre 2026. Vous pouvez envoyer les résumés à cette adresse : [email protected] avec les responsables de numéro en c.c. : [email protected] et [email protected].

Si votre résumé est accepté, vous pourrez déposer votre manuscrit sur la plateforme de la revue à l’adresse suivante : https ://edition.uqam.ca/gree. La date butoir pour le dépôt du texte complet (de 30 000 à 40 000 signes incluant les espaces, mais excluant les références) est le 15 janvier 2027. Vous trouverez les directives de publication et les normes éditoriales de la revue ici : https ://ethique-en-education.com/directives-aux-auteurs

Pour assurer la qualité des articles publiés, tous les textes sont soumis à l’évaluation en double aveugle. Vous aurez une réponse à propos de votre soumission dès que les deux évaluations auront été complétées.

Si vous éprouvez des difficultés techniques lors du dépôt de votre article, vous pouvez contacter la revue à l’adresse suivante : [email protected] Pour toute autre question, vous pouvez également contacter la directrice de la revue à l’adresse suivante : [email protected]

Échéancier

• Propositions (titres et résumés) attendues : 15 septembre 2026

• Date limite de dépôt des textes complets : 15 janvier 2027
• Retour aux auteurs : 30 mars 2027
• Dépôt des articles finaux : 15 mai 2027
• Publication du numéro : automne 2027

Responsables du numéro

• Alexandre Lepage , Professeur adjoint, Département d’innovation en éducation médicale, Université Laval
• Janie Brisson, ofesseure, Département d’éducation et pédagogie, Université du Québec à Montréal

Références

Gabriel, I. (2020). Artificial Intelligence, Values, and Alignment. Minds and Machines, 30(3), 411-437. https ://doi.org/10.1007/s11023-020-09539-2

Graff, J. (2024). Moral sensitivity and the limits of artificial moral agents. Ethics and Information Technology, 26(1), 13. https ://doi.org/10.1007/s10676-024-09755-9

Hudon, A. et Stip, E. (2025). Delusional Experiences Emerging From AI Chatbot Interactions or “AI Psychosis”. JMIR Mental Health, 12, e85799. https ://doi.org/10.2196/85799

Kuzma, J. D. (2025). The Irreplicable Nature of Human Intuition : A Critical Response to Claims of Artificial Intuition. Philosophy & Technology, 38(2), 59. https ://doi.org/10.1007/s13347-025-00894-5

Malik, M. A., Amjad, A. I., Aslam, S. et Fakhrou, A. (2024). Global insights : ChatGPT’s influence on academic and research writing, creativity, and plagiarism policies. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 9, 1486832. https ://doi.org/10.3389/frma.2024.1486832

McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N. et Shannon, C. E. (1955). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence [proposition de recherche]. Dartmouth College.

Ministère de l’Éducation du Québec. (2026). Cadre de référence de la compétence numérique. Gouvernement du Québec. https ://cdn-contenu.quebec.ca/cdncontenu/education/Numerique/Cadre-reference-competence-num.pdf

Sleeman, D. et Brown, J. S. (1982). Intelligent tutoring systems. Academic Press. Turing, A. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, 59(236), 433-460.

Wells, T., Steffen, J., Hughes, A., Richardson, B., Meservy, T. et Schuetzler, R. (2025). Resistance to Generative AI : Investigating the Drivers of Non-Use. Dans Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii International Conference on System Sciences. https ://doi.org/10.24251/hicss.2025.040

Wenger, E. (1986). Artificial intelligence and tutoring systems : Computational approaches to the communication of knowledge. Morgan Kaufmann. Wilde, L. R. A. (2025). Aesthetics and Rhetorics of AI Anthropomorphization. Dans J.- N. Thon et L. R. A. Wilde, AI Aesthetics (1re éd., p. 106-123). Routledge. https ://doi.org/10.4324/9781003676423-6

Zhou, T. et Wang, M. (2025). Examining Generative AI User Discontinuance from a Dual Perspective of Enablers and Inhibitors. International Journal of Human– Computer Interaction, 41(20), 13140-13150. https ://doi.org/10.1080/10447318.2025.2470280