Les universités se trouvent à un moment critique alors que les étudiants et les professeurs adoptent l’utilisation de l’IA. Déjà, des universités comme Harvard proposent des cours comportant un Avatar IA en tant qu' »instructeur »« .
Les promesses que l’IA offre à l’enseignement supérieur sont familières : une augmentation de l’efficacité grâce à moins d’administration, une plus grande couverture pédagogique, un meilleur retour d’information et une évaluation plus intelligente. Mais en introduisant intelligence artificielle (IA) pour tenter de résoudre ces problèmes n’est pas la réponse. Au contraire, les systèmes d’IA vont amplifier et accélérer la bureaucratie qui entraîne le déclin des universités.
En pratique, l’issue la plus probable est plus sombre : l’IA ne se contentera pas de balayer l’appareil bureaucratique des universités ; cela donnera à cette machine un nouveau régime de conformité de l’IA – plus de politiques, plus de formulaires, plus de trackers, plus de rôles de surveillance et plus de travail confié à des professeurs déjà surchargés.
Le danger n’est pas que l’IA détruise les universités, mais que les universités utilisent l’IA pour préserver les processus mêmes qui les rendent dysfonctionnelles. Si cela se produit, nous pourrions voir les professeurs consacrer moins de temps à la recherche, moins de temps à l’enseignement et plus de temps à des activités qui ne contribuent pas directement à la production de connaissances et à l’éducation des étudiants.
Cela est déjà évident dans le système d’évaluation existant au Royaume-Uni, mais des ombres s’insinuent dans d’autres systèmes, ouvrant ainsi une fenêtre sur l’avenir aux institutions américaines. Un seul travail d’étudiant peut passer par une plate-forme de détection de plagiat, une interface de notation, une feuille de calcul de modération permettant aux professeurs de partager leurs commentaires, un système de transfert de notes et un dossier de jury d’examen. Chaque étape génère ses propres connexions, délais, règles d’exception et pistes d’audit. Rien de tout cela n’est intrinsèquement malveillant. La notation anonyme, la modération, les appels, l’accessibilité et l’intégrité académique sont des préoccupations légitimes. Mais lorsque chaque préoccupation est mise en œuvre comme un système distinct, l’effet combiné est une incohérence administrative.
Essentiellement, les professeurs deviennent l’interface humaine entre des plateformes incompatibles, passant leur temps à rapprocher les notes et à rechercher les preuves manquantes plutôt qu’à enseigner. Bien que cet exemple concerne les universités britanniques, la tendance à augmenter le personnel administratif s’étend à l’Amérique du Nord. L’IA introduit simplement une nouvelle opportunité d’augmenter l’administration.
L’IA pourrait, en principe, résoudre ce problème. Il pourrait intégrer des systèmes, automatiser les rapports de routine, rédiger des commentaires, identifier les incohérences et supprimer la saisie de données en double. Pourtant, l’incitation institutionnelle est rarement pour supprimer le travail; c’est rendre le travail visible. Une université qui automatise un flux de travail interrompu ne le simplifie pas nécessairement. Il peut simplement produire des rapports plus rapides sur les flux de travail interrompus, des tableaux de bord plus sophistiqués et des preuves de conformité plus élaborées. L’impulsion bureaucratique survit en changeant son vocabulaire : gestion des risques, assurance, transparence, gouvernance, innovation responsable.
Au moins un résultat possible est que les universités créeront des politiques d’utilisation de l’IA, exigeront des déclarations sur l’IA au niveau des modules, imposeront des formulaires de divulgation, introduiront des listes d’outils approuvés et établiront des comités d’examen. Les professeurs seront invités à repenser les évaluations, à surveiller les abus présumés, à documenter leurs décisions, à suivre une formation et à expliquer leur approche aux étudiants. Une grande partie de ce travail sera invisible. Il n’apparaîtra pas comme un nouveau titre d’emploi mais comme une attente supplémentaire attachée à l’enseignement.
Quand quelque chose ne va pas, l’universitaire est exposé ; lorsque le système fonctionne, l’institution réclame le crédit. Cette asymétrie est corrosive.
Cela crée un schéma familier : une responsabilité sans autorité. Les professeurs sont censés porter des jugements conséquents sur l’intégrité académique, l’équité, la confidentialité et la validité des évaluations. Mais ils ne contrôlent pas les achats, la conception des systèmes, la politique institutionnelle ou les procédures disciplinaires. Quand quelque chose ne va pas, l’universitaire est exposé ; lorsque le système fonctionne, l’institution réclame le crédit.
Cette asymétrie est corrosive. Il enseigne au personnel engagé qu’un jugement attentif n’est pas considéré comme une expertise mais plutôt comme un risque de non-conformité à gérer, et que les conséquences seront inégales. Des professeurs expérimentés, après avoir exprimé son inquiétude en vain, peut quitterprendre une retraite anticipée ou se désengager. Les universitaires en début de carrière, déjà précaires parce qu’ils ne sont pas titulaires, seront ceux qui auront le moins de pouvoir de résistance. Les étudiants recevront moins de la ressource qui compte le plus : une attention intellectuelle soutenue.
Un résultat possible serait que les universités encouragent le développement de avatars IA du corps professoral et réduire les heures et l’emploi. L’institution justifiera alors l’embauche de plus – et non de moins – de personnel chargé de la conformité et de « l’amélioration de l’éducation » pour gérer et entretenir ces avatars d’IA, niant ainsi l’idée d’efficacité et d’économies de coûts. Dans ce scénario, la bureaucratie développer pour gérer les problèmes créés par sa propre expansion tout en réduisant la qualité des étudiants qui paient des frais de scolarité élevés. Il faudra peut-être embaucher du personnel pour superviser ces avatars, des administrateurs et des avocats pour gérer les accords de licence, du personnel de contrôle qualité en cas de problème et des équipes informatiques pour les intégrer dans les plateformes d’apprentissage et les sites Web.
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Il existe une alternative aux tâches administratives. L’IA devrait être régie par une règle institutionnelle simple : pas de nouvelle exigence de conformité sans la suppression d’une charge existante équivalente. Si une université a besoin de repenser l’évaluation pour s’adapter à l’IA ou à l’introduction de nouvelles technologies, elle doit fournir du temps protégé, un support technique et une plate-forme intégrée unique. S’il attend des professeurs qu’ils gèrent l’utilisation de l’IA, il doit leur apporter un soutien institutionnel clair plutôt que de les laisser improviser. Et surtout, il doit montrer comment la technologie rend le travail plus efficace avant de la déployer à tous les niveaux.
Mais le problème le plus profond n’est pas la technologie mais la finalité institutionnelle. Une université existe – ou devrait exister – pour cultiver la compréhension, le jugement et l’indépendance intellectuelle. Si ses systèmes consomment du temps chez les professeurs, fragmentent l’expérience des étudiants et récompensent la documentation plutôt que l’apprentissage, alors l’IA devient un autre instrument d’auto-préservation managériale. La question n’est pas de savoir si les universités peuvent adopter l’IA. Il s’agit de savoir s’ils peuvent résister à l’utilisation de l’IA pour automatiser leurs propres absurdités.
S’ils ne le peuvent pas, le résultat sera un système éducatif qui semble de plus en plus sophistiqué tout en devenant de plus en plus vide – plein de contrôle et peu de confiance ; riche en mesures, pauvre en enseignement ; obsédé par la conformité, indifférent aux personnes qui rendent l’éducation possible ; trop procédural sans vie intellectuelle. Cela deviendra un théâtre d’apprentissage audité qui ne vaut pas le temps des étudiants.
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