“En un coup d’œil” sur cette page :
- 5 conférences
- 2 ateliers
- 6 retours d’expérience
- 7 posters thématiques
- 10 vidéos disponibles
Les conférences : comprendre les transformations en cours
Une matinée pour prendre du recul sur les transformations de l’enseignement à l’ère de l’IA.
Regards institutionnels, recherche et retours d’expérience ont permis d’éclairer les enjeux pédagogiques, professionnels et sociétaux soulevés par l’essor de l’intelligence artificielle.
Ouverture de la Journée
par Philippe Augé, Président de l’Université de Montpellier.
Une ouverture pour poser le cap.
Face à l’essor rapide de l’intelligence artificielle, l’Université de Montpellier affirme son engagement et invite à une réflexion collective sur les transformations en cours pour l’enseignement supérieur.
Aux côtés de Philippe Augé, David Cassagne, Adeline Fabrié et Yohann Pottier rappellent un enjeu central : accompagner ces mutations pour apprendre à penser avec l’IA, au-delà de son simple usage.
Impacts des IA sur l'à venir du travail
Par Yann Ferguson, Sociologue et directeur scientifique du LaborIA (Inria), laboratoire de recherche-action dédié à l’étude des effets de l’intelligence artificielle sur le travail et les organisations
Avec cette intervention, Yann Ferguson déplace le regard : au-delà des usages pédagogiques, c’est l’ensemble du travail qui se reconfigure en profondeur.
Dépendance, perte d’expertise, affaiblissement du collectif : son analyse montre que les enjeux sont aussi sociétaux. Une question de fond traverse son intervention : comment préparer les étudiants et les professionnels à travailler avec l’IA sans renoncer à l’esprit critique et à la coopération ?
Etat de la recherche et enjeux liés à l'IA dans l'enseignement et l'apprentissage
Par Christiane Caneva, docteure en sciences de l’éducation et cheffe du service de didactique universitaire et des compétences numériques à l’Université de Fribourg (Suisse).
Ce que la recherche nous dit déjà des effets de l’IA sur les apprentissages.
Trois ans après l’arrivée de l’IA générative dans le quotidien des étudiants, Christiane Caneva dresse un premier état des lieux à partir d’études récentes et d’enquêtes internationales.
Un constat ressort nettement : les usages sont massifs, mais souvent limités à la production ou à la reformulation. Avec, en arrière-plan, un risque majeur : celui de court-circuiter les apprentissages et la construction de la pensée critique.
Autonomie dans les apprentissages et IA génératives
Par Djamileh Aminian, doctorante en technologies éducatives à l’Université de Genève, spécialisée dans l’apprentissage autorégulé et l’usage de l’intelligence artificielle en formation.
Apprendre avec l’IA, oui… mais sans lui déléguer ce qui fait vraiment l’apprentissage.
Après l’enseignement, place aux apprentissages : Djamileh Aminian explore l’impact de l’IA sur l’autorégulation et met en lumière l’évolution rapide des usages étudiants.
Son intervention montre une tension forte : si l’IA peut soutenir l’apprentissage, elle peut aussi favoriser une délégation cognitive croissante, jusqu’à une forme de substitution du raisonnement. D’où un enjeu clé : aider les étudiants à garder le contrôle.
Quand des outils Edtech intègrent l'IA
Par Sébastien Lebbe, cofondateur de Wooclap et Clément Larrivé, spécialiste en ingénierie pédagogique et accompagnement des usages du numérique en enseignement supérieur.
Quand l’IA s’intègre aux outils pédagogiques du quotidien.
Avec cette présentation, Sébastien Lebbe et Clément Larrivé montrent comment les acteurs de l’EdTech, et en particulier Wooclap, s’emparent du sujet pour soutenir l’enseignement et l’apprentissage.
Leur démonstration met en avant des agents IA conçus pour faciliter certaines tâches, tout en laissant à l’enseignant la maîtrise des contenus, des activités et des échanges. Une façon concrète d’envisager l’IA comme appui à des pédagogies plus actives et interactives.
Table ronde et échanges "Enseigner à l'ère de l'IA"
Avec les intervenants de la matinée, animée par David Cassagne, vice-président délégué au numérique et à l’IA pour la formation de l’Université de Montpellier.
Un temps fort pour confronter les points de vue et ouvrir le débat.
En clôture de la matinée, la table ronde a permis de croiser les regards des intervenants sur les transformations du métier d’enseignant à l’ère de l’IA.
Évaluation, pensée critique, accompagnement des étudiants, souveraineté numérique, sens du travail enseignant : les échanges avec la salle ont fait émerger des préoccupations très concrètes et souligné la nécessité d’une adaptation progressive, collective et réflexive.
Les ateliers : Expérimenter les usages de l'IA
Des formats interactifs pour passer de la réflexion à l’action.
L’après-midi a permis aux participants d’explorer concrètement les impacts de l’IA sur les apprentissages et les pratiques pédagogiques
Développer l'esprit critique face à l'IA
Animé par Christiane Caneva
Identifier ce que l’IA peut faire… et ce qu’elle ne doit pas faire à la place de l’étudiant.
À partir d’un apport théorique, les participants ont analysé les tâches que les étudiants peuvent déléguer à l’IA sans réellement apprendre.
« L’esprit critique se développe par des décisions répétées, pas par exposition à des contenus. »
En petits groupes, ils ont ensuite travaillé sur leurs propres activités pédagogiques, pour les transformer et redonner une place centrale à l’analyse, à la réflexion et à l’engagement de l’étudiant.
Un atelier riche en échanges, qui a permis de faire émerger des repères concrets et des recommandations directement mobilisables en cours.
Apprendre à apprendre et autorégulation à l'ère de l'IA
Par Djamileh Aminian
Apprendre avec l’IA, oui… mais sans lui laisser penser à notre place.
Dans cet atelier en amphithéâtre, Djamileh Aminian a proposé aux participants de plonger au cœur d’un enjeu clé : comment apprendre avec l’IA sans lui déléguer ce qui fait réellement l’apprentissage.
À partir d’exemples concrets et de résultats de recherche, elle a mis en lumière un phénomène largement observé : l’IA peut donner une illusion de compréhension, en rendant les réponses accessibles et fluides… sans pour autant garantir un véritable travail cognitif.
« L’effort et la “friction cognitive” sont nécessaires : sans elles, l’apprentissage reste superficiel. »
L’atelier a ensuite permis d’explorer des pistes très opérationnelles pour intégrer l’IA dans les pratiques pédagogiques :
- scénariser les activités avec l’IA
- différer son usage (« Think first, AI later »)
- concevoir des prompts favorisant l’effort intellectuel
Une idée clé de l’atelier, l’IA facilite l’accès aux réponses… mais ne garantit pas l’apprentissage.
Rythmé par de nombreux échanges avec la salle, ce temps a offert aux participants des repères concrets pour accompagner les étudiants vers des usages plus réflexifs, en faisant de l’IA un soutien à l’apprentissage — et non un substitut.
Accéder au replay et aux ressources sur Moodle
(réservé aux personnels de l’Université de Montpellier et aux inscrits à la journée – si besoin d’un accès, écrivez à )
Les retours d'expériences : expérimenter dans les formations
Des projets concrets pour tester, adapter et intégrer l’IA dans les pratiques pédagogiques.
Des enseignants de l’Université de Montpellier ont partagé leurs expérimentations menées dans le cadre de l’Appel à projets PédagoN’UM.
Évaluer avec l'IA et les pairs - PairsIA
Projet « Intégration de l’intelligence artificielle dans le processus d’évaluation par les pairs et d’auto-évaluation dans l’apprentissage par compétence : cas du BUT Informatique »
Par Antoine Chollet, enseignant-chercheur en sciences de gestion à l’IUT de Montpellier.
Un retour d’expériences d’utilisation de l’IA pour structurer les feedbacks et développer l’analyse critique.
- Dispositif basé sur la plateforme ChallengeMe
- Évaluation entre pairs + tuteur IA
Lors de ce retour d’expérience, l’enseignant partage sa démarche de mise en œuvre, les choix pédagogiques effectués ainsi que les conditions d’appropriation par les étudiants, en interrogeant le rôle de l’IA comme soutien à l’apprentissage et au pilotage pédagogique — sans en masquer les limites ni en faire un substitut à l’enseignant.
Accompagner les étudiants en mathématiques - PÉGAS
Projet « PédagoNUM PÉGAS – IA générative et accompagnement des étudiants en mathématiques »
Par Sylvain Collé, enseignant de mathématiques à la Faculté d’Éducation de l’Université de Montpellier.
L’IA comme tuteur pour soutenir l’autonomie des étudiants.
- Intégration de NOLEJ en TD
- Aide, correction et accompagnement
L’enseignant partage sa démarche de mise en œuvre et les usages observés, en interrogeant la manière dont ces outils peuvent soutenir l’apprentissage tout en développant l’esprit critique des étudiants.
Améliorer les productions écrites avec l'IA
Projet « Un rapport de groupe assisté par les feedbacks constructifs d’une Intelligence Artificielle générative »
Par Sea Matilda Bez, enseignante à Montpellier Management
Des feedbacks intermédiaires pour améliorer la qualité des travaux.
- IA générative dans ChallengeMe
- Accompagnement progressif des productions
L’enseignante partage une approche simple et facilement transférable pour intégrer l’IA dans le suivi des étudiants, en mettant en lumière ses effets sur l’engagement, la progression et la qualité des travaux rendus.
Mémoire et thèse à l'ère de l'IA
Projet « La thèse d’exercice en Santé à l’heure des IA génératives »
Par François Boutin, responsable des UE de biostatistiques en Masters de Biologie Santé & Agro Sciences et enseignant en méthodologie scientifique et lecture critique d’articles à l’UFR Odontologie de l’Université de Montpellier
Un enjeu clé : comment évaluer à l’heure des productions assistées par IA ?
- Analyse des usages dans les travaux académiques
- Réflexion sur l’évaluation et le processus de recherche
L’enseignant explore concrètement les usages possibles de l’IA à chaque étape du travail scientifique — du choix du sujet à l’analyse des données — en distinguant les cas où elle constitue une aide pertinente et ceux où elle atteint ses limites, notamment en matière de bibliographie, de traçabilité et de contextualisation.
Ce retour d’expérience propose ainsi une réflexion sur l’encadrement des usages et l’évolution des pratiques d’évaluation, en mettant l’accent sur le processus de recherche, l’ancrage dans des situations réelles et la place du raisonnement de l’étudiant.
IA et pédagogie en écologie - Eco-IA
Projet « Eco IA : vers une pédagogie innovante en biologie, écologie et évolution grâce à l’IA générative »
Par Bastien Mérigot (Université de Montpellier, MARBEC) et Benjamin Adroit (EPHE)
Former à un usage critique de l’IA dans des projets scientifiques.
- Comparaison des usages de l’IA
- Développement de l’esprit critique
Ce retour d’expérience met ainsi en évidence les conditions nécessaires pour faire de l’IA un véritable outil d’apprentissage, au service du raisonnement scientifique plutôt qu’un substitut.
Diffuser les savoirs en santé - MIA-PHV
Projet « Module d’Information aux Aidants de Personnes en situation de Handicap Vieillissantes (MIA PHV) »
Par Stéphanie Miot, maîtresse de conférences – praticienne hospitalière, directrice de l’École de gériatrie et de gérontologie et chercheure à l’Institut des Neurosciences de Montpellier (INM)
L’IA comme levier de diffusion internationale des connaissances.
- Traduction multilingue
- Accessibilité pour les aidants
Ce retour d’expérience met en lumière le potentiel de l’IA pour élargir l’accès au savoir, tout en soulevant des enjeux de qualité, d’éthique et de validation des contenus dans le domaine sensible de la santé.
Les posters : un panorama d'initiatives IA à l'Université de Montpellier
Au-delà des conférences et ateliers, le hall a offert un espace de découverte des initiatives IA portées par l’Université de Montpellier.
Tout au long de la journée, les participants ont pu découvrir 7 posters couvrant :
- le cadre d’usage de l’IA
- la formation et l’accompagnement
- les outils et expérimentations pédagogiques
7 posters thématiques
Principes IA, CHARM EU, GenIA, NOLEJ, Wooclap, PairsIA…
Un quiz interactif Wooclap a permis de tester ses connaissances de manière ludique.
Consulter les posters en ligne :
- Principes pour l’usage de l’IA dans la formation à l’Université de Montpellier
- L’IA dans nos formations : un cadre commun pour CHARM-EU
- La formation à l’IAg à l’UM
- Formation GenIA l’UM : acculturation aux Ia génératives à l’Université de Montpellier
- Explorer les usages pédagogiques du tuteur apprenant IA avec Nolej
- PAIRSIA l’IA au service du feedback entre pairs et du développement des compétences
- Les agents IA Wooclap au service de l’interactivité et de l’accompagnement pédagogique
Et maintenant ?
Pour la 8e édition de la Journée PédagoN’UM, la communauté pédagogique de l’Université de Montpellier a une nouvelle fois exploré les transformations en cours liées à l’intelligence artificielle.
Au-delà des échanges et des expérimentations présentées, cette journée confirme un enjeu central : accompagner durablement les enseignants et les équipes dans l’évolution de leurs pratiques.