Vers une gouvernance responsable de l'intelligence artificielle générative dans l'enseignement supérieur

Résumé

L’expansion de l’intelligence artificielle générative dans l’enseignement supérieur transforme les modes de production, de validation et d’évaluation des connaissances, en particulier dans les universités publiques latino-américaines marquées par des inégalités technologiques et des cadres réglementaires émergents. Cet essai développe une analyse documentaire systématique de cadres internationaux récents, de littérature académique (2020–2025) et de documents institutionnels, sélectionnés selon des critères d’actualité, de pertinence thématique et de diversité régionale, avec un accent sur la gouvernance, l’éthique, la transparence algorithmique et l’autorité augmentée responsable. Les résultats révèlent des écarts persistants entre les politiques déclaratives et leur mise en œuvre effective, notamment en matière de protection des données, d’explicabilité, de durabilité environnementale et de littératie critique en IA. De même, les approches fondées sur l’interdiction totale ou l’adoption acritique se montrent insuffisantes pour garantir l’intégrité académique et le développement des capacités cognitives. Dans ce contexte, la notion d’autorité augmentée apparaît comme une alternative éthique et pédagogique à la seule autorité humaine, soulignant la co-création réflexive entre personnes et systèmes d’IA sous conditions de traçabilité, de supervision humaine significative et de valeur intellectuelle ajoutée. À partir de cette synthèse, un modèle de gouvernance universitaire responsable est proposé, fondé sur cinq dimensions : transparence algorithmique, autorité augmentée, protection des données, durabilité numérique et participation démocratique. La discussion suggère que la gouvernance adaptative et la littératie critique en IA sont indispensables pour intégrer ces technologies sans compromettre l’intégrité, l’autonomie cognitive ni la responsabilité intellectuelle.