Juan Torres : Nous sommes début septembre, à la rentrée de 2025 à l'Université de Montréal.

Juan Torres : Cela va faire déjà presque trois ans que ChatGPT est sorti. Donc les robots conversationnels, accessibles au public, devenaient des outils de plus en plus populaires. Aujourd'hui, utilisés parfois de manière inconsciente, parce qu'ils sont intégrés dans nos dispositifs, dans nos réseaux sociaux, dans les moteurs de recherche sur Internet.

Juan Torres : Et au départ, la préoccupation portait surtout sur les enjeux d’intégrité : détecter quand le matériel avait été produit à l’aide de ces outils ou non, de manière déclarée, transparente ou non. Mais, en fait, cette préoccupation est devenue beaucoup plus complexe et profonde avec le temps.

Julie Carrier : Ça a énormément changé notre façon de produire les mémoires, les thèses, les essais doctoraux, les travaux. En fait, l’IA générative donne des outils assez extraordinaires en fait, qu’on n’aurait pas pu imaginer il y a même quinze ans, là, dans l’environnement. Ça peut nous aider à faire la recension des écrits, ça peut nous aider à analyser nos données, ça peut nous aider même à générer des hypothèses, etc.

Julie Carrier : Donc c’est un potentiel incommensurable, mais encore faut-il pouvoir l’utiliser, je dis toujours avec des pincettes, intelligemment. C’est-à-dire qu’il faut apprendre ses défauts, apprendre son potentiel, il faut apprendre à être critique par rapport à ces choses-là. Et donc nécessairement, ça change le type de relation, d’encadrement que l’étudiant(e) veut recevoir ou peut recevoir, la relation entre le directeur(trice) de recherche et l’étudiant(e).

Julie Carrier : Pour guider un peu, on avait fait aux ESP des balises pour un peu encadrer les grandes valeurs autour de l’utilisation de l’IA dans le cadre des travaux de mémoire, thèse, essais doctoraux.

Tony Leroux : Puis, là-dessus, il faut aussi, là, on parle de comment l’IA vient modifier notre profession à nous, qui est l’enseignement, et on voit que l’IA est partout, dans les professions aussi qui constituent ce qu’on enseigne à l’Université. Donc, clairement, il faut aussi qu’on adapte le contenu de nos programmes avec ce qui se passe dans les milieux professionnels.

Tony Leroux : Et ce qui se passe dans les milieux professionnels, ça varie d’un domaine à l’autre. En sciences de la santé, en arts et lettres, c’est pas les mêmes dimensions qui sont touchées. Donc, il faut profiter par exemple d’une évaluation de programme pour réfléchir. Ça aurait été ça : quels sont les contenus qu’on veut intégrer à nos programmes ? Mais, comme on le dit depuis tantôt, ça évolue très, très rapidement. Alors, c’est un enjeu.

Tony Leroux : Donc, moi, ce que j’ai envie de dire, c’est : l’IA c’est plus que juste des contenus, c’est comme une dimension qui est transversale. On enseigne plus comment se servir d’outils de base, mais tout le monde les utilise. Un jour, l’IA va être un peu la même chose. On va utiliser l’IA un peu partout, mais dans une intégration disciplinaire qui va varier d’une discipline à l’autre.

Tony Leroux : Donc, pour moi, c’est pas juste une question de contenu, c’est comme une dimension de plus qui s’ajoute à notre enseignement, qui fait appel à l’esprit critique, à l’interdisciplinarité, qui fait appel à des dimensions transversales de l’enseignement aussi.

Juan Torres : Il y a beaucoup d’outils. Les bibliothèques ont préparé toute une page web avec plusieurs ressources super intéressantes à l’intention du personnel enseignant, des personnes étudiantes, même du personnel non enseignant. Le CPU aussi a des formations, des guides, mais parfois l’abondance de ressources peut être aussi un peu paralysante, n’est-ce pas ?

Juan Torres : Donc, moi, si j’avais un message à partager ou un conseil, je suggérais à mes collègues enseignantes et enseignants, peut-être, d’expérimenter. D’expérimenter de manière peut-être modeste, mais en confiance.

Juan Torres : Toi, qu’est-ce que tu donnerais comme conseil ?

Julie Carrier : Je vais continuer sur ta lancée. Pour les études supérieures, c’est quasi obligatoire en fait. Quand tu y penses vraiment, quand tu supervises des étudiant(e)s aux cycles supérieurs qui, eux, connaissent de nombreux outils ou commencent à les connaître de plus en plus.

Julie Carrier : Si on veut pouvoir guider les étudiant(e)s à travers leur cheminement critique et analytique, synthèse, etc. On doit se renseigner.

Julie Carrier : Notre domaine de recherche, en fait, comment est-ce qu’on accepte ou pas que des outils fassent la génération des bibliographies, mais qui peut également faire une synthèse d’articles, etc.

Julie Carrier : Donc, je pense que j’encouragerais à embrasser l’IA générative, qui est clairement là pour rester.

Tony Leroux : Puis, moi, ce que j’aimerais donner comme conseil va être très en ligne avec chacun des rôles. C’est à dire, une fois qu’on a expérimenté, qu’on a embrassé des choses, c’est de s’asseoir puis d’y réfléchir collectivement par programme, par département, voire par faculté, selon les tailles.

Tony Leroux : C’est d’être capable aussi d’impliquer les étudiant(e)s là-dedans parce que c’est eux qui vont quand ils vont sortir de nos murs, être les personnes qui vont exercer ce rôle transformateur là.

Juan Torres : Si je nous résume, ceci est une invitation à lire attentivement les différents articles, les différentes ressources réunies dans cette infolettre du CPU.

Juan Torres : L’invitation à rester curieux, curieuse, se renseigner, expérimenter, aller chercher du soutien auprès de nos collègues qui ont déjà commencé à faire ces expérimentations, auprès du CPU.

Juan Torres : Et puis le faire ensemble pour arriver en littératie en IA, collective à l’Université de Montréal. Ça vous va ?

Tony Leroux : Merci pour la discussion.

Juan Torres : Merci à vous.