Préparation à l'IA pour l'automne 2025 : Un guide stratégique pour les dirigeants de l'enseignement supérieur

Le nouvel impératif académique

L'enseignement supérieur subit une transformation structurelle façonnée par une multitude de variables. Les principales sont : l'accélération des attentes des étudiants, l'émergence d'outils et de capacités d'IA et la fragilité croissante des systèmes de soutien traditionnels.

Alors que plus de 72 % des institutions déclarent investir dans l'IAseulement 21 % d'entre elles se sentent prêtes à l'utiliser de manière éthique, sûre et efficace. Pendant ce temps, la charge de travail des enseignants augmente, les besoins de soutien des étudiants sont plus complexes et plus urgents, et le trimestre d'automne - en particulier ses six premières semaines - est devenu la période la plus décisive pour l'engagement et la rétention des étudiants.

La "préparation à l'automne" n'est plus synonyme d'intégration des étudiants ou de peaufinage des LMS.

Cela signifie que les institutions doivent être prêtes à soutenir, engager et intervenir à grande échelle, avant que les apprenants ne disparaissent.

Les solutions d'IA promettent d'aider, mais seulement si elles sont déployées de manière responsable. Les enjeux sont importants :

• Un assistant IA mal configuré peut éroder la confiance.
• Un correcteur d'IA non revu peut porter atteinte à l'intégrité académique.
• Un processus de gouvernance fragmenté peut arrêter l'innovation avant qu'elle ne commence.

Parallèlement, les établissements qui ont déployé des solutions d'IA éthiques et évolutives dans l'ensemble de leurs technologies montrent ce qu'il est possible de faire pour les étudiants et les enseignants : 

• Les assistants d'assistance IA ont réduit les tickets d'assistance de niveau 1 de 30 à 40 %.
• Les étudiants internationaux ont accès à l'aide dont ils ont besoin, grâce à des outils d'assistance en ligne (AI Support) qui les guident dans 107 langues.
• Le corps enseignant récupère du temps pour enseigner au lieu de consacrer des heures supplémentaires à la notation : la mise en œuvre d'outils d'évaluation et de notation par l'IA leur a permis de réduire les tâches administratives, les étudiants préférant les commentaires améliorés par l'IA dans 84 % des cas.

Plus intéressant encore, ces résultats ne sont pas théoriques - ils se produisent en temps réel, dans les 4 à 6 semaines suivant la mise en œuvre. 

Ce que ce guide apporte

Ce guide est un outil pratique pour les responsables institutionnels prêts à faire de l'automne 2025 leur semestre le plus prêt pour l'IA.

Vous y trouverez :

• Une feuille de route stratégique fondée sur la gouvernance, l'équité et les résultats
• Un tour d'horizon du paysage concurrentiel avec des critères de sélection clairs
• Listes de contrôle, tableaux de bord, politiques et modèles de messages préétablis
• Des exemples concrets d'établissements qui utilisent LearnWise pour développer le soutien en gardant à l'esprit l'intégrité, la sûreté et la sécurité.

Que vous soyez vice-président chargé de la réussite des étudiants, doyen, directeur informatique ou directeur de l'enseignement et de l'apprentissage, ce document vous aidera à mener votre feuille de route institutionnelle sur la préparation à l'IA avec clarté et confiance.

Chapitre 1 : Une nouvelle ère pour l'IA dans l'éducation

Lire la salle : Sentiment et stratégie des institutions

En 2025, l'adoption de l'IA dans l'enseignement supérieur n'est plus une activité marginale, c'est un impératif. Selon l'étude EDUCAUSE 2025 AI Landscape Study80 % des établissements expérimentent aujourd'hui activement l'IA, mais moins de la moitié d'entre eux déclarent avoir mis en place des cadres de gouvernance formels. Cela nous indique qu'un écosystème est en mouvement, mais que la politique et l'action ne sont pas encore alignées. 

L'Université d'Elon et l'AAC&U AAC&U et l'université d'Elon "Leading Through Disruption" (Diriger par la perturbation) se fait l'écho d'une tension similaire : l'enthousiasme du sommet à la base dépasse l'état de préparation de l'établissement. Les hauts responsables voient les promesses de l'IA, mais les mises en œuvre décentralisées et les projets pilotes non coordonnés peuvent freiner l'élan, susciter le scepticisme des enseignants et créer des expériences inégales pour les étudiants.

Le rapport 2025 de l'UPCEA/EDDY sur l'état de préparation à l'IA met en évidence les trois plus grands défis à relever pour développer l'IA dans les établissements :

• Manque d'alignement entre la vision des dirigeants et l'exécution opérationnelle
• Stratégies incohérentes en matière de passation de marchés et de mise en œuvre
• Infrastructure insuffisante pour soutenir le déploiement à l'échelle de l'institution

Pour relever ces défis, les institutions doivent passer de l'expérimentation de l'IA à l'orchestration. Les mises en œuvre réussies commencent par une stratégieUne stratégie partagée : une vision partagée par les affaires académiques, la direction informatique, les centres d'enseignement et d'apprentissage et les équipes d'aide aux étudiants. L'objectif ? Concentrer les investissements en IA sur des cas d'utilisation à fort impact, tels que le soutien académique, l'aide administrative et l'accessibilité 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, en particulier au cours des six premières semaines du semestre, lorsque les résultats en matière d'engagement et de rétention des étudiants sont les plus malléables.

Choisir une IA éthique : cadres d'orientation pour les établissements d'enseignement

La gouvernance de l'IA dans l'enseignement supérieur ne peut pas être une réflexion après coup. Comme l'affirme le cadre EDUCAUSE "Ethics Is the Edge", l'alignement éthique est ce qui différencie l'adoption responsable du déploiement réactif. Cela signifie qu'il faut aller au-delà des listes d'approbation des outils et adopter un modèle de gouvernance vivant.

Les principes clés sont les suivants

• Autonomie des enseignants : Permettre aux enseignants de choisir la manière dont l'IA apparaît dans leurs flux de travail.
• La voix des étudiants : inclure les apprenants dans les structures de gouvernance. Co-créer des politiques qui reflètent leurs besoins et leurs attentes.
• Transparence : Maintenir des centres publics de politique d'IA où les étudiants et le personnel peuvent voir ce qui a été approuvé, comment cela est utilisé et comment faire part de leurs préoccupations.
• Flexibilité : Reconnaître que les outils, et les risques qu'ils posent, évolueront. Il en va de même pour votre approche institutionnelle.

Opérationnaliser l'état de préparation des établissements d'enseignement à l'IA

Les personnes, les processus et la plateforme : tels sont les leviers de la préparation institutionnelle.

Le rapport sur l'état de préparation de l'UPCEA/EDDY rapport UPCEA/EDDY sur l'état de préparation révèle qu'en dépit de l'engouement pour l'IA, 44 % des institutions n'ont pas de plan de formation formel à l'IA pour leur personnel. La préparation ne consiste pas seulement à choisir des outils, mais aussi à permettre au personnel de les utiliser de manière responsable et efficace.

Votre stratégie de préparation opérationnelle doit comprendre les éléments suivants

• Cartographie des progrès de l'IA: Où l'IA est-elle actuellement utilisée (de manière formelle ou informelle) ? Qu'est-ce qui fonctionne ?
• Équipes interfonctionnelles: Former des équipes comprenant des enseignants, des informaticiens, des responsables des affaires étudiantes et des responsables de l'accessibilité.
• Triage des cas d'utilisation: Utiliser une matrice d'impact et de faisabilité pour hiérarchiser les initiatives en matière d'IA (commencer par les domaines à fort impact et à faible complexité).
• Formation et développement professionnel: lancer un développement professionnel axé sur l'alphabétisation rapide, l'atténuation des préjugés et les meilleures pratiques d'intégration.

La technologie institutionnelle fait des bonds : Infrastructure de l'IA et investissement dans l'éducation

Selon le EDUCAUSE Horizon Report 2025les institutions qui prospèrent grâce à l'IA ont une caractéristique commune : elles ont modernisé leur infrastructure. De la connectivité LMS au contrôle de la base de connaissances en passant par les autorisations des utilisateurs, chaque choix technique devient un choix stratégique.

Votre plan de préparation doit comprendre

• Audit de la dette technique: quels sont les systèmes hérités qui bloquent l'intégration ou ralentissent l'accès aux données ?
• Stratégie d'intégration d'abord: Les plateformes doivent prendre en charge LTI 1.3, SSO et RBAC. Les API doivent être accessibles et documentées.
• Outils d'IA tenant compte des rôles: L'IA fait la différence entre un étudiant et un instructeur, et personnalise l'assistance en conséquence.
• Pipelines analytiques: Sans données de qualité et sans bases claires, il n'est pas possible de mesurer l'impact.

La préparation à l'automne concerne autant les fondations numériques que les priorités stratégiques.

Chapitre 2 : Garde-fous éthiques dans l'IA pour l'enseignement supérieur

Sélection et vérification des solutions d'IA

Toutes les plateformes d'IA ne se valent pas. Si les modèles génératifs tels que ChatGPT offrent de nombreuses capacités, la préparation institutionnelle dépend moins du modèle que de ce qui l'entoure. Dans l'enseignement supérieur, il est primordial de respecter des normes de sécurité élevées, de garantir la confidentialité des données et de préserver l'intégrité académique. Il est essentiel de choisir des solutions d'IA éthiques et responsables. 

Lors du choix de votre solution d'IA, les questions clés à poser aux fournisseurs sont les suivantes :

• S'intègre-t-il profondément avec votre LMS, et ne se contente pas de s'y superposer ?
• Peut-il ingérer vos connaissances institutionnelles et vous renvoyer des réponses adaptées au contexte?
• Vos équipes IT, T&L et Accessibilité peuvent-elles contrôler son comportement ?
• Soutient-il l'humain dans la boucle pour la notation, le tutorat ou les interactions de service ?
• Les coûts d'utilisation sont-ils prévisibles et transparents, évitant ainsi la volatilité des jetons ?

Ne pas se contenter d'expériences de type "ChatGPT". Donnez la priorité aux plateformes qui sont :

• LMS-natif
• Gouverné par la connaissance
• Conscience des rôles
• Sécurisé et exportable
• Transparence des performances et des mises à jour
  

Calendrier d'adoption de l'IA dans l'enseignement supérieur

Au fil du temps, nous avons découvert que les institutions réussissent le mieux dans leur parcours d'adoption de l'IA lorsqu'elles s'efforcent de mettre en œuvre des politiques d'IA flexibles et sécurisées qui permettent l'innovation tout en gardant comme priorité absolue les garde-fous institutionnels sur les données pour les étudiants et le corps professoral. En outre, la gestion du changement est essentielle : chaque partie prenante, en particulier les enseignants, a besoin de temps, de confiance et de formation pour considérer l'IA comme un partenaire dans ses tâches quotidiennes, une aide et un assistant avant tout.

Nous savons déjà que les outils d'IA générique sont utilisés par 92 % des étudiants des universités britanniques, tandis que 61 % des enseignants déclarent avoir utilisé des outils d'IA dans le cadre de leur enseignement. Si l'on ajoute que 93 % des professionnels de l'enseignement supérieur prévoient d'étendre leur utilisation de l'IA au cours des deux prochaines années, les tendances deviennent évidentes : la question n'est pas de savoir si l'IA deviendra une priorité de la politique institutionnelle, mais quand elle le deviendra.

L'avènement de l'IA dans l'enseignement supérieur ne va pas sans (justes) inquiétudes : le personnel s'inquiète des préjugés et de la confidentialité des données, 49% citant les préjugés potentiels dans les décisions pilotées par l'IA comme un obstacle à l'adoption potentielle et 59% s'inquiétant de la confidentialité des données et de la conformité qui constitueront un défi.

La gestion du changement est une pièce maîtresse du puzzle que constitue l'adoption de l'IA par les établissements. Il est impératif de suivre deux missions clés : aider votre communauté d'apprenants et votre personnel à adopter l'IA en impliquant directement les étudiants et les professeurs, et impliquer les apprenants et les éducateurs dès le début. Qu'il s'agisse d'applications intensives telles que des évaluations des besoins, des groupes de discussion, des hackathons ou des laboratoires d'essai, ou d'applications non intensives telles que des sondages et des concours de noms pour vos outils d'IA, ces approches permettent un atterrissage en douceur lors de la mise en œuvre de la technologie de l'IA.

Dans ce processus, la gestion du changement est essentielle. Chaque partie prenante, en particulier les enseignants, a besoin de temps, de confiance et de formation pour considérer l'IA comme un partenaire et non comme une menace.

Actuellement, les institutions obtiennent les meilleurs résultats lorsqu'elles inscrivent l'adoption de l'IA dans trois arcs qui se chevauchent :

1. Résultats rapides (0-6 semaines) :
   Lancer l'IA pour les FAQ administratives, l'aide aux cours et l'accueil des étudiants, des domaines à fort volume et à fort impact avec un retour sur investissement clair.
   
   
2. Flux de travail évolutifs (1-2 trimestres) :
   Étendre l'IA à l'aide à la notation, aux interventions auprès des étudiants et à l'automatisation des connaissances sur le campus.
   
   
3. Optimisation continue (1 an et plus) :
   Utilisez l'analyse pour affiner les messages-guides, détecter les lacunes en matière de connaissances et améliorer les parcours des étudiants.

Où les établissements d'enseignement peuvent-ils déployer l'IA en premier ?

Les institutions qui cherchent à déployer des solutions d'IA peuvent utiliser une matrice impact x faisabilité pour trier leur séquence de lancement.

Où commencer ?

• Le volume des demandes est élevé
• La nature de l'information est répétitive
• Le risque d'erreur est faible (par exemple, Q&R administratifs)
• Les étudiants s'attendent déjà à un accès 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 (par exemple, orientation, conseil, aide financière).

Principales zones de déploiement à l'automne :

• Aide à l'inscription et à l'intégration
• Tutorat spécifique au cours dans le LMS
• FAQ sur l'aide financière et les services du campus
• Génération d'un retour d'information aligné sur les grilles d'évaluation

Des outils tels que LearnWise permettent de donner la priorité à ces zones en proposant des intégrations préétablies et des agents multilingues formés au contenu institutionnel.

Aller au-delà du ChatGPT : Liste de contrôle de la valeur des fournisseurs pour les solutions d'IA dans l'éducation

Compte tenu des garde-fous institutionnels, des préoccupations en matière de protection de la vie privée et des normes de protection des données, nous avons compilé les éléments qui devraient figurer sur votre liste des incontournables lorsque vous envisagez de faire appel à des fournisseurs dans ce domaine : 

• Des intégrations profondes pour supprimer le changement de contexte
• Une vue d'ensemble claire des données, la recherche de données institutionnelles pour réduire les hallucinations
• Modèle de tarification prévisible (pas de pics basés sur l'utilisation)
• Exportation des données à des fins d'analyse et d'audit
• Des autorisations et un contrôle administratif clairs
• Des références réelles de campus comme le vôtre, et pas seulement des prototypes

Garde-fous institutionnels et points de contrôle

Les garde-fous permettent de s'assurer que les outils d'IA fonctionnent comme vous l'entendez, et pas seulement de la manière dont ils sont construits.

Lors de l'élaboration de votre cadre de gouvernance de l'IA, tenez compte des éléments suivants :

• Contrôle de l'invite du système: Quelles sont les règles qui régissent le ton, la personnalité et la portée de l'IA ?
• Visibilité de l'utilisation des données: Quelles sont les sources utilisées ? Qu'est-ce qui est exclu ? Qu'est-ce qui est privé ?
• Comportement basé sur le rôle: L'IA peut-elle distinguer les demandes du personnel de celles des étudiants ?
• Permissions de l'agent: Pouvez-vous définir les actions (par exemple, répondre ou entreprendre des tâches) que l'IA est autorisée à entreprendre ?

L'opérationnalisation de ces garde-fous est possible de plusieurs manières :

• Création de modèles de syllabus et d'accueil pour les enseignants
• Développer des registres de comportement de l'IA accessibles aux administrateurs
• Activation du contrôle des versions pour les invites et les configurations
  

Déployer l'IA dans l'éducation : Évaluer la confiance, le risque et la gestion des données 

Déployer l'IA dans l'éducation : Évaluer la confiance, le risque et la gestion des données 

Pour les institutions qui adoptent l'IA, la confiance n'est pas négociable. Si la vitesse et la fonctionnalité dominent souvent les premières conversations, le succès à long terme dépend de l'intégrité, du contrôle et de la transparence des données. Les dirigeants doivent s'assurer que les systèmes d'IA, en particulier ceux qui interagissent avec les étudiants ou fonctionnent dans le cadre de flux de travail académiques, adhèrent aux mêmes normes rigoureuses que celles attendues de tout système d'entreprise dans l'enseignement supérieur.

La gouvernance ne concerne pas seulement les documents de politique générale, mais aussi la manière dont la technologie se comporte sous la pression du monde réel. Que se passe-t-il lorsqu'un outil d'intelligence artificielle ingère un contenu obsolète ? Qui contrôle l'invite du système qui façonne ses réponses ? Les enseignants ou les administrateurs peuvent-ils vérifier ce que l'IA a dit à un étudiant la semaine dernière ?

Pour répondre à ces questions en toute confiance, les institutions devraient intégrer des examens de confiance et de gestion des données à chaque phase de l'acquisition et du déploiement de l'IA. La diligence raisonnable devrait couvrir :

• Sous-processeurs et acheminement des données
• Alignement GDPR/FERPA
• Configuration SSO et RBAC
• Historique des versions de l'invite
• Journaux d'audit et analyse de l'utilisation
• Exportation et intégration dans les tableaux de bord BI

Recherchez des fournisseurs disposant d'une documentation de conformité transparente (par exemple, ISO 27001, SOC 2), d'une liste publiée de sous-traitants et d'un contrôle modulaire de chaque fonctionnalité. Si une plateforme n'est pas en mesure de fournir ces éléments, elle n'est pas prête pour l'entreprise.

Chapitre 3 : Feuille de route pour les responsables de l'éducation : Liste de contrôle de l'état de préparation à l'IA

Le cadre de préparation à l'IA : De la stratégie aux systèmes (Macro → Meso → Micro)

L'adoption de l'IA dans l'enseignement supérieur n'est plus un cas limite expérimental, c'est une évolution qui concerne tous les campus. Mais de nombreux établissements traitent encore l'IA comme une acquisition technique ou un projet pilote isolé. C'est pourquoi tant d'efforts s'arrêtent après le déploiement d'un seul assistant IA ou une expérience unique de notation.

En réalité, la préparation à l'IA est un changement stratégique, opérationnel et pédagogique, et pas seulement un ensemble d'outils. Les institutions qui parviennent à adopter l'IA comprennent que la préparation doit être coordonnée à trois niveaux :

• Macro: Vision stratégique, gouvernance visible et alignement des dirigeants
• Meso: Activation interdépartementale et planification opérationnelle
• Micro: Interactions directes avec les apprenants, les enseignants et le personnel par le biais d'outils adaptés aux cours et aux rôles.

Ce cadre à plusieurs niveaux, tiré de l'étude Quo Vadis et du cadre EDUCAUSE Horizon 2025, aide les responsables institutionnels à organiser leur stratégie d'IA en étapes gérables et conformes à leur mission.

MACRO : Alignement stratégique et gouvernance visible

Au niveau macro, la stratégie d'IA doit s'aligner sur la mission, les valeurs et les obligations réglementaires de l'institution. La gouvernance n'est pas une simple liste de contrôle : c'est votre infrastructure de confiance. Les parties prenantes doivent comprendre non seulement quels outils sont approuvés, mais aussi pourquoi, comment et par qui ils sont contrôlés.

Actions clés :

• Mettre en place un conseil de gouvernance de l'IA composé de membres interfonctionnels (affaires académiques, réussite des étudiants, technologies de l'information, services juridiques, accessibilité).
  
• Publier les principes institutionnels de l'IA liés à votre mission (équité, accès, intégrité)
• Lancer un centre de ressources public sur l'IA avec des outils, des politiques, des cas d'utilisation et des formations approuvés.
• Effectuer des évaluations annuelles des risques et des opportunités dans le cadre de votre feuille de route numérique

Conseil de pro : les politiques en matière d'intelligence artificielle ne doivent pas être conservées dans un fichier PDF enfoui dans votre intranet. Faites en sorte qu'elles soient visibles, révisables et partagées par les étudiants, les enseignants et le personnel. Révisez-les tous les 6 à 12 mois.

MESO : Intégration opérationnelle et habilitation du personnel

Au niveau méso, la stratégie devient mise en œuvre. C'est là que l'ambition institutionnelle se heurte souvent à des frictions, surtout si les départements manquent de clarté en ce qui concerne les rôles, le soutien ou la formation.

Actions clés :

• Désigner des responsables de l'adoption de l'IA au sein de chaque unité (T&L, bibliothèques, services aux étudiants, informatique, etc.)
  
• Créer des feuilles de route partagées pour la mise en œuvre qui englobent les départements et suivent les résultats attendus.
  
• Aligner les déploiements sur les cycles académiques trimestriels (par exemple, formation continue en été, déploiement en automne).
  
• Proposer des parcours de développement professionnel afin que le personnel et les enseignants puissent utiliser l'IA en toute sécurité et de manière créative.
  

Le saviez-vous ? Seuls 42 % des établissements interrogés par l'UPCEA en 2025 disposent de programmes de formation continue spécifiques à l'IA. Ceux qui le font signalent que la confiance des enseignants dans l'utilisation de l'IA est trois fois plus élevée.

MICRO : des outils adaptés aux rôles et aux cours

Au niveau micro, l'IA interagit avec les personnes : les étudiants posent des questions de soutien, les enseignants révisent les devoirs, les conseillers recommandent des interventions. À ce niveau, l'intelligence contextuelle devient essentielle. Les outils génériques ne suffiront pas.

Actions clés :

• Donner la priorité aux outils natifs des LMS qui intègrent le contenu des cours et les documents de politique générale.
  
• S'assurer que la différenciation des rôles (par exemple, étudiant vs. faculté vs. administrateur) est intégrée dans la plateforme.
  
• Permettre une personnalisation et un contrôle rapides par les facultés, les départements ou les organes de gouvernance
  
• Soutenir les flux de travail en boucle, l'IA suggère, les humains décident
  
• Mettre en place des boucles de retour d'information afin que les réponses inexactes ou inutiles s'améliorent à l'échelle du système.
  
  

LearnWise répond à tous ces critères avec :

• Intégration transparente de SpeedGrader et Canvas Grader
  
• Agents d'assistance multilingues liés aux connaissances institutionnelles
  
• Traitement des requêtes en fonction des rôles, dans le respect de la FERPA et du contexte de l'utilisateur
  
• Outils de génération de feedback alignés sur les rubriques, les préférences de ton et les résultats du cours

Une mise en œuvre éthique et évolutive : Liste de contrôle pour la mise en œuvre de l'IA à l'automne 2025

La mise en œuvre réussie de l'IA dans l'enseignement supérieur ne se limite pas à la sélection des bons outils. Il s'agit d'orchestrer la gouvernance, la conformité, l'alignement des parties prenantes et les résultats mesurables d'une manière coordonnée et rapide. Alors que les établissements se préparent pour l'automne 2025, cette liste de contrôle présente les principaux critères de préparation qui permettent un déploiement rapide et responsable de l'IA dans les contextes académiques et administratifs.

Chaque section de cette liste de contrôle est directement liée au cadre de préparation à l'IA (Macro → Méso → Micro) et garantit que votre déploiement n'est pas seulement techniquement solide, mais aussi aligné sur le plan pédagogique, régi par des règles éthiques et mesurable sur le plan opérationnel.

Il s'agit à la fois d'un guide de lancement et d'un outil de suivi commun à tous les services.

Gouvernance et propriété

La fiabilité des outils d'IA dépend de la gouvernance qui les entoure. En établissant une propriété interfonctionnelle, par le biais d'un conseil ou d'un groupe de pilotage de l'IA, vous créez un alignement institutionnel et une responsabilité. La publication de votre position politique et de votre plan de déploiement renforce non seulement la confiance interne, mais garantit également la transparence pour les étudiants, le corps enseignant et les parties prenantes externes.

• Création d'un conseil interfonctionnel sur l'IA
  
• Lancement d'un site de ressources et de politiques publiques en matière d'IA
  
• Plan de communication pour les parties prenantes (étudiants, professeurs, personnel)
  
  

Pourquoi c'est important : En l'absence d'un propriétaire clair et d'une stratégie publique, l'adoption de l'IA reste fragmentée et risque d'éroder la confiance.

Données et conformité

La sécurité des données et la confidentialité des utilisateurs sont des éléments fondamentaux de toute initiative d'IA, en particulier celles qui concernent les dossiers des étudiants ou les flux de travail des enseignants. S'assurer que vos fournisseurs respectent les normes ISO, GDPR et FERPA n'est pas négociable. L'activation du SSO et du RBAC garantit un accès contrôlé et vérifiable qui respecte les limites des rôles et les politiques institutionnelles.

• Examen des sous-traitants et des flux de données
  
• Conformité GDPR, FERPA, ISO 27001 validée
  
• SSO, RBAC et journalisation d'audit activés
  
  

Pourquoi c'est important : La conformité n'est pas une case à cocher. Il s'agit d'une protection opérationnelle quotidienne contre les abus, les mauvaises configurations et les risques pour la réputation.

Vérification des outils

Le choix d'un partenaire en matière d'IA ne se résume pas à une question de fonctionnalités, il s'agit d'une question d'adéquation. Les outils doivent s'intégrer à votre LMS, respecter les politiques d'intégrité académique et soutenir les normes d'accessibilité et d'inclusion. Les tests en bac à sable et la validation de référence sont essentiels pour réduire les risques liés au déploiement et définir des attentes réalistes avec les parties prenantes.

• L'appel d'offres et la demande de renseignements comprennent l'ingestion de données LMS, le contrôle rapide, l'alignement de l'accessibilité.
  
• Accès au bac à sable et références exigées de tous les fournisseurs
  
• Détection des lacunes de connaissances et évaluation des critères d'analyse
  
  

Pourquoi c'est important : Les plateformes qui ne peuvent pas être testées, tracées ou ajustées ne sont pas viables à grande échelle. Choisissez des outils qui fonctionnent à l'intérieur de vos systèmes, et non autour d'eux.

Préparation des enseignants et du personnel

Aucun déploiement de l'IA ne peut réussir sans l'adhésion des éducateurs et du personnel de première ligne. Les établissements doivent fournir aux enseignants des programmes clairs, des conseils sur l'utilisation appropriée de l'IA et une formation à l'acceptation. La mise en place de voies de signalement permet aux enseignants de faire part de leurs préoccupations et de participer à la gouvernance, sans se sentir écartés de celle-ci.

• Partage du langage et des lignes directrices du syllabus de l'IA
  
• Sessions d'intégration et ateliers d'adhésion organisés
  
• Mécanismes de retour d'information/rapports accessibles à tous les utilisateurs
  
  

Pourquoi c'est important : Les enseignants sont le lien entre les objectifs institutionnels et l'expérience des étudiants. Il est essentiel de leur donner les moyens de clarifier et de contrôler les choses.

Préparation aux KPI et à l'analyse

La mesure du succès est ce qui différencie les projets pilotes des programmes évolutifs. Avant le lancement, les institutions devraient établir des mesures critiques, notamment le temps de résolution, les taux de déviation et la fraîcheur des connaissances, et partager ces indicateurs clés de performance avec les sponsors exécutifs et les responsables universitaires. Des rapports continus garantissent la responsabilité et l'amélioration continue.

• Délai de résolution pour les enquêtes de niveau 1 baselinéé
  
• Suivi de l'utilisation de l'IA en fonction des rôles
  
• Paramètres de fraîcheur des connaissances et de libre-service configurés
  
• Les taux de déviation et d'escalade sont examinés chaque semaine
  
  

Pourquoi c'est important : Si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne pouvez pas le gérer, ni le financer l'année suivante. Des indicateurs solides permettent de prouver la valeur et d'améliorer la stratégie à long terme.

LearnWise comme modèle de référence

Les établissements qui utilisent LearnWise appliquent déjà ce cadre. Voici comment :

Soutien au campus AI: Chatbots multilingues intégrés dans les LMSCanvas, Moodle, Brightspace) et les portails institutionnels (SharePoint, WordPress), répondant aux questions sur l'inscription, l'orientation, l'aide financière et la vie universitaire, le tout alimenté par un contenu approuvé par l'institution et une gouvernance des connaissances.

Tuteur d'étudiants en IA: Assistant d'étude In-LMS qui génère des quiz d'entraînement, guide les étudiants dans les contenus difficiles et explique les concepts en se basant sur des supports de cours réels, et non sur des résultats génériques sur le web. L'IA tient compte des rôles et respecte les limites de la FERPA.

Rétroaction et évaluation de l'IA: Assistant de notation propre au LMS qui aide les enseignants à générer des commentaires alignés sur les rubriques, le ton institutionnel et les résultats d'apprentissage au niveau du cours. Permet la révision et les annotations humaines, avec une transparence intégrée.

Analyses : Les tableaux de bord révèlent les lacunes en matière de connaissances, les principales requêtes, l'engagement de l'IA par type d'utilisateur et les changements dans les délais de résolution. Cela permet d'améliorer en permanence l'outil et les processus institutionnels.

LearnWise prend en charge un déploiement progressif, de sorte que les établissements peuvent commencer par un module (par exemple, Soutien) et l'étendre au fil du temps sans avoir à refaire les contrats, les intégrations ou la formation.

Chapitre 4 : La mise en œuvre de l'IA en quelques semaines (et non en quelques mois)

Le déploiement de l'IA dans l'enseignement supérieur ne doit pas nécessairement suivre le modèle d'entreprise "9 à 12 mois pour obtenir de la valeur". Les établissements dont la mise en œuvre est réussie ont quelques points en commun : des outils préalablement validés, des garde-fous clairs, des équipes interfonctionnelles et, surtout, de la rapidité. Le délai de rentabilisation est un facteur de différenciation concurrentielle.

Pourquoi la vitesse est importante à l'automne 2025

Selon les QuickPolls d'EDUCAUSE, les institutions accordent la priorité à la résilience interne, en particulier dans des domaines tels que la planification stratégique, les services d'aide aux étudiants et les opérations informatiques. Avec des budgets limités, des attentes plus élevées et une complexité croissante de l'aide aux étudiants, chaque retard a un impact financier.

En fait, EDUCAUSE Horizon 2025 met en avant les "interventions précoces" comme l'un des principaux domaines où l'IA peut générer des gains mesurables en matière d'engagement et de rétention des étudiants, ainsi que d'équité du soutien.

Le lancement avant le début du trimestre et l'amélioration au cours des six premières semaines constituent désormais la norme de préparation, et non plus l'objectif.

L'avantage du déploiement LearnWise

LearnWise est conçu pour les établissements qui n'ont pas le luxe d'avoir de longs cycles d'intégration ou des équipes d'habilitation à l'IA composées de 10 personnes. Voici comment il permet une mise en œuvre rapide, sécurisée et évolutive :

• LTI 1.3, SSO et RBAC prêts à l'emploi
• Connecteurs prédéfinis pour LMSCanvas, Brightspace, Moodle), SharePoint, WordPress et systèmes de billetterie (Zendesk, Freshdesk, Salesforce, etc.)
• Modèle d'intégration accélérée :
  Configuration technique = 3-7 jours ouvrables
  Intégration institutionnelle (formation, téléchargement de contenu, configuration du garde-corps) = 3-5 semaines
• Ingénieurs en solutions académiques dévoués avec LMS, pédagogie et expérience en informatique
• Des guides de déploiement par étapes pour un projet pilote, une expansion progressive ou un lancement institutionnel complet

De nombreux clients de LearnWise démarrent avec de petites équipes du côté des partenaires, qui s'étendent aux fonctions académiques et administratives au cours d'un même semestre.

Délai d'obtention de la valeur (6 semaines)

Personnes-Processus-Plateforme : La liste de contrôle de l'état de préparation opérationnelle

Une mise en œuvre rapide et évolutive de l'IA n'est pas seulement une question de sélection des fournisseurs, il s'agit aussi d'aligner les bonnes personnes, d'affiner vos processus internes et de veiller à ce que votre base technologique puisse prendre en charge des systèmes intelligents et intégrés. Les partenaires LearnWise qui ont réussi soulignent constamment une leçon : la préparation opérationnelle est ce qui transforme la vision en vitesse.

Cette liste de contrôle est conçue pour aider les responsables de la mise en œuvre (par exemple, les directeurs informatiques, les coordinateurs T&L, les chefs de projet) à préparer un lancement en douceur, à l'échelle de l'institution, qui minimise les perturbations tout en maximisant l'impact initial.

Les personnes

Les outils d'IA les mieux conçus échoueront toujours s'ils ne sont pas pris en charge par les institutions. C'est pourquoi la préparation à l'IA doit commencer par un leadership interfonctionnel et une mobilisation interne. De la gouvernance aux premiers utilisateurs, ce sont les personnes qui concrétisent le déploiement.

• L'équipe de gouvernance de l'IA est formée et dotée de ressources
  Une équipe inter-campus avec des représentants des affaires académiques, de l'informatique, de la réussite des étudiants, des bibliothèques, de l'accessibilité et de la voix des étudiants.
  
  
• Responsables fonctionnels nommés
  Responsables au niveau du département qui coordonnent la communication, la formation et la configuration dans leurs domaines respectifs.
  
  
• Les champions de la faculté et les premiers utilisateurs sont informés
  Identifier les instructeurs prêts à piloter des outils de retour d'information ou de soutien scolaire, et les intégrer dans les conversations sur la conception du produit.
  
• Plan de communication approuvé
  Définir les délais de diffusion des messages internes pour le corps enseignant et le personnel, ainsi que les messages externes pour les étudiants.
  
  

Pourquoi c'est important : Les lancements institutionnels de l'IA sont des projets de gestion du changement, et pas seulement des déploiements technologiques. La clarté de l'appropriation, la communication et la défense des intérêts des pairs garantissent l'alignement et accélèrent l'adoption.

Processus

Même la plateforme la plus puissante tombera à plat sans les flux de travail appropriés. Vos processus d'assistance, académiques et politiques doivent être cartographiés, testés et renforcés pour garantir que les outils d'IA fonctionnent en harmonie avec les systèmes humains.

• Examen des politiques (confidentialité, programme, escalade, ton)
  Confirmez que vos politiques couvrent l'utilisation de l'IA dans l'enseignement, le soutien et les interactions avec les étudiants.
  
  
• Flux de travail de soutien cartographiés pour le transfert/la remontée
  Définir ce qui se passe lorsque l'IA ne peut pas répondre à une question : qui la reçoit, comment elle est remontée et comment elle est suivie.
  
  
• assistant IA et tuteur testés avec du contenu réel
  Utilisez de vraies requêtes d'étudiants et des documents institutionnels pour tester les performances de l'IA (avant que les étudiants ne la touchent).
  
  
• Les agents de chat en direct et les équipes d'assistance sont intégrés
  Veiller à ce que le personnel d'assistance de niveau 1 et de niveau 2 sache quand et comment il sera intégré.
  
  

Pourquoi c'est important : Les outils d'IA qui fonctionnent en dehors de vos processus institutionnels frustreront les utilisateurs et fragmenteront l'expérience des étudiants. L'alignement des flux de travail est ce qui transforme la nouveauté en valeur réelle.

Support

Une fois que les personnes et les processus sont prêts, la configuration de votre plateforme garantit que tout fonctionne de manière sécurisée, contextuelle et avec des résultats mesurables. La préparation technique comprend les intégrations, la configuration et les analyses qui permettent aux outils d'IA de fonctionner au sein de l' écosystème d'apprentissage, et non pas à côté.

• Connecteur LMS activé (Canvas, Brightspace, Moodle)
  Le système doit être entièrement intégré. Pas de connexion supplémentaire, pas de saut d'onglet.
  
  
• SSO activé et délimité par rôle
  Les étudiants, le corps enseignant et le personnel doivent tous accéder à la plateforme par le biais d'identifiants institutionnels, avec des autorisations spécifiques à chaque rôle.
  
  
• RBAC configuré pour séparer les cas d'utilisation des étudiants de ceux des instructeurs
  L'IA doit se comporter différemment selon la personne qui interagit avec elle.
  
  
• Les flux d'ingestion de connaissances ont cartographié et hiérarchisé
  Connect SharePoint, LMS et d'autres sources de connaissances en fonction de la demande d'assistance (en commençant par les FAQ, les pages de politique, les documents de cours).
  
  
• Activation des crochets d'analyse et collecte des données de base
  Suivi de l'utilisation, du temps de résolution, du taux de déviation et de l'engagement des étudiants/professeurs par rôle et par cours.
  
  

La gouvernance en boucle : Les garde-fous en action

Ce à quoi on peut s'attendre au cours du premier trimestre

Les partenaires LearnWise les plus performants le signalent :

• 30-40% Déviation du support de niveau 1
• ~Temps moyen de résolution des questions des étudiants plus rapide de 62
• 3-5 heures/semaine économisées par instructeur sur le retour d'information
• Délai de lancement 10 fois plus rapide que celui des vendeurs d'assistant IA ou des copilotes génériques

Les établissements qui mesurent les indicateurs clés de performance chaque semaine et qui procèdent à des ajustements sur la base des analyses constatent un retour sur investissement composé, en particulier lorsqu'ils utilisent l'IA pour trier les interventions précoces pour les étudiants à risque.

Chapitre 5 : Le paysage concurrentiel de l'IA pour l'éducation (Guide de l'acheteur)

Alors que l'adoption de l'IA s'accélère dans l'enseignement supérieur, les établissements sont confrontés à un éventail croissant de solutions, allant des outils génériques de tutorat aux systèmes de gestion de cas d'entreprise. Le choix de la bonne plateforme n'est plus seulement une question de fonctionnalité, mais aussi d'adéquation, d'orientation et de pérennité.

Pour aider les institutions à prendre des décisions éclairées, nous décrivons les quatre grandes catégories de solutions de soutien à l'IA en 2025 et analysons leurs différences en fonction de dimensions clés.

Les quatre catégories de plateformes de soutien à l'IA - en faire un tableau

Plateformes complètes de soutien à l'éducation à l'IA : LearnWise AI

Ces plateformes sont conçues spécifiquement pour soutenir l'IA académique et administrative au sein de l'écosystème numérique de l'institution. LearnWise est le leader dans cette catégorie en raison de ses :

• Intégration profonde de LMS (et plus de 40+ intégrations d'outils à travers les piles technologiques institutionnelles)
• Ingestion du contenu des cours, des documents stratégiques, des portails et des bases de connaissances, réduisant ainsi les hallucinations de l'IA
• IA tenant compte des rôles et se comportant différemment selon qu'il s'agit d'étudiants, d'enseignants ou de membres du personnel
• Assistance à la notation alignée sur les grilles d'évaluation, intégrée dans les flux de travail LMS
• Analyse à l'échelle de l'institution pour la détection des lacunes en matière de connaissances, ainsi que pour la gestion et l'amélioration continues
• Licence à prix fixe et mise en œuvre à l'échelle de la semaine
  

Pourquoi LearnWise gagne pour la préparation à l'automne

Chapitre 6 : Objections courantes à la mise en œuvre de l'IA dans l'éducation

Même lorsque l'adoption de l'IA s'aligne sur les objectifs institutionnels, les réactions négatives sont inévitables. Les responsables informatiques s'inquiètent de l'exposition des données. Les professeurs s'inquiètent du contrôle et de l'intégrité. Les équipes financières s'interrogent sur la durabilité et le retour sur investissement. Et les organes de gouvernance veulent s'assurer que l'utilisation éthique n'est pas une réflexion après coup.

Ce chapitre vous permet de répondre à ces questions de manière claire, crédible et factuelle.

Objection 1 : Comment la plateforme gère-t-elle la confidentialité des données, l'accès basé sur les rôles, la conformité et les risques liés aux tiers ?

Les responsables informatiques bénéficient d'une documentation technique complète, comprenant des diagrammes d'architecture de sécurité, des attestations de conformité et des plans de réponse aux incidents. Voici quelques exemples de la façon dont LearnWise répond à des normes de sécurité élevées :

• Certification ISO 27001 avec des cadres de sécurité complets
  
• Conforme au GDPR et FERPA avec des limites strictes autour des données des étudiants.
  
• SSO (SAML, OAuth2) et RBAC pour définir l'accès et le comportement par rôle
  
• Transparence des sous-traitants via un portail de confiance publié
  
• Pistes d'audit pour chaque interaction avec l'IA et chaque action de l'utilisateur
  
• Aucune donnée n'est utilisée pour former les LLM; les données institutionnelles restent dans votre périmètre.
  

Objection 2 : Quel est le retour sur investissement ? Quelles améliorations pouvons-nous attendre, et quand ?

• Réduction de 30 à 40 % des tickets d'assistance de niveau 1, comme cela a été constaté dans de nombreux établissements de production.
• Amélioration de 62 % du délai moyen de résolution (MTTR) pour les interactions de service
• 3 à 5 heures par instructeur économisées chaque semaine sur la notation et le retour d'information
• Période d'amortissement de 9 à 12 mois pour les déploiements à l'échelle de l'institution
• Tableaux de bord analytiques pour suivre l'engagement, les taux de libre-service, les déviations et les lacunes en matière de contenu

Les licences LearnWise sont à prix fixeévitant ainsi la volatilité de la tarification de l'IA basée sur la consommation.

Objection 3 : "Est-ce abordable et prévisible ?"

Cela va-t-il créer un glissement budgétaire ? Comment cela s'intègre-t-il dans notre cadre de passation de marchés ?

• Licence annuelle forfaitaire, pas de facturation à l'usage, ni de jetons, ni de surcoûts.
• Les accords pluriannuels s'alignent sur les cycles budgétaires et offrent un renouvellement à prix réduit.
• Compatible avec les cadres de passation de marchés tels que Chest (Royaume-Uni), HEERF (États-Unis) et les contrats publics en matière de technologies éducatives.
• Le modèle SaaS inclut toutes les fonctionnalités, les mises à jour et la maintenance, sans frais supplémentaires.

Le coût total de possession de LearnWiseest inférieur à celui des outils de chat CRM d'entreprise ou des copilotes d'IA autonomes, si l'on tient compte des intégrations, de la formation et de l'extension des licences.

Objection 4 : "Cela va-t-il perturber le travail des enseignants ?"

L'IA va-t-elle remplacer le jugement de l'instructeur ou ajouter une nouvelle charge technologique ?

• L'assistant de rétroaction propre aux LMS s'intègre à Canvas SpeedGrader et aux vues des LMS, ainsi qu'à Brightspace Grader.
  
• L'instructeur garde le contrôle total: Accepter, modifier ou rejeter les suggestions de l'IA
  
• Pas de connexion externe ni de téléchargement de fichiers, tout fonctionne dans le flux de classement existant.
  
• Guide de l'enseignant AI tone, level, and rubric alignment with editable settings (ton, niveau et alignement des rubriques de l'IA avec des paramètres modifiables)
  
• L'IA peut être désactivée par devoir, par cours ou par formateur.
  
  

Objection 5 : "Mais nos données ne sont pas prêtes..."

Nous ne disposons pas de connaissances centralisées. L'IA ne va-t-elle pas semer la confusion ?

• LearnWise est conçu pour fonctionner avec des données incomplètes: Vous pouvez démarrer avec 10 à 15 sources de grande valeur (par exemple, des pages SharePoint, des documents d'aide LMS, des syllabus, des PDF de politiques) et développer votre base de connaissances au fur et à mesure.
  
• La détection intégrée des lacunes en matière de connaissances signale les informations manquantes ou contradictoires.
  
• Les outils de gouvernance de contenu vous permettent d'approuver, de restreindre ou de mettre à jour automatiquement les sources.
  
• Les analyses de retour d'information mettent en évidence les questions posées par les étudiants sur des politiques peu claires.
  
• Modèle d'amélioration progressive: démarrer avec ce que l'on a, améliorer chaque semaine
  
  

Les établissements procèdent souvent par étapes, par exemple en se limitant au soutien scolaire ou à la FAQ sur l'inscription, avant d'élargir le contenu.

Objection 6 : "Comment savoir ce que fait l'IA ?"

Pouvons-nous voir comment il fonctionne ? Pouvons-nous modifier son comportement ? La réponse est courte : Oui.

• Les messages-guides du système sont modifiables: Vous contrôlez le ton, les instructions et la clause de non-responsabilité.
• Les journaux d'audit du comportement permettent de suivre les réponses, le volume d'utilisation, les drapeaux des utilisateurs et le retour d'information au fil du temps.
• Les enseignants peuvent prévisualiser et tester l'IA avant de la déployer dans les classes.
• Le contrôle des versions permet aux administrateurs d'examiner les modifications apportées aux invites de comportement de l'IA et aux sources d'ingestion.
  
• Pas de formation sur les données institutionnelles, toutes les réponses de l'IA sont uniquement tirées du contexte.
  
  

LearnWise prend en charge les équipes de travail, les tests en bac à sable et les examens rapides pendant les phases d'approvisionnement et de mise en œuvre.

Les objections ne sont pas des obstacles, mais des signaux de préparation

Dans chaque déploiement réussi de LearnWise , des questions de ce type ont été soulevées. Elles indiquaient que les équipes dirigeantes prenaient l'adoption de l'IA au sérieux.

Ce qui compte, c'est d'avoir des réponses claires et fondées sur des preuves. Grâce à la documentation, aux références, à l'accès au bac à sable et à la preuve de la valeur des établissements homologues, LearnWise aide les établissements à transformer les objections en engagements.

Chapitre 7 : Adoption de l'IA dans l'éducation Boîtes à outils et modèles

La préparation à l'IA n'est pas seulement une question de stratégie, c'est aussi une question d'exécution. Même avec l'adhésion, le budget et la bonne plateforme, les institutions trébuchent souvent sur le "dernier kilomètre" du lancement parce qu'elles manquent d'outils pratiques : modèles d'appels d'offres, langage politique, plans de formation ou indicateurs clés de performance.

Ce chapitre vous fournit des outils prêts à l'emploi pour accélérer l'adoption institutionnelle avec clarté, contrôle et crédibilité.

Liste de contrôle des fournisseurs pour les appels d'offres et les demandes de renseignements

Lors de l'évaluation des plateformes d'IA, ces capacités indispensables garantissent un déploiement éthique, évolutif et durable :

Capacités de base

• Intégration native LMSCanvas, Brightspace, Moodle)
• Ingestion de données LMS (pas seulement des API pings, mais une utilisation réelle du contenu)
• Conscience des rôles (différencie l'étudiant, l'instructeur, le personnel)
• Outils de retour d'information alignés sur les grilles d'évaluation
• escalade du système de billetterie (par exemple, Zendesk, Salesforce)
  

Gestion des Connaissances

• Acquisition centralisée de connaissances à partir de SharePoint, LMS, Web, PDF
  
• Détection des lacunes en matière de connaissances et suggestions d'amélioration
• Contrôle par l'administrateur du contenu utilisé et de la manière dont il l'est
• Marquage et édition du retour d'information
  

Sécurité et conformité

• ISO 27001 / SOC2 / conforme au GDPR
• Liste des sous-traitants et transparence de la résidence des données
• SSO (SAML ou OAuth2) et RBAC
• Pas de formation des LLM sur les données institutionnelles

Gouvernance et contrôle

• Contrôle de l'invite du système (comportement modifiable)
• Contrôle des versions des messages-guides et des journaux d'ingestion
• Journaux d'audit des interactions pour les invites des étudiants et des professeurs
• Tableau de bord analytique à l'échelle de l'institution
  

Modèle de soutien et déploiement

• Déploiement dans un délai de 3 à 6 semaines
• Accès au bac à sable avant la signature
• Des équipes dédiées à la mise en œuvre et à la réussite
• Développement du corps professoral et ressources de formation fournies
  

Modèles de langage pour les politiques et les syllabus

Un langage clair et cohérent permet d'instaurer la confiance et de protéger l'intégrité académique. Vous trouverez ci-dessous un exemple de clause de syllabus prête à l'emploi et d'extrait de politique institutionnelle en matière d'IA.

Déclaration de syllabus pour l'utilisation de l'IA Exemple :

Utilisation de l'IA dans ce cours :
Dans ce cours, les étudiants peuvent utiliser des outils d'IA approuvés par l'établissement (par exemple, LearnWise Feedback ou Tutor) pour compléter leur compréhension du contenu du cours. Ces outils fournissent des explications, des ressources et des suggestions, mais ne remplacent pas votre propre réflexion ou travail. Une utilisation abusive, telle que l'utilisation de l'IA pour soumettre des réponses ou générer des essais sans attribution, peut constituer une faute académique.

Exemple d'extrait de politique institutionnelle :

Politique de gouvernance en matière d'IA (extrait) :

Les outils d'IA approuvés doivent respecter les normes institutionnelles en matière de confidentialité, d'intégrité académique et d'accessibilité. Seuls les outils répertoriés sur le [Centre de ressources en IA de l'établissement] sont autorisés pour un usage académique. Toutes les réponses générées par l'IA doivent être examinées par des humains avant d'être utilisées dans des communications ou des évaluations officielles.
Les étudiants et le personnel doivent signaler tout comportement de l'IA qui semble biaisé, inexact ou inapproprié via [mécanisme de signalement].

Les établissements devraient proposer aux enseignants des modèles modifiables qui peuvent être ajoutés aux modules de cours LMS, aux syllabus et à l'orientation des étudiants.

L'IA centrée sur l'humain dans l'éducation commence cet automne

L'IA dans l'enseignement supérieur n'est pas à venir, elle est déjà là. La différence entre ceux qui réussiront et ceux qui auront du mal en 2025 se résumera à l'état de préparation.

Ce guide a montré que le succès de l'IA institutionnelle dépend de trois principes fondamentaux :

1. Rendre la gouvernance visible.
   Créer des équipes interfonctionnelles. Publier des politiques. Sensibilisez tout le monde. Ne cachez pas votre position en matière d'IA, montrez-la.
   
   
2. Rencontrez les étudiants et les professeurs là où ils se trouvent.
   Mettez des outils d'IA dans le LMS. Rendez-les accessibles, contextuels et éthiques. Respecter les rôles. Préserver l'autonomie.
   
   
3. Utilisez l'analyse pour améliorer, et pas seulement pour exploiter.
   Suivez les déviations, les délais de résolution, les modèles d'utilisation et les lacunes en matière de connaissances. Laissez les données éclairer vos playbooks d'automne et la conception de vos services.
   

L'avantage LearnWise

LearnWise a pour vocation d'aider les établissements à progresser rapidement, à instaurer la confiance et à maintenir leur impact. Avec des intégrations natives dans Brightspace, Canvas, Moodle et SharePoint, et des cas d'utilisation couvrant le retour d'information académique, le tutorat et le soutien, LearnWise est particulièrement bien placé pour aider les établissements :

• Déployer en quelques semaines, pas en quelques mois
• Lancement avec un temps de travail limité
• Obtenir des résultats mesurables dès le premier trimestre

Prêt à agir ?

Que vous exploriez les appels d'offres, planifiez le déploiement de votre politique d'IA ou recherchiez des conseils sur les outils de notation éthique, ce livre blanc vous fournit les cadres, les guides et les modèles pour aller de l'avant dès aujourd'hui et non pas au cours de la prochaine année scolaire.

Commencez petit ou grand, mais commencez maintenant.