Technologie et économie 24-03-2026 | 17:12

L'intelligence artificielle dans les universités libanaises : les investissements technologiques augmentent, mais la préparation des enseignants est à la traîne

Par Anwar Kawtharani

Les universités libanaises investissent massivement dans les outils d'IA, mais la véritable transformation éducative dépend de la préparation des enseignants—dont la formation augmente la préparation de 45 %—plutôt que de la technologie seule.

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L'intelligence artificielle dans les universités libanaises : les investissements technologiques augmentent, mais la préparation des enseignants est à la traîne

Les universités libanaises se hâtent d'intégrer l'intelligence artificielle dans l'enseignement, comme si la simple présence de la technologie pouvait réparer un système déjà sous pression. Des millions sont dépensés sur des plateformes, des outils sont introduits, et des politiques sont élaborées. Pourtant, une question cruciale reste largement sans réponse :

Les enseignants sont-ils prêts ?

Le discours actuel sur l'intelligence artificielle dans l'enseignement supérieur reste principalement axé sur les outils. Les institutions rivalisent pour montrer leur innovation, souvent en assimilant l'adoption numérique à des progrès éducatifs. Cette supposition est cependant profondément trompeuse. La technologie, aussi avancée soit-elle, ne transforme pas l'éducation à elle seule.

Les enseignants le font.

Cela crée un déséquilibre fondamental entre l'investissement institutionnel et les résultats réels. Les universités investissent massivement dans les logiciels et les plateformes tout en sous-investissant dans la capacité humaine requise pour les utiliser efficacement. Au Liban, cet écart est particulièrement visible. Le développement professionnel est souvent traité comme une intervention unique plutôt qu'un processus continu, laissant l'IA sous-utilisée non pas parce qu'elle manque de potentiel, mais parce qu'elle manque d'appropriation au niveau de l'instruction.

Pour comprendre cet écart, il est important de distinguer entre deux concepts souvent confondus : le changement systématique et le changement systémique.

Une approche systématique se concentre sur le processus. Elle implique une mise en œuvre structurée, étape par étape, comme le déploiement de plateformes d'IA ou la planification de sessions de formation. Bien que nécessaire, cette approche seule est insuffisante.

Une approche systémique, en revanche, aborde l'écosystème plus large. Elle reconnaît que le changement significatif exige un alignement à travers la culture institutionnelle, les incitations, la gouvernance, et les structures de soutien. Sans cet alignement, même les initiatives les mieux planifiées échouent à produire un impact durable.

Des preuves issues de recherches récentes menées dans l'enseignement supérieur libanais renforcent ce point. Sur la base d'une étude quantitative à grande échelle impliquant 390 participants de multiples facultés et rôles académiques, un programme structuré de développement professionnel de trois semaines a été mis en place pour soutenir l'intégration de l'IA dans l'enseignement.

Les résultats étaient clairs et statistiquement significatifs.

À l'issue de la formation, l'auto-efficacité des instructeurs a augmenté de 45 pour cent. Cette amélioration substantielle reflète une croyance renforcée en leur capacité à utiliser l'IA efficacement dans leurs pratiques d'enseignement. Plus important encore, cela démontre que lorsque les enseignants reçoivent un développement professionnel ciblé et soutenu, leur confiance et leur préparation à interagir avec l'IA augmentent de manière significative.

Cette hausse de 45 pour cent de l'auto-efficacité n'est pas un résultat marginal. C'est un indicateur décisif de l'endroit où commence la véritable transformation.

L'implication est claire : l'accès à la technologie seul ne conduit pas au changement. La capacité humaine le fait.

Cependant, l'auto-efficacité ne représente qu'une dimension d'un cadre plus complet. Une compréhension plus approfondie de l'adoption de l'IA dans l'enseignement supérieur révèle l'interaction de trois facteurs interconnectés : l'orientation des enseignants vers l'enseignement assisté par l'IA, leur auto-efficacité, et leur initiative pédagogique.

L'orientation forme la perception. Les enseignants qui considèrent l'IA comme une opportunité sont plus susceptibles de s'engager avec elle, tandis que ceux qui la perçoivent comme une menace ont tendance à résister, malgré la pression institutionnelle.

L'auto-efficacité façonne la capacité. La confiance détermine si les enseignants se sentent capables de traduire les connaissances en pratique.

L'initiative pédagogique façonne l'action. Elle reflète la volonté d'expérimenter, de redéfinir les stratégies d'enseignement, et d'aller au-delà des approches traditionnelles.

Ces dimensions forment une progression cohérente. L'orientation influence l'auto-efficacité, qui à son tour stimule l'initiative pédagogique. Sans alignement entre ces éléments, l'adoption reste superficielle.

Pour les décideurs politiques et les responsables universitaires, les implications sont à la fois stratégiques et urgentes.

Le secteur de l'enseignement supérieur du Liban possède une force significative : son capital humain. La volonté des enseignants d'apprendre et de s'adapter est évidente lorsque les conditions adéquates sont fournies. Pourtant, cette force reste sous-exploitée en raison de faiblesses systémiques, y compris des développements professionnels fragmentés et un alignement limité entre les incitations institutionnelles et l'innovation pédagogique.

Dans le même temps, il existe une opportunité claire de repositionner les universités libanaises en tant que leaders dans l'intégration de l'IA centrée sur l'humain. Cela nécessite un changement de priorités, passant d'un investissement principalement dans les outils à un investissement dans les personnes.

Le chemin à suivre ne consiste pas à abandonner la technologie, mais à rééquilibrer la stratégie qui la sous-tend. Le développement professionnel soutenu, des cultures institutionnelles favorables, et un leadership engagé envers le renforcement des capacités à long terme doivent devenir centraux pour toute initiative significative en matière d'IA.

L'intelligence artificielle continuera à évoluer, indépendamment de la préparation institutionnelle. La vraie question est de savoir si les éducateurs seront habilités à évoluer avec elle.

Parce qu'en fin de compte, l'avenir de l'éducation ne sera pas façonné par l'intelligence artificielle seule, mais par des éducateurs suffisamment confiants pour l'utiliser, assez critiques pour la remettre en question, et assez proactifs pour la transformer en un apprentissage significatif.

Clause de non-responsabilité : Les opinions exprimées par les auteurs sont les leurs et ne représentent pas nécessairement les vues de Annahar.