Extrait court
Il est essentiel de promouvoir une utilisation de l’IA fondée sur l’intégrité intellectuelle et la transparence de l’utilisation faites de l’IA. Cela comprend la reconnaissance des sources, la protection de la propriété intellectuelle, ainsi que la déclaration honnête des usages de l’IA.
Définition courte
Exigence éthique et légale qui impose aux entités (organismes publics, établissements d’enseignement ou entreprises) de divulguer de manière explicite et compréhensible l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle (IA) et de l’IA générative (IAg). Cette communication doit détailler l’objectif, le contexte, les limites et les incertitudes de l’IA afin de garantir la confiance et la redevabilité tant pour les citoyens, les employés et les étudiants.
Définition longue
La communication claire des usages est un élément central du principe de transparence dans le développement, le déploiement et l’utilisation responsables de l’IA. Elle requiert une communication ouverte aux parties prenantes (citoyens, étudiants, employés) sur la manière dont les systèmes d’IA sont conçus et utilisés.
Implications dans la gouvernance : Le principe de transparence est considéré comme un objectif prioritaire dans le cadre de gouvernance québécois de l’IA. Sur le plan juridique, cela pourrait se traduire par le droit pour toute personne d’être informée explicitement qu’elle interagit avec un système d’IA dans le cadre d’une prestation de service public ou privé. En effet, l’un des maillons faibles de la réglementation actuelle est l’absence de divulgation publique obligatoire quant à l’usage de tout système d’IA susceptible de causer des préjudices. La traçabilité est un mécanisme permettant d’offrir une forme de transparence dans le suivi et la justification des actions et décisions prises par l’IA.
Implications en éducation : Dans le milieu de l’enseignement supérieur, l’exigence d’une communication claire des usages est importante en raison de l’opacité des algorithmes (l’effet « boîte noire ») qui rend difficile de comprendre comment un résultat a été obtenu. Les établissements et le personnel enseignant doivent s’assurer d’une transparence quant à l’intégration de l’IAg dans leurs pratiques, tout comme les étudiants.
Considérations importantes:
- Les risques liés à la qualité de l’information : Les risques de mésinformation et de fabulation (hallucination) posés par les outils d’IAg doivent être expliqués de façon claire et transparente.
- Les enjeux légaux : Les risques posés par l’outil relativement aux renseignements personnels et aux droits d’auteur doivent être expliqués de façon claire et transparente, notamment en cas d’intégration de l’IAg dans les activités pédagogiques.
- Les enjeux interpersonnels: la communication claire des usages de l’IA permet de préserver le lien de confiance entre les parties prenantes.
- Finalement, si un contenu a été généré par une IA, il est préférable de le mentionner en indiquant le nom du système et la façon dont il a été utilisé (par exemple : « Image générée par le système d’IAg X »).
Éléments clés
- Exigence de transparence
- Divulgation explicite de l’utilisation de l’IA
- Inclut la communication des limites et des incertitudes
- Nécessaire pour renforcer la confiance et la redevabilité
- Obligation d’informer sur les risques (biais, mésinformation, PI, vie privée)
Exemple d’application
Une personne enseignante inclut une section détaillée dans son plan de cours pour expliquer précisément quels outils d’IA sont permis pour l’idéation, et exige que les requêtes utilisées soient placées en annexe des travaux remis par la population étudiante.
Sources d’inspiration
- Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique (Obvia). (2025). Glossaire de l’Obvia.
- Conseil de l’innovation du Québec (CIQ). (2024). Prêt pour l’IA, Répondre au défi du développement et du déploiement responsables de l’IA au Québec.
- Conseil supérieur de l’éducation et Commission de l’éthique en science et en technologie (CSE et CEST). (2024). Intelligence artificielle générative en enseignement supérieur : enjeux pédagogiques et éthiques.
- Organisation des Nations Unies pour l’éducation, la science et la culture (UNESCO). (2021). IA et éducation : guide pour les décideurs politiques.
- Ministère de l’Éducation (MEQ). (2025). L’utilisation pédagogique, éthique et légale de l’intelligence artificielle générative : Guide destiné au personnel enseignant.
- Cégep de Trois-Rivières. (2025). 9 principes directeur en IA – Cégep de Trois-Rivières.
- Organisation des Nations Unies pour l’éducation, la science et la culture (UNESCO). (2021). Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle.