Image de couverture : « It Is On Us » par Joana Mundana pour Fine Acts remixée par la Chaire UNESCO RELIA sous licence CC-BY-NC-SA 4.0.
👤 Fawzy Baroud. Professeur associé et titulaire de la chaire UNESCO en REL à l’université Notre Dame de Louaize, s’appuie sur plus de trois décennies d’expérience dans le domaine des technologies de l’information dans l’enseignement supérieur pour mener à bien des initiatives de transformation numérique. Son travail promeut l’ouverture et l’innovation responsable, en mettant fortement l’accent sur l’utilisation des TIC et des REL pour élargir l’accès à l’éducation et faire progresser l’équité.
👤 Mitja Jermol. Mitja Jermol est un informaticien et chercheur en IA slovène qui dirige des initiatives internationales sur l’éducation ouverte, les technologies de la connaissance et les politiques. Il occupe le poste de titulaire d’une chaire UNESCO et anime les discussions mondiales sur l’intelligence artificielle, l’éthique et la transformation numérique dans les milieux universitaires et industriels.
Liban, Slovénie, 05.02.2026
L’intelligence artificielle générative (l’IA générative) est en train de remodeler presque toutes les pratiques établies dans le domaine de l’éducation. Certaines personnes affirment que les ressources éducatives libres (REL) sont parmi les principales victimes. L’IA générative peut produire des supports d’apprentissage instantanément et à la demande, alors quel est l’intérêt du travail minutieux de création, de conservation et de partage des REL ? Pourquoi investir dans des référentiels basés sur les communs alors qu’un simple prompt peut donner des résultats comparables en quelques secondes ?
Les REL sont perçues à tort comme du contenu, quelque chose qui pourrait être facilement synthétisé par un modèle linguistique. En réalité, les REL sont des expériences d’apprentissage conçues et scénarisées. Elles incarnent l’intention pédagogique de créer des expériences d’apprentissage, comprennent un processus de compréhension étape par étape, impliquent des activités qui engagent les apprenant·es à différents niveaux, fournissent un retour d’information avec des évaluations alignées sur les objectifs d’apprentissage et favorisent l’inclusion grâce à l’accessibilité. Tout ce savoir-faire humain ne peut (encore) être capturé dans un prompt, même si celui-ci est complexe et correctement structuré.
Au-delà de la pédagogie, les REL fournissent également une provenance et une responsabilité, ce que l’IA générative a du mal à faire. Les REL permettent de retracer les origines, ce qui est essentiel dans le contexte éducatif où il est important de savoir d’où proviennent les connaissances, non seulement pour maintenir l’intégrité académique, mais aussi pour permettre à d’autres de s’appuyer sur des travaux antérieurs.
Nous devons donc considérer la relation entre les REL et l’IA générative comme un enrichissement mutuel, et non comme un remplacement. Les REL offrent une provenance transparente, des licences ouvertes et des expériences d’apprentissage conçues de manière pédagogique, tandis que l’IA générative accélère la mise à jour, la traduction, l’adaptation et l’accessibilité, rendant les REL plus faciles à maintenir et plus réactives sans sacrifier la qualité ou l’intégrité.
En résumé, cette amélioration mutuelle peut être envisagée sous plusieurs angles spécifiques :
- Le paradoxe des données d’entraînement. Les IA génératives sont entraînées sur des contenus créés par l’humain, tels que les REL, et si ceux-ci disparaissent, l’IA sera entraînée sur des données générées par les IA génératives, ce qui réduira la qualité au fil du temps.
- Contenu contre conception pédagogique. Les REL ne sont pas seulement du contenu ; elles comprennent des architectures pédagogiques complexes ancrées dans des siècles d’expertise.
- Vérification et confiance. Les résultats de l’IA générative manquent d’origines. Les REL comportent des attributions, peuvent être évaluées par des pairs et suivent les traditions scientifiques de vérification.
- Contextualisation et localisation. Contrairement au contenu de l’IA générative, qui a tendance à être générique, les REL sont capables de saisir les contextes linguistiques et culturels spécifiques des communautés qui comprennent les besoins locaux.
- Les biens communs. Les REL représentent l’éducation comme une entreprise humaine commune. La génération à la demande par l’IA générative éloigne l’éducation du maintien de la connaissance comme bien commun.
- Et enfin, la dimension d’équité. Les REL sont téléchargeables, accessibles hors ligne et peuvent être utilisées sans API commerciales ni abonnements. Cependant, l’importance de cet aspect dépend entièrement des éléments suivants :
REL et IA : une question mondiale, des réponses très locales
La réponse à la question « Avons-nous encore besoin des REL à l’ère de l’IA ? » dépend beaucoup de l’endroit où vous vous trouvez.
Pour illustrer cela, nous allons examiner deux contextes très différents :
- Le Liban, où les difficultés économiques et l’accès inégal à la technologie rendent les REL indispensables à l’équité et à la survie.
- La Slovénie, où une infrastructure numérique solide et les politiques européennes en matière d’éducation déterminent la manière dont les REL et l’IA sont utilisées dans l’enseignement supérieur.
En examinant ces deux cas côte à côte, nous soutenons que l’avenir de l’éducation ne consiste pas à choisir entre les REL et l’IA générative, mais à comprendre comment elles peuvent fonctionner ensemble dans différentes réalités.
Le contexte libanais
Dernièrement, une idée audacieuse revient sans cesse dans les discussions sur l’éducation :
« Pourquoi s’embêter avec les REL alors que l’IA peut générer du contenu instantanément ? »
À première vue, cela semble raisonnable. En quelques secondes, l’IA peut produire un plan de cours, une étude de cas ou un quiz. Alors pourquoi passer du temps à créer et à partager des ressources ouvertes ?
Cependant, les limites pratiques du contenu instantané apparaissent dès que l’accès, le coût et la langue entrent en jeu. Au Liban, cette distinction est très importante. Les universités et les écoles sont confrontées à des crises financières, à des budgets limités et à un accès inégal à la technologie. Toutes les personnes étudiantes ne disposent pas d’un appareil puissant ou d’un accès à des outils d’IA payants. Les REL offrent quelque chose d’essentiel : des supports pédagogiques gratuits et réutilisables qui peuvent être traduits en arabe ou en français et adaptés aux besoins réels des salles de classe.
Parallèlement, les REL ne sont pas seulement une solution technique, mais aussi une solution sociale, en particulier lorsque les utilisateurs et utilisatrices et les institutions sont soumis à des pressions. Les REL créent également un sentiment de force partagée. Lorsque les éducateurs et éducatrices partagent ouvertement leurs ressources, ils et elles se soutiennent mutuellement. Les connaissances restent accessibles, même lorsque les systèmes sont fragiles et que le financement est incertain. L’IA peut certainement aider, en traduisant, en mettant à jour ou en personnalisant les REL, mais elle ne peut remplacer les valeurs humaines qui sous-tendent l’éducation ouverte.
Au Liban, les REL restent le fondement d’une éducation équitable et durable. L’avenir n’est pas de remplacer les REL par l’IA, mais de les utiliser ensemble : les REL et l’IA.
Transition vers le contexte slovène
Le Liban montre comment les REL peuvent être une bouée de sauvetage en période de crise et d’accès limité. La Slovénie, cependant, présente un tableau tout à fait différent. Grâce à une infrastructure numérique solide et au soutien des politiques éducatives européennes, l’accent est moins mis sur l’accès que sur les questions d’innovation, d’intégrité académique et de durabilité à long terme.
La Slovénie offrant une connectivité Internet universelle et soutenant stratégiquement les établissements d’enseignement par des investissements, les obstacles généraux à l’adoption de technologies et/ou de pratiques innovantes telles que l’IA générative sont moins importants. Le principal défi auquel est confronté le système éducatif slovène n’est pas de savoir si les élèves et les enseignant·es utiliseront l’IA générative, mais comment ils ou elles l’utiliseront. Cela ouvre des perspectives, mais crée également des tensions dans un domaine où les pratiques et les lignes directrices établies font encore défaut. Plusieurs obstacles ont déjà été signalés, comme par exemple l’absence d’évaluation critique du contenu généré par l’IA, l’homogénéisation des supports, les questions de propriété intellectuelle et de licences, un déficit de compétences et une charge de travail accrue.
La Slovénie, l’Europe et la plupart des pays du monde sont confrontés à un défi crucial : leur dépendance à l’égard de quelques puissantes solutions d’IA générative contrôlés par les géants mondiaux de la technologie. Cela menace la souveraineté numérique et l’autonomie éducative, car l’évolution de la géopolitique pourrait rendre les outils d’aujourd’hui inabordables demain. Malgré ses investissements dans un modèle linguistique national, la Slovénie ne peut à elle seule rivaliser avec les entreprises, ce qui fait de l’indépendance à long terme une question urgente.
Concilier les deux perspectives
Considérés ensemble, ces deux contextes montrent pourquoi les dimensions mentionnées, telles que l’équité, la confiance, la localisation et les biens communs, se manifestent différemment en fonction des conditions locales. Lorsque l’on examine ensemble le Liban et la Slovénie, on constate que le même débat mondial prend des formes très différentes. Dans un contexte, les REL favorisent l’équité et la résilience en temps de crise. Dans un autre, elles complètent les systèmes numériques avancés. Ce qui reste constant dans les deux cas, ce sont les valeurs fondamentales d’ouverture, de collaboration et d’inclusion.
La dépendance est un risque ; la diversification est la stratégie
Les discussions des deux côtés portent également sur la question de savoir si nous devons considérer l’IA générative non seulement comme un outil, mais aussi comme l’infrastructure principale de l’éducation. Cela soulève des risques critiques de dépendance à l’égard d’un petit nombre de plateformes, de leurs modèles de tarification, de leurs conditions de connectivité et de leurs décisions politiques, que les éducateur·rices et les apprenant·es ne peuvent contrôler. Ici, les REL peuvent apporter la résilience nécessaire en fournissant une couche stable, hors ligne et vérifiable, tout en utilisant plusieurs outils d’IA générative remplaçables comme couche d’amélioration qui peut être activée ou désactivée sans perturber l’éducation.
Maîtriser notre avenir éducatif
« Avons-nous encore besoin des REL à l’ère de l’IA ? » n’est pas la bonne question. Nous devrions plutôt nous demander « Qui voulons-nous voir contrôler l’avenir de l’éducation ? ».
S’appuyer uniquement sur l’IA générative reviendrait à gérer l’éducation sur un terrain en location. Comme le montrent les exemples du Liban et de la Slovénie, dépendre de quelques modèles commerciaux d’IA générative rend l’éducation vulnérable à la hausse des coûts, aux difficultés techniques et aux changements politiques que nous ne pouvons pas contrôler.
Une voie possible consiste à utiliser les deux, en tirant parti des spécificités de chacun. Les REL, en tant que base, peuvent garantir que les connaissances restent libres, vérifiées par des humains et toujours accessibles à tous sans restriction. L’IA générative, en tant qu’accélérateur, peut fournir des mécanismes simples, efficaces et puissants pour traduire, adapter et mettre à jour cette base.
En garantissant que l’éducation reste ouverte, détenue et gérée par la communauté, tout en utilisant l’IA générative pour la renforcer, nous pouvons faire en sorte que l’apprentissage reste un bien public plutôt qu’une offre privée. C’est ainsi que nous construirons l’éducation de demain, qui ne sera pas seulement high-tech, mais aussi sociale, éthique, sûre et ouverte à toutes et tous.
✍ Série d’articles. Cet article fait partie de la série « Partager est un défi », publiée tout au long du mois de mars 2026, en collaboration avec la Chaire UNESCO RELIA et le réseau UNITWIN-UNOE.
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🖼️ Image de couverture. L’intention artistique originale reste celle de l’artiste et peut être différente de l’intention éditoriale de notre remix. Nous remercions Joana Mundana pour le partage de son œuvre sur Fine Acts sous la licence ouverte CC BY-NC-SA 4.0.
🌐 Traduction. Cet article a été rédigé en anglais. Sa traduction, réalisée à l’aide d’outils automatiques puis relue par notre équipe, peut contenir des imprécisions. Merci de nous signaler toute erreur éventuelle.
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