Repenser l'évaluation des compétences à l'ère de l'IA : une approche hybride, structurée et évolutive pour l'enseignement supérieur
Redouane Djelouah, Sofiane Hamrioui
Résumé : L'apparition d'outils d'intelligence artificielle générative dans les pratiques académiques amène l'enseignement supérieur à redéfinir ses systèmes d'évaluation. Cet article questionne les tensions générées par cette évolution et propose un cadre conceptuel d'hybridation construit à partir de trois volets: le passage des chartes d'établissement à une logique de flexibilité contrôlée, le déploiement de l'AI Assessment Scale (AIAS) comme outil de graduation des usages et un accompagnement différencié des enseignants et des étudiants. Notre approche se distingue des modèles purement restrictifs et des stratégies libres et non régulées, elle propose une troisième voie fondée sur la transparence, l'alignement pédagogique et la réflexivité.
Mots clés : Intelligence Artificielle générative, évaluation, enseignement supérieur, AIAS, intégrité académique, hybridation pédagogique