Référentiel de compétences en intelligence artificielle (IA) pour les enseignants

Face à l’essor rapide de l’intelligence artificielle (IA) dans tous les secteurs, l’école et l’université sont à la croisée des chemins : doivent-elles se contenter d’observer ou s’engager activement dans la transformation numérique des savoirs et des pratiques pédagogiques ? Pour y répondre, il devient nécessaire de doter les enseignants d’un référentiel de compétences spécifique en IA, structurant leur formation, leur adaptation et leur rôle dans l’éducation de demain.

Ce référentiel vise à clarifier les connaissances, aptitudes et postures attendues des enseignants dans un environnement où l’IA devient un outil, un objet d’étude, mais aussi un enjeu éthique et sociétal.

1. Pourquoi un référentiel spécifique à l’IA pour les enseignants ?

L’IA bouleverse :

Les modes d’apprentissage (adaptatifs, personnalisés),
Les outils pédagogiques (tuteurs IA, correction automatique, générateurs de contenu),
Les contenus à transmettre (culture numérique, pensée computationnelle),
Et les questions éthiques liées aux données, aux biais, ou à l’automatisation.

Les enseignants doivent donc être outillés et accompagnés pour :

Comprendre les fondements de l’IA,
Intégrer des outils d’IA dans leur pédagogie,
Former les élèves à un usage critique et citoyen de ces technologies.

2. Structure du référentiel de compétences en IA

Ce référentiel peut être structuré en quatre grands domaines de compétences, transverses aux disciplines et aux niveaux d’enseignement.

A. Culture générale en intelligence artificielle

Objectif : acquérir une compréhension globale des concepts, usages et limites de l’IA.

Compétences :

Définir ce qu’est (et n’est pas) l’intelligence artificielle.
Connaître les grandes familles d’algorithmes (apprentissage automatique, réseaux de neurones…).
Identifier les champs d’application de l’IA dans la société.
Appréhender les enjeux éthiques et sociaux (biais, surveillance, emploi).

B. Intégration pédagogique des outils IA

Objectif : intégrer l’IA comme ressource pédagogique dans l’enseignement.

Compétences :

Utiliser des outils IA pour générer des contenus (textes, exercices, images…).
Concevoir des séquences pédagogiques intégrant l’IA (simulateurs, assistants vocaux, adaptativité).
Évaluer les apports et limites de ces outils dans l’apprentissage.
Accompagner les élèves dans une démarche réflexive sur l’usage de ces technologies.

C. Transmission d’une culture critique du numérique

Objectif : former les élèves à un usage responsable, critique et éclairé de l’IA.

Compétences :

Sensibiliser aux biais algorithmiques et à la question des données.
Analyser les impacts de l’IA sur les libertés, la citoyenneté, la démocratie.
Développer l’esprit critique face aux outils automatiques (plagiat, fake news générées…).
Encourager les élèves à questionner les finalités des technologies utilisées.

D. Formation continue et collaboration professionnelle

Objectif : faire évoluer ses pratiques en lien avec les innovations en IA.

Compétences :

Se former régulièrement aux évolutions technologiques (MOOCs, séminaires, communauté de pratiques).
Échanger avec des pairs sur l’usage pédagogique de l’IA.
Participer à des expérimentations, des projets ou des recherches-actions.
Intégrer les compétences IA dans les projets d’établissement ou de programme disciplinaire.

3. Exemples d’outils d’IA mobilisables en classe

Outil	Usage pédagogique possible
ChatGPT / Copilot	Aide à la rédaction, reformulation, stimulation créative
Canva IA / DALL-E	Création d’illustrations pour supports de cours
Khanmigo	Assistant personnalisé d’apprentissage mathématiques
Correcteurs IA	Feedback orthographique ou linguistique
Plateformes LMS adaptatives	Personnalisation de parcours en fonction des réponses des élèves

4. Enjeux éthiques et accompagnement

Un référentiel IA ne peut faire l’impasse sur l’éthique :

Quelles données sont collectées par les outils utilisés ?
Les contenus générés sont-ils fiables, neutres, inclusifs ?
L’autonomie pédagogique est-elle préservée ?

L’institution doit accompagner les enseignants, via :

Des formations initiales et continues
Des cadres clairs d’usage pédagogique
Des espaces d’expérimentation encadrés

Un référentiel de compétences en IA pour les enseignants est une nécessité pédagogique et éthique. Il permet d’outiller les enseignants pour jouer leur rôle dans une société numérique en constante évolution. Plus qu’une simple liste de savoir-faire, il constitue une feuille de route pour former des citoyens éclairés, capables de comprendre, critiquer et maîtriser les technologies qui les entourent.

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Cartographie des Compétences en Intelligence Artificielle pour les Enseignants

La cartographie des compétences en intelligence artificielle (IA) pour les enseignants est un outil pédagogique et stratégique permettant de visualiser, évaluer et suivre le niveau de maîtrise des compétences clés liées à l’IA dans un contexte éducatif.

Elle a pour objectif de :

Identifier les compétences maîtrisées par les enseignants
Détecter les besoins en formation ou en accompagnement
Soutenir les plans de développement professionnel
Encourager l’intégration progressive et critique de l’IA dans les pratiques pédagogiques

Le tableau inclut huit compétences essentielles, organisées autour de quatre axes :

Culture générale de l’IA (notions, enjeux, éthique)
Intégration pédagogique (scénarios, outils, contenus)
Accompagnement des élèves (sens critique, citoyenneté numérique)
Développement professionnel (collaboration, auto-formation)

Chaque enseignant est invité à s’auto-évaluer ou être évalué selon une échelle à quatre niveaux :

1 : Débutant
2 : En développement
3 : Maîtrise
4 : Expert

Cet outil peut être utilisé :

Lors d’un diagnostic de départ (formation continue, projet établissement)
En suivi de progression individuelle ou collective
Pour alimenter un référentiel de formation ou d’expérimentation pédagogique

Cartographie_IA_Enseignants Télécharger

Modalités d’utilisation et exploitation pédagogique

Modalités d’utilisation

La cartographie peut être utilisée de différentes manières selon les objectifs visés par l’établissement ou les formateurs. Voici quelques modalités possibles :

1. Auto-évaluation individuelle

Chaque enseignant complète sa propre grille en fonction de son ressenti, de ses expériences et de son niveau de familiarité avec les outils et les enjeux de l’IA.
👉 Objectif : amorcer une réflexion personnelle, identifier les zones de confort et les besoins d’accompagnement.

2. Évaluation collaborative

Lors d’un atelier en équipe pédagogique ou en formation, les enseignants peuvent échanger autour des compétences évaluées, partager des pratiques et identifier des leviers collectifs.
👉 Objectif : renforcer l’intelligence collective, mutualiser les ressources et générer une dynamique d’expérimentation.

3. Diagnostic à l’échelle d’un établissement

Le responsable de formation ou le référent numérique peut compiler les données issues des grilles individuelles pour dresser une vision d’ensemble des compétences IA au sein de l’équipe enseignante.
👉 Objectif : construire un plan de formation ciblé, affecter des ressources ou prioriser les actions à court et moyen terme.

Exploitation des résultats

Une fois les grilles renseignées, plusieurs pistes d’exploitation sont possibles :

✔️ Construction de parcours de formation différenciés

Les enseignants ayant coché “Débutant” ou “En développement” pourront bénéficier de modules de montée en compétence adaptés, allant de la prise en main d’outils à la conception de séquences pédagogiques avec IA.

✔️ Identification d’ambassadeurs ou de référents IA

Les enseignants positionnés en “Expert” peuvent jouer un rôle de référents ou de mentors, en accompagnant leurs pairs dans l’appropriation des technologies ou l’expérimentation en classe.

✔️ Intégration dans les projets pédagogiques

La cartographie permet d’appuyer des projets collectifs tels que :

La révision de curricula pour intégrer l’IA dans les disciplines
La mise en place de modules interdisciplinaires
La participation à des projets pilotes ou à des appels à innovation éducative

Conclusion et perspectives

La cartographie des compétences en IA pour les enseignants ne se limite pas à un outil de mesure. Elle constitue un levier de développement professionnel, un indicateur de maturité numérique, et un point d’ancrage pour faire évoluer les pratiques éducatives à l’ère de l’intelligence artificielle.

Elle accompagne une transformation pédagogique nécessaire, respectueuse de l’autonomie des enseignants, et orientée vers une éducation critique, inclusive et tournée vers l’avenir.