IA et apprentissage : quels enjeux pour l’éducation ?
L’intelligence artificielle transforme en profondeur les pratiques éducatives et interroge les repères pédagogiques des élèves comme des enseignant·e·s. Entre opportunités, inquiétudes et usages déjà bien présents en classe, il devient essentiel de mieux comprendre ce que l’IA peut réellement apporter à l’apprentissage — mais aussi ce qu’elle peut fragiliser.
Lors de cette conférence, Sarah Chardonnens proposera une réflexion accessible et nuancée sur l’interaction entre intelligence humaine et intelligence artificielle en contexte éducatif. En s’appuyant sur les recherches récentes en sciences cognitives, elle reviendra aux mécanismes fondamentaux de l’apprentissage et présentera un modèle en quatre phases : réception et activation, adaptation et ajustement, observation et autorégulation, consolidation et mémoire.
À travers des exemples concrets, des repères d’analyse et des pistes pédagogiques, cette conférence permettra d’identifier les conditions dans lesquelles l’IA peut soutenir un apprentissage actif, réflexif et durable, tout en préservant le rôle central de l’enseignant·e et de l’engagement de l’apprenant·e.
Sarah Chardonnens Lehmann, PhD, professeure et chercheuse en sciences de l’éducation à l’Université de Fribourg (Suisse) et chercheure scientifique affiliée au MIT de Boston.
Ses travaux portent sur la manière dont l’apprentissage émerge à travers les dynamiques cognitives et motivationnelles, en particulier la métacognition, l’autorégulation et le développement de l’autonomie, ainsi que sur la façon dont ces processus sont transformés par l’IA dans l’éducation et la formation professionnelle.
Elle est l’auteure du modèle SYNAPSE, un cadre en quatre phases qui structure les processus d’apprentissage afin de renforcer l’autonomie cognitive dans les environnements soutenus par l’IA. Son travail fait le pont entre les sciences cognitives, la conception de l’apprentissage et l’adoption responsable de l’IA, en veillant à ce que celle-ci favorise l’engagement actif, le jugement critique et le transfert à long terme plutôt que la performance à court terme.
Elle est également l’auteure de l’ouvrage Intelligence artificielle et apprentissage. Fondements, concepts et applications, paru en 2026 chez De Boeck Supérieur, qui propose des repères théoriques et des pistes concrètes pour intégrer l’IA au service d’un apprentissage actif, réflexif et durable.