Les enjeux éducatifs de l’IA générative : médiations, subjectivations et transformations des apprentissages

The Educational Implications of Generative AI : Mediations, Subjectivation, and Transformations of Learning

• Auteur / Autrice : Sami Ben Amor
• Direction : Michel Durampart
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'information et de la communication
• Date : Soutenance le 27/11/2025
• Etablissement(s) : Toulon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sociétés méditerranéennes et sciences humaines (Toulon ; 2008-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Méditerranéen des Sciences de l'Information et de la Communication (Toulon ; Marseille ; 2018-....)
• Jury : Président / Présidente : Laurent Collet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Benoît Le Blanc
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Imad Saleh, Laurence Favier
• DOI : 10.70675/0c81630dz7b1bz45ccz8bc3z4eeb629b60ee

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle -- Applications en éducation

Intelligence artificielle générative

Mots clés libres

IA générative en éducation

Médiation éducative

Subjectivation

Transformations des apprentissages

Évaluation algorithmique

Confiance et vulnérabilités

Generative AI in Education

Educational Mediation

Subjectivation

Learning Transformations

Algorithmic Assessment

Trust and Vulnerabilities

Résumé

L’intelligence artificielle générative (IAg) ne constitue pas seulement une innovation technique : elle transforme en profondeur les régimes de médiation, les modalités d’apprentissage et les fondements mêmes des pratiques éducatives. Cette étude doctorale propose une lecture critique et située de ces transformations, en articulant les apports des Sciences de l’information et de la communication (SIC) avec ceux des sciences de l’éducation, de la sociologie des organisations et de la cognition. À partir d’un ancrage en SIC, notre travail interroge les effets des IAg sur les dispositifs de transmission et d’acquisition des savoirs, les dynamiques relationnelles dans les environnements pédagogiques, les nouvelles formes d’organisation éducative, ainsi que les enjeux éthiques et symboliques qu’elle soulève. L’hypothèse centrale est que l’IA générative ne se contente pas d’assister l’humain : elle contribue à redéfinir les rôles, les valeurs et les structures dans lesquelles les apprentissages se construisent. Notre étude s’inscrit dans une posture épistémologique compréhensive et critique. Nous mobilisons une méthodologie mixte : expérimentations pédagogiques en classe, entretiens avec les acteurs de l’éducation et des questionnaires. L’objectif est de documenter, dans l’enseignement secondaire et supérieur, les usages, les non usages, les représentations, les résistances, les acceptabilités et les appropriations des IAg. Ce travail rend visible aussi de nouvelles tensions dans le système éducatif comme : l’automatisation des discours vs la réflexivité éducative ; l’industrialisation des contenus vs la co-construction des savoirs ; l’efficacité technique vs la reconnaissance des sujets. À l’intersection des interfaces conversationnelles génératives, des modèles d’apprentissage adaptatifs et des dispositifs d’évaluation algorithmique, l’IA générative impose une nouvelle « grammaire » de l’enseignement. Celle-ci interroge la forme scolaire, le contrat éducatif et les conditions de confiance. Elle révèle (ou accentue) différentes formes de vulnérabilités : cognitives, sociales, organisationnelles et institutionnelles. Dans un contexte d’accélération numérique et de temporalités fragmentées, notre travail plaide pour une écologie critique de l’éducation. Il défend la nécessité de préserver des espaces de lenteur, de sens, de pluralité interprétative et de subjectivation, face à des technologies qui automatisent la médiation, lissent les différences et formatent le rapport au savoir.

Generative artificial intelligence (GenAI) is not merely a technical innovation; it profoundly reshapes regimes of mediation, modes of learning, and the very foundations of educational practice. This doctoral dissertation offers a critical, situated reading of these transformations, bringing the contributions of information and communication sciences (ICS)into dialogue with those of education science, organizational sociology, and cognition. Grounded in ICS, our work examines the effects of GenAI on mechanisms for transmitting and acquiring knowledge, on relational dynamics within pedagogical environments, on emerging forms of educational organization, and on the ethical and symbolic stakes involved. The central hypothesis is that GenAI does not simply assist humans: it helps redefine the roles, values, and structures within which learning is built. Our research adopts an interpretive and critical epistemological stance. We employ a mixed-methods design—in-class pedagogical experiments, interviews with educational stakeholders, and surveys—to document, in both secondary and higher education, the uses and non-uses, representations, resistances, acceptability, and appropriations of GenAI. This work also brings to light new tensions in the educational system: the automation of discourse versus educational reflexivity; the industrialization of content versus the co-construction of knowledge; technical efficiency versus the recognition of subjects. At the intersection of generative conversational interfaces, adaptive learning models, and algorithmic assessment systems, GenAI is imposing a new “grammar” of teaching. This grammar interrogates the school form, the educational contract, and the conditions of trust. It reveals—or amplifies—various vulnerabilities: cognitive, social, organizational, and institutional. In a context of digital acceleration and fragmented temporalities, our work argues for a critical ecology of education. It defends the need to preserve spaces for slowness, meaning, interpretive plurality, and subjectivation, in the face of technologies that automate mediation, smooth out differences, and pre-format the relation to knowledge.