Analyse des préoccupations des différents groupes d’acteurs impactés par l’intégration des Intelligences Artificielles Génératives, telles que ChatGPT, dans l’enseignement universitaire : Le cas de la Faculté des sciences de l'éducation de l’UCLouvain.
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- À l’heure où l’intelligence artificielle générative, telle que ChatGPT, bouleverse les pratiques éducatives, ce mémoire propose une plongée inédite dans les préoccupations des différents groupes d’acteurs de l’enseignement universitaire. En s’appuyant sur une enquête de terrain menée à la Faculté des sciences de l’éducation de l’UCLouvain, nous analysons les préoccupations, les résistances et attentes de quatre profils : enseignants, assistants, étudiants et personnel administratif. Cette recherche croise deux cadres d’analyse puissants, le modèle ADKAR de Hiatt et les sept préoccupations de Bareil, pour étudier en profondeur les dynamiques d’appropriation du changement. Elle ne se limite pas à une application théorique. Le mémoire va plus loin en identifiant des préoccupations émergentes non prévues par les modèles existants, comme la quête de sens pédagogique, les tensions identitaires ou encore les besoins d'accompagnement interprofessionnel. Ces apports permettent d'enrichir la lecture classique du changement en milieu académique et d’ouvrir de nouvelles perspectives pour penser l’innovation de manière plus sensible et contextualisée. À travers une analyse qualitative rigoureuse et nuancée, ce mémoire offre des recommandations concrètes pour les institutions, les enseignants et les étudiants. Il met en lumière les conditions à réunir pour une intégration éthique, équitable et durable de l’IA dans l’enseignement universitaire. Une ressource essentielle pour tous ceux qui s’interrogent sur la transformation de l’éducation à l’ère numérique.