De La Personnalisation à La Responsabilité : Regards Critiques Sur L'adoption De L'intelligence Artificielle En Enseignement Et Proposition D'un Cadre éthique
Auteurs : Ouldammar Hassina .
Résumé
Résumé : L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les systèmes éducatifs suscite un intérêt croissant, porté par ses promesses de personnalisation de l'apprentissage et d'optimisation des pratiques enseignantes. Toutefois, cette adoption soulève des questions éthiques fondamentales qui ne sauraient être occultées au profit d'une fascination technologique. À travers une revue systématique de la littérature (RSL) couvrant la période 2018-2024, la présente contribution examine les apports concrets de l'IA en enseignement, avant d'en analyser les défis critiques : amplification des biais algorithmiques, redéfinition du rôle enseignant et gouvernance des données personnelles. Elle aboutit à la proposition d'un cadre d'évolution éthique articulé autour de deux piliers complémentaires : le développement de l'IA explicable (XAI) et l'intégration obligatoire de la littératie numérique et éthique dans la formation des enseignants. La conclusion plaide pour une adoption éclairée dans laquelle la technologie demeure au service de l'humain. Mots-clés : intelligence artificielle, enseignement, personnalisation, éthique, biais algorithmique, littératie numérique. Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) into educational systems is generating growing interest, driven by its promises of personalised learning and optimised teaching practices. However, this adoption raises fundamental ethical questions that cannot be overshadowed by technological enthusiasm. Based on a systematic literature review (SLR) covering the period 2018–2024, this paper examines the concrete contributions of AI to teaching before analysing its critical challenges: the amplification of algorithmic bias, the redefinition of the teacher's role, and the governance of personal data. It concludes by proposing an ethical framework built around two complementary pillars: the development of explainable AI (XAI) and the mandatory integration of digital and ethical literacy into teacher training. The conclusion advocates for an informed adoption in which technology remains in service of the human. Keywords: artificial intelligence, teaching, personalisation, ethics, algorithmic bias, digital literacy.
Mots clés
intelligence artificielle ; enseignement ; personnalisation ; éthique ; biais algorithmique ; littératie numérique
