Extrait court
Système informatique qui utilise des modèles d’IA probabilistes pour générer automatiquement des contenus variés (texte, image, voix, etc.) en réponse à une requête faite par une personne utilisatrice [g, f].
Définition courte
Technologie d’intelligence artificielle (IA) qui génère automatiquement du contenu nouveau et inédit (comme du texte, des images ou du code) en exploitant des modèles probabilistes, souvent basés sur l’apprentissage profond, en réponse à une requête (ou prompt) formulée par l’utilisateur.
Définition longue
L’intelligence artificielle générative (IAg, ou GenAI) est un sous-ensemble de l’apprentissage profond qui permet de créer du contenu nouveau et original, tel que du texte, des images, des vidéos ou des données synthétiques. Ces systèmes sont entraînés sur de grandes quantités de données (souvent moissonnées sur Internet, incluant des conversations de médias sociaux) afin d’identifier des schémas statistiques et de prédire la séquence de mots ou de pixels la plus probable pour générer un résultat. L’IAg fonctionne grâce à des algorithmes avancés, comme les grands modèles de langage (GML ou LLM) ou les réseaux antagonistes génératifs (RAG).
Dans le contexte de l’enseignement supérieur au Québec, l’IAg bouleverse les pratiques en facilitant des tâches comme la rédaction de courts essais, l’élaboration de plans de cours ou la correction de copies. Cependant, cette technologie pose des risques majeurs. Elle est intrinsèquement incapable de comprendre les objets du monde réel ou les relations sociales, et ne fait que simuler l’intelligence par des processus statistiques complexes.
En conséquence, l’IAg n’est pas fiable pour ce qui est de l’exactitude des informations et est sujette aux fabulations (ou « hallucinations »), qui sont des réponses incorrectes mais présentées comme des faits plausibles. De plus, l’utilisation de l’IAG peut reproduire et amplifier les biais sociohistoriques et les stéréotypes présents dans les données d’entraînement, menaçant ainsi l’équité et l’inclusion, notamment en marginalisant les voix minoritaires et les cultures non-dominantes, comme celles des francophones ou des communautés autochtones.
Les syndicats soulignent également le danger que l’IAg ne remplace ou ne dépossède le personnel enseignant de ses fonctions didactiques et n’entraîne une décharge cognitive chez les étudiants en automatisant des tâches intellectuelles nécessaires à l’apprentissage (telles que l’effort de rédaction et de réflexion critique).
Éléments clés
- Génère du contenu nouveau (texte, image, code)
- Basée sur des modèles probabilistes et l’apprentissage profond (LLMs)
- Processus initié par une requête de l’utilisateur (prompt) [d, i] Risque élevé de fabulation (hallucination) et de contenu inexact
- Accélère l’automatisation des tâches, soulevant des enjeux d’intégrité académique et d’autonomie professionnelle
Exemple d’application
Une personne étudiante en arts visuels utilise un système de génération d’images pour créer une illustration totalement inédite à partir d’une simple description textuelle, afin de s’en servir comme image de référence pour un projet de création.
Sources d’inspiration
- Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique (Obvia). (2025). Glossaire de l’Obvia.
- Comité école et société (FNEEQ-CSN). (2023). Intelligence artificielle en éducation : De la mission à la démission sociale : replaçons l’humain au cœur de l’enseignement.
- 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.
- Ministère de la Cybersécurité et du Numérique (MCN). (2024). Guide des bonnes pratiques d’utilisation de l’intelligence artificielle générative.
- Ministère de l’Éducation (MEQ). (2025). L’utilisation pédagogique, éthique et légale de l’intelligence artificielle générative : Guide destiné au personnel enseignant.
- Organisation des Nations Unies pour l’éducation, la science et la culture (UNESCO). (2024). Orientations pour l’intelligence artificielle générative dans l’éducation et la recherche.