Introduction
À l’ère de la transformation numérique, l’intelligence artificielle (IA) redéfinit les contours de l’éducation. En réponse à cette dynamique, l’UNESCO a publié en 2025 un référentiel international de compétences en IA destiné aux enseignants, avec pour ambition d’outiller les professionnels de l’éducation face aux défis et opportunités qu’engendre cette technologie.
Ce référentiel vise à soutenir la montée en compétences des enseignants, tout en veillant à préserver les valeurs fondamentales de l’éducation :inclusion, humanisme, éthique et développement durable. La présente synthèse, rédigée à destination des experts en digital Learning et formateurs en IA, propose une lecture stratégique et opérationnelle du référentiel.
Elle ambitionne d’en extraire les éléments essentiels, d’en proposer une interprétation adaptée aux contextes de formation professionnelle, et d’en faciliter l’appropriation par les acteurs de la transformation pédagogique. Nous explorerons successivement les enjeux éthiques et sociétaux de l’IA en éducation, la structure du référentiel de compétences, les cinq dimensions pédagogiques identifiées, les niveaux de progression des compétences, ainsi que les recommandations de mise en œuvre concrètes pour les systèmes éducatifs et les dispositifs de formation continue.
Enfin, nous conclurons en esquissant les grandes lignes d’un humanisme numérique renouvelé, dans lequel l’enseignant, appuyé par l’IA, demeure un acteur central.
Enjeux et cadre éthique de l’intelligence artificielle en éducation
La transformation du rôle des enseignants face à l’IA
L’intégration de l’IA dans les systèmes éducatifs modifie profondément la dynamique enseignant-apprenant. Elle fait émerger un nouveau triptyque relationnel : enseignant – IA – apprenant. Dans ce contexte, l’enseignant n’est plus uniquement un transmetteur de savoirs, mais devient médiateur, régulateur éthique et architecte d’un environnement d’apprentissage augmenté. Cette mutation nécessite le développement de compétences nouvelles, non seulement techniques, mais aussi critiques et relationnelles.
L’enseignant doit désormais savoir interagir avec des outils intelligents, comprendre leurs mécanismes sous-jacents (modèles d’apprentissage automatique, biais algorithmiques, gestion des données), et évaluer leur pertinence pédagogique. Cette posture d’enseignant augmenté suppose aussi une vigilance sur les impacts de l’automatisation des tâches éducatives, tant sur les plans pédagogiques que déontologiques.
Éthique, agentivité et souveraineté pédagogique
Le référentiel de l’UNESCO met en avant un principe fondamental : préserver l’agentivité humaine. Dans un environnement où l’IA peut prendre des décisions pédagogiques (par exemple, proposer des parcours personnalisés, suggérer des évaluations, adapter des contenus), il est crucial que l’enseignant conserve la maîtrise des finalités éducatives. L’enseignant doit pouvoir interroger, interpréter et – le cas échéant – contester les suggestions des systèmes intelligents.
Cette compétence critique, qu’on pourrait nommer « souveraineté pédagogique », repose sur la compréhension du fonctionnement des IA (notamment leur opacité dite de « boîte noire ») et sur la capacité à discerner leur valeur ajoutée dans un contexte d’apprentissage donné.
IA, inclusion et fractures numériques
L’IA peut être un formidable levier d’inclusion : accessibilité accrue, traduction automatisée, détection des besoins éducatifs particuliers. Mais elle peut aussi amplifier les inégalités existantes.
L’accès aux technologies, la qualité des infrastructures numériques, la formation des enseignants, ou encore les biais des modèles algorithmiques sont autant de facteurs qui conditionnent l’équité.
Le référentiel insiste sur la responsabilité des enseignants à garantir une utilisation inclusive de l’IA. Cela suppose une attention constante aux publics en situation de vulnérabilité, une vigilance face aux logiques de standardisation, et la capacité à adapter les outils pour respecter la diversité des apprenants.
Risques de déshumanisation et défis environnementaux
L’automatisation massive des processus pédagogiques soulève des interrogations : quid de la relation humaine ? De l’empathie éducative ? De la transmission des valeurs ? Le risque est réel de réduire l’enseignement à un traitement algorithmique de contenus et de performances. L’enseignant doit être formé à maintenir une dimension relationnelle forte, même dans un environnement technologique.
L’IA doit renforcer, non remplacer, la qualité humaine de l’acte d’enseigner. Par ailleurs, l’empreinte écologique des systèmes d’IA (calculs intensifs, stockage massif de données) est un enjeu peu évoqué dans les pratiques éducatives. Le référentiel engage à une prise de conscience des impacts environnementaux, et à une sélection raisonnée des outils utilisés.
Les fondements du Référentiel de Compétences IA
Objectifs du référentiel et public cible
Le Référentiel de Compétences en IA pour les enseignants (RdC IA) est conçu pour guider les systèmes éducatifs dans le développement des compétences nécessaires à l’usage éthique et efficace de l’intelligence artificielle en contexte pédagogique. Il vise spécifiquement les enseignants généralistes, et non ceux spécialisés dans l’enseignement de l’IA en tant que matière.
Le public cible inclut donc les formateurs, enseignants de disciplines fondamentales, responsables pédagogiques, et institutions de formation initiale et continue des enseignants.
Les objectifs principaux sont :
- Fournir un cadre de référence pour construire ou adapter des référentiels nationaux ou locaux de compétences en IA.
- Outiller les formateurs dans la conception de programmes de développement professionnel.
- Proposer une base d’évaluation pour mesurer la progression des compétences IA des enseignants.
- Renforcer l’appropriation critique et éthique des outils IA dans les pratiques pédagogiques quotidiennes.
Complémentarité avec le référentiel TIC de l’UNESCO
Ce référentiel s’appuie sur les bases posées par le Référentiel TIC de l’UNESCO pour les enseignants (2018), tout en les étendant aux spécificités de l’IA. Il conserve une approche systémique en trois niveaux de développement (acquérir, approfondir, créer), tout en introduisant de nouvelles dimensions relatives aux enjeux contemporains : éthique, responsabilité, explicabilité, durabilité.
L’un des apports majeurs du RdC IA est sa capacité à articuler des compétences techniques (ex. : comprendre les principes des modèles d’IA) avec des compétences éthiques et pédagogiques (ex. : concevoir une séquence didactique avec une IA tout en respectant la diversité culturelle des apprenants).
Une réponse aux avancées technologiques rapides
L’essor rapide des systèmes d’IA, notamment générative (LLMS, IA conversationnelle, systèmes adaptatifs), appelle une actualisation des référentiels de compétences. Ces outils, souvent conçus comme des « boîtes noires », exigent des enseignants une compréhension critique de leurs limites, risques et potentialités.
Le RdC IA est fondé sur une logique d’appropriation éclairée : l’enseignant ne se contente pas d’utiliser un outil, il en comprend le fonctionnement, les effets potentiels sur l’apprentissage, et la manière de le réguler dans un cadre déontologique. L’enjeu n’est pas seulement de former à l’outil, mais de développer une posture réflexive sur les technologies éducatives dans leur ensemble.
Les cinq dimensions pédagogiques du référentiel
Le Référentiel de Compétences en IA pour les enseignants s’articule autour de cinq dimensions fondamentales. Chacune représente un axe de développement des capacités des enseignants à intégrer, réguler et exploiter l’IA dans leurs pratiques professionnelles, en phase avec les valeurs éthiques et les exigences pédagogiques contemporaines.
Une approche de l’IA centrée sur l’humain
Cette dimension place l’humain au cœur des dispositifs d’IA. L’enseignant doit comprendre comment les systèmes d’IA peuvent soutenir les capacités humaines – sans les supplanter – et favoriser des environnements d’apprentissage bienveillants, inclusifs et éthiquement encadrés.
Compétences clés :
- Analyser les finalités éducatives d’un outil d’IA.
- Évaluer l’impact de l’IA sur les relations interpersonnelles dans la classe.
- Maintenir un équilibre entre autonomie humaine et assistance algorithmique.
Exemples d’application : choisir des outils qui renforcent l’interaction sociale, la conception de séquences où l’IA soutient mais ne remplace pas la médiation pédagogique.
L’éthique de l’IA en éducation
Cette dimension développe la capacité des enseignants à identifier et anticiper les enjeux éthiques liés à l’usage de l’IA : protection des données personnelles, transparence des algorithmes, risques de biais, explicabilité des décisions automatisées, etc.
Compétences clés :
- Décrypter les logiques algorithmiques des outils utilisés.
- Détecter les biais potentiels dans les résultats ou les recommandations générées par l’IA.
- Appliquer les principes de « privacy by design » et d’éthique dans l’usage des technologies.
Exemples d’application : la mise en place de chartes de bon usage de l’IA en classe, choix d’outils certifiés éthiques, dialogue critique avec les élèves sur les biais de l’IA.
Fondements et applications de l’IA
Il s’agit ici de permettre aux enseignants de comprendre les bases de fonctionnement de l’IA (machine learning, NLP, IA générative, etc.) afin d’en faire un usage éclairé et d’en anticiper les effets sur les apprentissages.
Compétences clés :
- Expliquer les principes techniques d’un modèle d’IA.
- Identifier les cas d’usage éducatif pertinents (personnalisation, détection des besoins, automatisation de tâches).
- Utiliser les outils IA de manière critique et ciblée.
Exemples d’application : l’évaluation formative adaptative, les assistants pédagogiques virtuels et des outils d’analyse de productions écrites.
Pédagogie de l’IA
Cette dimension concerne la capacité à intégrer l’IA dans les pratiques d’enseignement-apprentissage, en tenant compte des principes de scénarisation pédagogique, d’évaluation, de différenciation et de co-construction des savoirs.
Compétences clés :
- Concevoir des parcours hybrides intégrant des outils IA.
- Utiliser l’IA pour soutenir la différenciation pédagogique.
- Exploiter les données issues des systèmes IA pour ajuster l’enseignement.
Exemples d’application : les plateformes d’apprentissage adaptatif, l’IA de soutien à l’évaluation continue et les outils d’aide à la rédaction pour les apprenants.
L’IA pour le développement professionnel
Enfin, le référentiel encourage l’utilisation de l’IA comme levier de développement professionnel continu pour les enseignants eux-mêmes. Cela implique d’intégrer les outils IA dans les parcours de formation, mais aussi de favoriser des pratiques réflexives et collaboratives médiées par l’IA.
Compétences clés :
- Identifier les outils d’IA pertinents pour sa montée en compétences.
- Participer à des communautés d’apprentissage utilisant l’IA.
- Évaluer son propre développement professionnel à l’aide d’outils intelligents.
Exemples d’application : l’analyse automatique de pratiques filmées, le tutorats virtuels et des parcours de micro-Learning personnalisés.
Les trois niveaux de progression des compétences
Le Référentiel de Compétences en IA propose une progression en trois niveaux qui permet aux enseignants d’évoluer dans leur maîtrise de l’IA de manière structurée. Ces niveaux sont conçus comme des étapes évolutives, du développement initial de la littératie IA jusqu’à la création de pratiques innovantes centrées sur l’humain et les valeurs éducatives.
Niveau 1 – Acquérir
Ce niveau correspond à la découverte et à la compréhension de base de l’IA. L’objectif est que l’enseignant identifie les enjeux clés, maîtrise un vocabulaire élémentaire, et puisse utiliser des outils simples en connaissance de cause.
Compétences visées :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l’IA (algorithme, modèle, données).
- Identifier des outils IA pertinents pour l’enseignement de sa discipline.
- Adopter des usages éthiques de l’IA.
Exemples :
- Utiliser un assistant de transcription vocale pour favoriser l’accessibilité.
- Analyser de manière critique un contenu généré par IA.
- Participer à un atelier d’initiation sur les biais algorithmiques.
Niveau 2 – Approfondir
À ce stade, l’enseignant maîtrise les outils IA de manière plus avancée et est capable d’en intégrer l’usage dans ses pratiques pédagogiques quotidiennes. Il sait concevoir des séquences didactiques intégrant l’IA, et en évaluer les effets sur les apprentissages.
Compétences visées :
- Adapter les pratiques pédagogiques à partir des retours d’IA.
- Développer des scénarios pédagogiques hybrides.
- Encadrer l’utilisation autonome de l’IA par les élèves.
Exemples :
- La conception d’un projet de classe intégrant un chatbot éducatif.
- L’analyse de tableaux de bord d’apprentissage générés par l’IA pour ajuster l’enseignement.
- L’animation d’une séance de débat sur l’éthique des IA génératives.
Niveau 3 – Créer
À ce dernier niveau, les enseignants deviennent acteurs de l’innovation pédagogique. Ils conçoivent, expérimentent et partagent des pratiques inédites, en s’appuyant sur une maîtrise critique et éthique des outils IA. Ils peuvent aussi accompagner leurs pairs dans la montée en compétences.
Compétences visées :
- Créer des environnements d’apprentissage enrichis par l’IA.
- Participer à la co-construction de politiques éducatives locales sur l’IA.
- Contribuer à la recherche-action ou à des communautés d’innovation pédagogique.
Exemples :
- Le développement de ressources éducatives augmentées par l’IA.
- La coordination d’un laboratoire pédagogique intégrant des outils IA.
- La création d’un module de formation sur les compétences IA pour enseignants.
Stratégies de mise en œuvre du référentiel
Pour rendre opérationnel le Référentiel de Compétences en IA, l’UNESCO propose une série de leviers d’action qui articulent politiques éducatives, dispositifs de formation, pratiques pédagogiques et évaluation. Cette partie s’adresse autant aux décideurs qu’aux responsables de formation, concepteurs pédagogiques et établissements scolaires.
Réguler l’IA et garantir des outils fiables
L’encadrement réglementaire est indispensable pour sécuriser l’usage de l’IA dans les environnements éducatifs. Cela implique :
- Une certification des outils d’IA utilisés en contexte scolaire.
- La mise en place de registres publics d’outils validés.
- L’adoption de normes nationales ou institutionnelles inspirées du « privacy by design » et de l’éthique dès la conception.
Exemple : Une plateforme d’IA d’évaluation formative validée par une agence indépendante pour son équité et sa sécurité.
Élaborer des politiques éducatives favorables
L’adoption du référentiel suppose une coordination stratégique :
- Intégration dans les plans nationaux de transformation numérique.
- Alignement avec les stratégies de formation continue.
- Incitations financières et techniques pour les établissements pilotes.
Exemple : La mise en place d’un programme interministériel de développement des compétences IA chez les enseignants.
Définir des référentiels locaux de compétences
Le cadre UNESCO est conçu pour être adapté localement. Les autorités éducatives doivent :
- Traduire les blocs de compétences en objectifs opérationnels.
- Impliquer les enseignants dans la co-construction.
- Associer les syndicats, parents, et autres parties prenantes.
Exemple : L’adaptation du RdC IA dans une académie avec co-design de modules de formation.
Concevoir des formations adaptées
La formation initiale et continue des enseignants est le principal levier d’appropriation du référentiel. Il s’agit de :
- Proposer des parcours modulaires selon les niveaux du référentiel.
- Utiliser des approches pédagogiques actives (apprentissage par projet, analyse de pratiques).
- Favoriser des formats flexibles : auto-formation, tutorat, micro-learning.
Exemple : Une plateforme nationale de formation hybride avec certification progressive selon les niveaux (acquérir, approfondir, créer).
Développer des outils d’évaluation contextualisés
L’évaluation des compétences IA des enseignants doit être formative et contextualisée. Il est recommandé de :
- Concevoir des grilles d’observation de pratiques intégrant l’IA.
- Développer des scénarios d’évaluation fondés sur des cas réels.
- Associer autoévaluation et retour entre pairs.
Exemple : Un portfolio numérique dans lequel l’enseignant documente ses usages critiques et créatifs de l’IA.
Conclusion– Vers un humanisme numérique renouvelé
Le Référentiel de Compétences en IA pour les enseignants de l’UNESCO ne se limite pas à une simple grille de compétences techniques. Il s’inscrit dans une vision ambitieuse : celle d’un humanisme numérique, où la technologie est au service de l’épanouissement humain, de la justice sociale et de la construction d’un avenir durable.
L’enseignant y est reconnu non comme un exécutant d’outils numériques, mais comme un acteur critique, éthique et créatif de la transformation pédagogique. En lui redonnant une place centrale dans la gouvernance de l’IA éducative, ce référentiel rappelle que toute innovation technologique ne peut se penser qu’au regard de ses finalités humaines.
Dans un monde de plus en plus traversé par l’incertitude, la complexité et les ruptures technologiques, les enseignants ont un rôle de vigie : ils forment les citoyens de demain, et façonnent des intelligences collectives capables de discernement, de responsabilité et d’empathie.
Le développement de compétences en IA ne doit pas être une fin en soi, mais un moyen de mieux enseigner, de mieux apprendre, et de mieux vivre ensemble.Pour les acteurs du digital learning, ce référentiel constitue une boussole précieuse. Il offre un cadre structurant pour concevoir des dispositifs de formation robustes, critiques, et tournés vers la transformation des pratiques. Il appelle aussi à une veille constante, à une évaluation continue des impacts, et à une adaptation agile face aux évolutions rapides de l’IA.
Ainsi, former à l’IA, c’est plus que maîtriser des outils : c’est cultiver une éthique professionnelle, un regard réflexif, et une posture éducative tournée vers l’humain. En cela, le référentiel de l’UNESCO trace une voie ambitieuse et essentielle pour les années à venir.
