Former et évaluer par compétences à l’ère de l’intelligence artificielle
Face aux profondes mutations induites par l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur, cette formation accompagne les participants dans la transformation de leurs pratiques pédagogiques à travers une approche fondée sur les compétences, les capacités et les usages responsables de l’IA générative.
Au cours de deux journées intensives, les participants apprendront à concevoir des dispositifs d’apprentissage innovants, à développer des évaluations alignées sur les compétences et à intégrer l’intelligence artificielle de manière critique, éthique et pertinente dans leurs enseignements.
Public cible
- Enseignants-chercheurs
- Doctorants
- Responsables pédagogiques
- Responsables qualité
- Formateurs
- Toute personne impliquée dans la transformation pédagogique de l’enseignement supérieur
Objectifs de la formation
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des situations d’apprentissage centrées sur le développement des compétences ;
- Transformer un cours traditionnel en un dispositif d’apprentissage actif, collaboratif et mobilisateur ;
- Construire des évaluations fondées sur des critères observables et des traces d’apprentissage ;
- Intégrer l’intelligence artificielle générative dans les activités d’enseignement et d’évaluation de manière responsable ;
- Élaborer un dossier complet de transformation pédagogique directement transférable à leur contexte professionnel.
Modalités pédagogiques
- Formation interactive et participative
- Ateliers collaboratifs
- Études de cas
- Travaux individuels et en équipe
- Analyse de situations réelles
- Co-construction de dispositifs pédagogiques
- Accompagnement personnalisé par l’expert
Certification
Attestation officielle de participation délivrée à l’issue de la formation.
Points forts
- Une formation animée par un expert international en ingénierie de formation et transformation pédagogique.
- Une approche concrète de la pédagogie universitaire fondée sur les compétences.
- Des ateliers pratiques permettant de transformer ses propres enseignements.
- Une intégration raisonnée et éthique de l’intelligence artificielle dans les pratiques pédagogiques.
- Des livrables immédiatement réutilisables dans son établissement.
Formateur
Dr Frédéric Guyot (France)
Expert en ingénierie de formation et transformation pédagogique – Ministère de la Justice (France)
Docteur en sciences de l’éducation et de la formation, spécialiste de l’approche par compétences, de l’ingénierie pédagogique et de l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur.
Docteur en sciences de l’éducation et de la formation, responsable formation et ingénieur pédagogique. Mon parcours s’est construit dans le champ de la formation des adultes, de l’ingénierie pédagogique et de la formation de formateurs.
Depuis plusieurs années, je conçois, coordonne et pilote des dispositifs de formation destinés à des publics professionnels, dans des contextes institutionnels variés : organisme de formation, enseignement supérieur, rectorat et administration publique. J’accompagne également des formateurs et des équipes pédagogiques dans l’analyse des besoins, la conception de situations d’apprentissage, la structuration de parcours et l’évolution des pratiques de formation.
Ma recherche doctorale s’appuie notamment sur l’étude de situations de travail de personnes privées de l’expérience visuelle. Elle analyse les conditions sociales, culturelles, techniques, organisationnelles, institutionnelles et économiques qui permettent à une personne de mobiliser les possibilités offertes par les technologies dans une activité réelle. Elle montre qu’une technologie ne vaut pas seulement par ses fonctionnalités, mais par les conditions dans lesquelles elle se situe, qui permettent de la comprendre, de l’utiliser et de l’intégrer dans une activité.
Formations principales
- Doctorat en sciences de l’éducation et de la formation — Université Lumière Lyon 2 (2025)
Thèse : Comprendre l’agir instrumental des personnes privées de l’expérience visuelle par le prisme de l’affordance et de l’approche par les capabilités - Diplôme universitaire — Conception de formations ouvertes et à distance — Université de Rouen (2012)
- Master 2 Sciences de l’éducation et de la formation — Université Lumière Lyon 2 (2011)
Domaines d’expertise
| Ingénierie de formation / pédagogique | Didactique professionnelle | Technologies, accessibilité et IA générative |
|---|---|---|
| Conception et pilotage de dispositifs de développement des compétences, de l’analyse des besoins à l’évaluation. Scénarisation de parcours en présentiel, hybrides et à distance, avec appui sur des plateformes LMS (Moodle, Chamilo). | Analyse de l’activité, des situations de travail et des conditions de mobilisation des compétences en situation réelle. | Analyse des usages, de l’expérience utilisateur et des conditions d’appropriation des technologies, avec une attention portée à l’accessibilité pédagogique, au prompt engineering et aux repères de gouvernance de l’IA, notamment l’AI Act et l’ISO/IEC 42001. |
Communication scientifique
Regards croisés sur un dispositif socio-technique hybride : de l’étonnement à l’émancipation ?
Colloque ROC 2025 — Technologies éducatives pour l’enseignement et l’apprentissage, Université TÉLUQ.
Stéphanie Dumas-Reyssier, Sevastiani Touloupaki, Marjorie Pisani, Frédéric Guyot, Hélène Croce Spinelli et Liliane Pelletier.
Enquête sur le terrain : une investigation contextualisée.
6e Colloque International de Didactique Professionnelle, Lausanne (2022).
Guyot, F., & Tshimpaka Bodumbu, J.-C.
Formation — Titre 1 : Former et évaluer par compétences à l’ère de l’IA
Les apprenants utilisent-ils réellement les dispositifs d’apprentissage que nous concevons comme nous les avons pensés ? En effet, entre les usages prescrits et les usages réels, des écarts apparaissent fréquemment sous la forme de contournements, de détournements, d’abandons ou d’appropriations inattendues. Une vidéo, une classe virtuelle, un cours asynchrone, une ressource documentaire ou une activité pédagogique sont des ressources, mais elles ne garantissent pas à elles seules l’apprentissage. En effet, une ressource peut être disponible sans être réellement accessible, compréhensible ou mobilisable par l’apprenant.
Cette formation de deux jours propose d’interroger sa pratique à partir de deux approches. D’une part, à partir de l’approche par compétences (Ballas, 2025 ; Masciotra, 2009 ; Tardif, 2006, 2017 ; Zarifian, 2002), pour laquelle il ne s’agit plus seulement de transmettre un contenu, mais aussi de concevoir des situations dans lesquelles les apprenants doivent agir, mobiliser des ressources, produire des traces et justifier leurs choix. Dans cette perspective, la compétence se construit dans l’activité. Elle se manifeste lorsque l’apprenant est confronté à une situation dans laquelle il est amené à prendre des décisions et à ajuster son action. L’évaluation par compétences suppose alors de dépasser la vérification des connaissances pour observer des traces, analyser un processus et apprécier la qualité d’un raisonnement en situation.
D’autre part, l’approche par les capabilités (Sen, 1985, 1999 ; Fernagu, 2012, 2016, 2017, 2022) questionne les conditions dans lesquelles l’apprentissage se réalise. L’approche par les capabilités déplace ainsi la réflexion du pédagogue. Dès lors, il ne s’agit plus seulement de se demander quelles ressources sont mises à disposition et si elles sont pertinentes, mais aussi d’interroger la capacité réelle des apprenants à les comprendre, à les utiliser et à faire des choix pertinents avec elles.
Dans ce cadre, l’IA générative peut être pensée comme une ressource externe. Elle ne doit pas seulement être autorisée ou interdite : elle doit être rendue explicite, encadrée et évaluée à travers les traces de son usage, le processus de décision, la capacité de vérification et le jugement critique de l’apprenant.
Si un outil peut produire un texte, résoudre un exercice ou proposer une réponse structurée, l’évaluation ne peut plus porter uniquement sur le produit final. Elle doit aussi prendre en compte le processus, la justification, l’esprit critique, la capacité à choisir, à argumenter et à assumer une décision.
À l’issue de la formation, les participants auront transformé une situation de formation ou d’évaluation en dispositif orienté compétences, en identifiant les ressources, les obstacles, les facteurs de conversion, les traces attendues, les critères d’évaluation et la place éventuelle de l’IA.
Objectifs
- Identifier les principes essentiels de l’approche par compétences : compétence, situation, activité de l’apprenant, ressources, traces et évaluation.
- Transformer un cours ou une activité centrée sur les contenus en situation d’apprentissage orientée compétences.
- Analyser, à partir de l’approche par les capabilités, les conditions qui permettent ou limitent l’appropriation d’une situation d’apprentissage : ressources disponibles, obstacles possibles et facteurs de conversion.
- Concevoir une évaluation critériée à partir de traces observables, en clarifiant la place éventuelle de l’IA dans l’activité ou l’évaluation.
Livrable final
À l’issue de la formation, chaque participant repartira avec une première version d’un dossier de transformation pédagogique, directement réutilisable dans son contexte professionnel.
Ce dossier comprendra : une situation de formation ou d’évaluation à transformer, une compétence visée, une situation d’apprentissage par compétences, les ressources et obstacles identifiés, les facteurs de conversion à renforcer, les traces attendues, une première grille d’évaluation critériée, une règle d’usage de l’IA et une action concrète à tester dans les 30 jours.
Jour 1 — Transformer un cours classique en situation par compétences
Objectif du jour : comprendre les principes de l’approche par compétences et transformer une activité existante en situation d’apprentissage mobilisable par les apprenants.
| Horaire | Séquence | Activité pédagogique |
|---|---|---|
| 9h00 – 9h30 | Entrée par une situation concrète | Faire émerger le problème professionnel : connaître un contenu ou un outil ne suffit pas pour être compétent. |
| 9h30 – 10h30 | Repères essentiels de l’APC | Tri de formulations : contenu, tâche, capacité technique ou compétence. |
| 10h30 – 10h45 | Pause | — |
| 10h45 – 12h00 | Point de vue de l’apprenant | Identifier ce que l’apprenant doit comprendre, faire, décider, mobiliser, produire et justifier. |
| 12h00 – 13h00 | Pause déjeuner | — |
| 13h00 – 14h15 | Ressources, obstacles et facteurs de conversion | Comprendre pourquoi une ressource disponible ne devient utile que si elle peut être réellement mobilisée. |
| 14h15 – 15h30 | Atelier de transformation | Transformer une activité ou un cours classique en situation d’apprentissage par compétences. |
| 15h30 – 15h45 | Pause | — |
| 15h45 – 16h30 | Revue croisée entre pairs | Analyser la cohérence entre compétence visée, situation, ressources, obstacles et trace attendue. |
| 16h30 – 17h00 | Consolidation | Réviser le prototype et formaliser les points de vigilance. |
Jour 2 — Évaluer les compétences à l’ère de l’IA
Objectif du jour : construire une évaluation cohérente avec l’approche par compétences, fondée sur des traces observables, des critères explicites et un usage clarifié de l’IA.
| Horaire | Séquence | Activité pédagogique |
|---|---|---|
| 9h00 – 9h30 | Réactivation du jour 1 | Identifier une force, un point fragile et une question d’évaluation. |
| 9h30 – 10h45 | Évaluer une compétence | Distinguer produit final, processus, traces, critères, portfolio, oral réflexif et feedback. |
| 10h45 – 11h00 | Pause | — |
| 11h00 – 12h15 | IA générative : menace, ressource ou révélateur pédagogique ? | Analyser des mini-cas : devoir augmenté, projet avec IA, oral réflexif. |
| 12h15 – 13h15 | Pause déjeuner | — |
| 13h15 – 14h15 | Clarifier l’usage de l’IA dans une consigne | Définir si l’IA est interdite, limitée, documentée, critique ou intégrée. |
| 14h15 – 15h30 | Construire une grille critériée | Formuler des critères observables, des niveaux de maîtrise et vérifier l’alignement avec la compétence visée. |
| 15h30 – 15h45 | Pause | — |
| 15h45 – 16h30 | Revue croisée du dossier | Tester la cohérence entre situation, compétence, ressources, traces, critères et usage de l’IA. |
| 16h30 – 17h00 | Soutenance flash et transfert | Présenter ce qui est transformé, évalué et testé dans les 30 jours. |
Programme détaillé
Jour 1 — Transformer un cours classique en situation par compétences
Séquence 1 — Entrée par une situation concrète
Objectif de la séquence
Faire émerger le problème professionnel : connaître un contenu ou un outil ne suffit pas pour être compétent.
Activité pédagogique
Étude d’une situation de départ : une formation de formateurs sur l’animation de classe virtuelle se limite à la présentation des fonctionnalités de l’outil.
Question de départ : Est-ce suffisant pour dire que le formateur saura animer une classe virtuelle ?
Production attendue
Carte des représentations initiales : ce que les participants associent à « former par compétences ».
Ce qui est évaluable
La capacité à distinguer un contenu transmis, une tâche réalisée et une compétence réellement exercée.
Méthode d’évaluation
Questionnement oral, recueil des représentations, auto-positionnement initial.
Séquence 2 — Comprendre les repères essentiels de l’APC
Objectif de la séquence
Construire un langage commun autour de l’approche par compétences.
Contenus
Compétence, situation, ressources, activité de l’apprenant, trace, critère, évaluation.
Activité pédagogique
Tri de formulations :
- « Connaître les outils d’une classe virtuelle. »
- « Savoir lancer un sondage. »
- « Animer une séquence interactive à distance en maintenant l’engagement des participants. »
- « Réguler une activité en sous-groupes et exploiter les productions. »
Les participants classent les formulations : contenu, tâche, capacité technique, compétence.
Production attendue
Tableau de distinction : contenu / tâche / compétence / trace.
Ce qui est évaluable
La capacité à reconnaître une formulation de compétence.
Méthode d’évaluation
Correction collective argumentée.
Séquence 3 — Se placer du point de vue de l’apprenant
Objectif de la séquence
Identifier ce que l’apprenant doit réellement faire dans la situation.
Activité pédagogique
À partir du cas « animer une classe virtuelle », les participants répondent à six questions :
- Que doit comprendre l’apprenant ?
- Que doit-il faire ?
- Que doit-il décider ?
- Que doit-il mobiliser ?
- Que doit-il produire ?
- Que doit-il justifier ?
Production attendue
Carte de l’activité réelle de l’apprenant.
Ce qui est évaluable
La capacité à décrire l’activité réelle attendue, au-delà des contenus.
Méthode d’évaluation
Feedback du formateur et discussion entre pairs.
Séquence 4 — Ressources, obstacles et facteurs de conversion
Objectif de la séquence
Comprendre qu’une ressource disponible ne devient utile que si l’apprenant peut réellement la mobiliser.
Contenus
Ressources internes, ressources externes, obstacles, facteurs de conversion, liberté négative, liberté positive, facteurs de choix.
Activité pédagogique
Travail sur une matrice :
| Ressource disponible | Obstacle possible | Facteur de conversion |
|---|---|---|
| Plateforme de classe virtuelle | L’apprenant connaît mal l’outil | Temps d’entraînement et tutoriel court |
| Sondage | Usage décoratif sans lien avec l’apprentissage | Question utile, simple et exploitée |
| Chat | Trop de messages, perte de repères | Règles d’usage explicites |
| Sous-groupes | Peur de perdre le contrôle | Rôles, durée et consigne claire |
| IA | Réponse générique ou non adaptée | Usage encadré et critique |
| Grille d’évaluation | Critères incompris | Explication et exemple avant l’activité |
Production attendue
Matrice ressources / obstacles / facteurs de conversion.
Ce qui est évaluable
La capacité à distinguer ressource, obstacle et condition d’appropriation.
Méthode d’évaluation
Analyse de la matrice par le formateur et feedback collectif.
Séquence 5 — Transformer une activité en situation par compétences
Objectif de la séquence
Transformer une séquence ou un cours classique en situation d’apprentissage par compétences.
Activité pédagogique
Chaque participant travaille sur son propre cas ou sur le cas fil rouge. Canevas de transformation :
- Situation initiale.
- Compétence ou savoir-agir visé.
- Situation d’apprentissage proposée.
- Ressources nécessaires.
- Obstacles possibles.
- Conditions à renforcer.
- Trace attendue.
Production attendue
Prototype V1 de situation d’apprentissage par compétences.
Ce qui est évaluable
La cohérence entre situation, compétence, ressources et trace.
Méthode d’évaluation
Accompagnement du formateur, vérification par grille courte.
Séquence 6 — Revue croisée et consolidation du prototype
Objectif de la séquence
Améliorer la situation conçue à partir d’un feedback structuré.
Activité pédagogique
Revue croisée en binômes. Questions de feedback :
- La compétence est-elle formulée comme un savoir-agir ?
- La situation est-elle authentique ou réaliste ?
- Les ressources sont-elles identifiées ?
- Les obstacles sont-ils anticipés ?
- Les conditions d’appropriation sont-elles concrètes ?
- Une trace observable est-elle prévue ?
Production attendue
Prototype V2 de situation d’apprentissage.
Ce qui est évaluable
La capacité à améliorer son dispositif à partir de critères explicites.
Méthode d’évaluation
Évaluation formative par les pairs et auto-évaluation.
Jour 2 — Évaluer les compétences à l’ère de l’IA
Séquence 7 — Réactivation du jour 1
Objectif de la séquence
Revenir sur les prototypes et préparer le passage à l’évaluation.
Activité pédagogique
Chaque participant identifie : une force de son prototype ; un point fragile ; une question d’évaluation.
Production attendue
Liste des points de vigilance.
Ce qui est évaluable
La capacité à porter un regard critique sur son propre dispositif.
Méthode d’évaluation
Auto-positionnement et retour en binômes.
Séquence 8 — Évaluer une compétence : produit, processus, traces et critères
Objectif de la séquence
Comprendre qu’une compétence ne s’évalue pas uniquement par un produit final.
Contenus
Produit, processus, traces, portfolio, oral réflexif, journal de bord, grille critériée, feedback.
Activité pédagogique
À partir du cas « classe virtuelle », les participants identifient les traces possibles :
- scénario d’animation ;
- consignes données ;
- activité interactive créée ;
- extrait d’animation ;
- capture du chat ou du sondage ;
- retour des pairs ;
- auto-analyse ;
- justification des choix pédagogiques.
Production attendue
Tableau produit / processus / traces / critères.
Ce qui est évaluable
La capacité à choisir des traces pertinentes pour inférer une compétence.
Méthode d’évaluation
Analyse collective et feedforward du formateur.
Séquence 9 — IA générative : menace, ressource ou révélateur pédagogique ?
Objectif de la séquence
Comprendre ce que l’IA change dans l’évaluation des compétences.
Contenus
IA et produit final, traces de processus, prompting, audit critique, vérification, justification, posture réflexive.
Activité pédagogique
Analyse de trois mini-cas :
- Devoir augmenté : l’apprenant produit avec l’IA puis critique et corrige.
- Projet avec IA : l’IA sert d’assistant de brainstorming, mais les choix sont justifiés.
- Oral réflexif : l’apprenant défend un travail produit avec ou sans IA.
Production attendue
Carte des usages possibles de l’IA dans une évaluation par compétences.
Ce qui est évaluable
La capacité à identifier ce que l’IA modifie dans l’évaluation : produit, processus, traces, critères.
Méthode d’évaluation
Discussion guidée et synthèse collective.
Séquence 10 — Clarifier les usages de l’IA dans une consigne
Objectif de la séquence
Formuler une règle claire d’usage de l’IA dans une activité ou une évaluation.
Activité pédagogique
Les participants choisissent un niveau d’usage de l’IA pour leur situation :
| Niveau | Usage de l’IA |
|---|---|
| IA interdite | Aucun usage autorisé |
| IA limitée | Aide à la compréhension ou à la reformulation |
| IA documentée | Prompts et usages déclarés |
| IA critique | Analyse et correction d’une production IA |
| IA intégrée | IA utilisée comme ressource assumée dans la tâche |
Production attendue
Clause d’usage de l’IA intégrée à la consigne.
Ce qui est évaluable
La clarté, la cohérence et la faisabilité de la règle d’usage de l’IA.
Méthode d’évaluation
Relecture croisée avec une grille de vérification.
Séquence 11 — Construire une grille d’évaluation critériée
Objectif de la séquence
Construire une grille permettant d’évaluer la compétence, les traces et l’usage éventuel de l’IA.
Activité pédagogique
Chaque participant construit une grille avec trois niveaux : novice ; en développement ; compétent.
Exemple de critères pour la classe virtuelle :
- Clarté de la consigne.
- Pertinence de l’activité.
- Mobilisation des outils numériques.
- Animation et régulation du groupe.
- Accessibilité de la séquence.
- Justification des choix.
- Usage critique de l’IA, si elle est mobilisée.
Production attendue
Grille d’évaluation critériée V1.
Ce qui est évaluable
La qualité des critères et leur alignement avec la compétence visée.
Méthode d’évaluation
Feedforward du formateur et revue par les pairs.
Séquence 12 — Revue croisée du dossier de transformation
Objectif de la séquence
Tester la cohérence globale du dispositif conçu.
Activité pédagogique
Chaque participant présente son dispositif à un pair. Questions de revue :
- La situation est-elle claire ?
- La compétence est-elle formulée comme un savoir-agir ?
- Les ressources sont-elles utiles ?
- Les obstacles sont-ils anticipés ?
- Les facteurs de conversion sont-ils concrets ?
- Les traces permettent-elles d’évaluer le processus ?
- Les critères sont-ils observables ?
- L’usage de l’IA est-il clair et justifié ?
- L’action à 30 jours est-elle réaliste ?
Production attendue
Dossier de transformation révisé.
Ce qui est évaluable
La cohérence globale du dispositif.
Méthode d’évaluation
Revue croisée critériée.
Séquence 13 — Soutenance flash et transfert
Objectif de la séquence
Finaliser le livrable et préparer le transfert.
Activité pédagogique
Pitch de 3 minutes :
- ce que je transforme ;
- quelle compétence je vise ;
- quelles traces je demande ;
- comment j’évalue ;
- quelle place je donne à l’IA ;
- ce que je teste dans les 30 jours.
Production attendue
Plan d’action individuel.
Ce qui est évaluable
La capacité à présenter un dispositif cohérent, transférable et réaliste.
Méthode d’évaluation
Soutenance flash, auto-évaluation finale et feedback du formateur.
Livrable final
Chaque participant repart avec un dossier de transformation pédagogique, comprenant :
- une situation de cours, de formation ou d’évaluation à transformer ;
- une compétence ou un savoir-agir visé ;
- une situation d’apprentissage par compétences ;
- les ressources internes et externes nécessaires ;
- les obstacles possibles à l’appropriation ;
- les facteurs de conversion à renforcer ;
- les traces attendues pour observer l’apprentissage ;
- une grille d’évaluation critériée ;
- une consigne précisant l’usage autorisé ou attendu de l’IA ;
- une action concrète à tester dans les 30 jours.
Évaluation de la formation
Évaluation diagnostique
Réalisée en début de jour 1 à partir des représentations initiales et d’un auto-positionnement.
Éléments évalués
- niveau de familiarité avec l’APC ;
- compréhension initiale de la notion de compétence ;
- représentations de l’évaluation ;
- rapport initial à l’IA.
Évaluation formative
Réalisée tout au long des deux jours.
Traces utilisées
- carte des représentations ;
- carte de l’activité apprenante ;
- matrice ressources / obstacles / facteurs de conversion ;
- prototype de situation APC ;
- clause d’usage de l’IA ;
- grille d’évaluation critériée ;
- revue croisée entre pairs.
Évaluation finale
Elle repose sur le dossier de transformation pédagogique et le pitch final.
Le Forum mondial sur l’éducation, tenu en mai 2015 à Incheon sous l’égide de l’UNESCO et ses partenaires, s’est conclu par la Déclaration d’Incheon pour l’Éducation 2030, un engagement historique de transformer la vie grâce à une nouvelle vision de l’éducation et à des actions courageuses et innovantes pour la réaliser. Le Cadre d’action Éducation 2030, qui établit cette nouvelle vision de l’éducation pour les 15 années à venir, a été adopté par plus de 180 états membres de l’UNESCO. Quatre ans plus tard, à la 9e Réunion mondiale de la Consultation collective des ONG pour Éducation 2030 (CCONG-Éducation 2030), qui s’est tenue en Tunisie en 2019, les organisations participantes ont affirmé que le monde est confronté à une crise éducative, causée par un manque de volonté politique, une faible priorisation de l’éducation et un financement insuffisant. De plus, elles ont constaté une tendance croissante à la commercialisation de l’éducation, ce qui contribue à creuser davantage les inégalités. Les systèmes éducatifs mondiaux ne semblaient pas respecter l’engagement pris dans le programme Éducation 2030. Le ministre de l’Éducation de la Tunisie d’alors avait, à la même occasion, souligné que la plupart des pays n’avancent pas suffisamment pour atteindre les objectifs fixés pour 2030. Il a appelé à une reconnaissance de l’importance stratégique de l’éducation pour toutes les nations et a encouragé la société civile à jouer un rôle majeur dans la mobilisation pour y parvenir.