# Introduction

L’utilisation d’applications fonctionnant grâce à l’intelligence artificielle (IA) a connu une croissance dans tous les domaines de la société (Almatrafi et al., 2024). Nous n’avons qu’à penser aux solutions de l’IA pour effectuer nos achats, assurer nos déplacements ou encore à la place qu’elles occupent en éducation dans les pratiques émergentes (Zhang et Aslan, 2021). Outre ces pratiques, l’IA s’applique aussi en éducation, tant par le moyen d’applications pour l’enseignement et l’apprentissage que dans le domaine de l’administration de l’éducation, notamment en ce qui concerne les tâches administratives des directions d’établissement d’enseignement (DÉE), telles que l’analyse prédictive pour identifier les élèves à risque d’échec ou la gestion de l’organisation scolaire (Arar et al., 2025).

Suivant une perspective plus large, le rapport du Forum économique mondial de 2025 met en évidence le fait que l’IA va perturber presque tous les secteurs d’activités humaines, ce qui entraînera une modification des compétences nécessaires sur le marché du travail mondial. Dans ce contexte, le développement de la littératie en IA, soit les connaissances, compétences et attitudes nécessaires pour interagir avec l’IA, devient dès lors l’une des compétences transversales fondamentales, particulièrement en éducation, dépassant les seules compétences techniques destinées aux spécialistes de l’informatique, mais constituant néanmoins un vecteur du développement de l’intelligence humaine à intégrer en éducation (Milberg, 2025). L’objectif de la présente étude est donc de proposer un cadre de référence en littératie de l’intelligence artificielle destiné à la formation des directions d’établissement d’enseignement.

Selon Kim et Wargo (2025), les DÉE jouent un rôle central dans l’intégration de l’IA en milieu scolaire, notamment en milieu rural. Selon les auteurs, ce dernier façonne la culture du milieu scolaire, sécurise les ressources et en favorise un environnement de soutien pour le personnel enseignant et pour les élèves. Ils mettent également en évidence la nécessité, pour les DÉE, de développer des stratégies de leadership spécifiques pour surmonter les barrières infrastructurelles (p. ex., le matériel informatique obsolète, les contraintes de financement). Les auteurs suggèrent de nouer des partenariats avec des entreprises technologiques ou des décideurs politiques, ainsi que de prôner le développement professionnel du personnel enseignant et la garantie d’une adoption équitable de l’IA. Parmi les DÉE qu’ils ont interrogées, Kim et Wargo (2024) ont montré que près de la moitié (48,1 %) perçoivent de manière positive l’impact de l’IA sur la qualité de l’éducation des jeunes de la maternelle au secondaire. Cependant, d’autres résultats de recherches ont montré qu’il y avait un manque important de formation et de littératie chez les DÉE dans le domaine de l’IA en administration de l’éducation. Par exemple, une étude réalisée auprès de 46 DÉE rurales du Dakota du Sud a révélé qu’elles sous-utilisaient l’IA dans leur vie professionnelle et personnelle. En effet, les résultats ont montré que, sur une échelle maximale de quatre points de la perception de l’utilisation de l’IA par les DÉE, la valeur moyenne d’utilisation de cette technologie au travail s’élevait à 1,17, alors qu’elle atteignait 1,46 dans la sphère personnelle. Cela montre que les répondants et répondantes n’étaient pas très familières avec l’IA.

Ces résultats mettent en lumière l’importance de développer la capacité à interagir avec l’IA, notamment en offrant une formation professionnelle ciblée pour soutenir le leadership, et ainsi offrir les moyens de relever le défi de l’intégration de l’IA dans les établissements d’enseignement (Hales et al., 2025). Peifer et al. (2022) révèlent que ce défi d’intégration se présente sous quatre dimensions principales : la transformation des processus stratégiques (comme les changements organisationnels), le suivi des compétences et des qualifications du personnel, l’évolution de la culture organisationnelle et l’interaction de l’humain avec l’IA.

Au regard de la littératie en IA, les DÉE font face à au moins quatre défis majeurs : 1) la capacité d’évaluer de manière critique les outils d’IA au sein de leur établissement (Umoke et al., 2025); 2) la capacité de répondre aux considérations éthiques de l’utilisation de l’IA (Ghimire et Edwards, 2024); 3) l’accès à une formation structurée en matière de compétences numériques englobant l’IA (Noumi, 2024); 4) la capacité d’accompagner leur équipe-école dans la transformation technologique, tout en maintenant leur rôle de leadership pédagogique. Cela nécessite une compréhension approfondie des implications pédagogiques de l’IA et des stratégies d’accompagnement du changement (Girard, 2025). Cela dit, devant un manque de repère en matière de formation en IA en administration de l’éducation (Rioux, 2025), cet article a pour objectif de proposer un cadre de référence pour appuyer le développement de la littératie dans le domaine de l’IA. Le cadre est destiné à la formation de DÉE afin de soutenir leur leadership pédagogique en contexte d’intégration de plus en plus marquée de l’IA dans l’activité humaine.

Par cadre de référence, nous désignons un ensemble organisé de concepts clés, de définitions, ainsi que les liens qu’ils entretiennent entre eux dans le but de proposer un modèle conceptuel cohérent (Fortin et Gagnon, 2016). Sur la question de l’intégration de l’IA dans des secteurs d’activités humaines, Arar et al. (2024) soulignent que la transformation du leadership des DÉE est déjà amorcée, et ces directions doivent, dans une certaine mesure, gérer la « symbiose » entre l’humain et les systèmes intelligents, et ce, en reconnaissant que chaque partie apporte des compétences complémentaires dans le cadre de leurs fonctions. Par conséquent, nous soulignons l’importance d’assurer dès maintenant le développement de la littératie en IA dans la formation des DÉE pour les préparer à cette mutation inévitable. Comme le font ressortir Quaquebeke et Gerpott (2023, p. 172) dans les domaines du leadership et du comportement organisationnel, il ne s’agit plus ici « de savoir si l’IA jouera un rôle dans le leadership, mais si nous [les DÉE] jouerons encore un rôle » [traduction libre]<fnref n="1" />.

Cette étude s’avère pertinente sur le plan scientifique. Elle veut contribuer à combler une lacune importante en administration de l’éducation, soit le manque de connaissances en langue française sur la littératie en IA. Sur le plan social, cette étude propose un cadre de référence en littératie en IA destiné à la formation des DÉE, afin de répondre aux besoins du système éducatif en adaptation continue au marché du travail mondialisé.

Le présent article est structuré en cinq sections. La première présente la méthodologie adoptée, fondée sur une recension narrative des écrits. La deuxième propose une synthèse des connaissances actuelles sur l’intelligence artificielle dans le champ de l’éducation. La troisième expose une proposition de cadre de référence de la littératie en IA appliquée à l’administration de l’éducation. La quatrième section en offre une synthèse quantitative permettant d’en dégager les dimensions clés. Enfin, la cinquième section discute des résultats obtenus et conclut en mettant en évidence les apports, limites et perspectives de recherche.

<footnote n="1">« The question is not anymore whether AI will play a role in leadership, the question is whether we still play a role » Quaquebeke, N. V. et Gerpott, F. H. (2023). The Now, New, and Next of Digital Leadership: How Artificial Intelligence (AI) Will Take Over and Change Leadership as We Know It. *Journal of Leadership & Organizational Studies, 30*(3), 265-275. https://doi.org/10.1177/15480518231181731.</footnote>
# 1. Méthodologie

La recherche s’appuie sur une recension narrative des écrits afin d’offrir une synthèse qualitative et interprétative de la littérature existante (Green et al., 2006). Ce type de recension permet de produire une synthèse des connaissances et d’inclure des sujets connexes plutôt que de répondre à une question précise (Framarin et Déry, 2021). L’étude vise à proposer un cadre de référence en littératie de l’IA dans le domaine de l’administration de l’éducation en effectuant en amont un état des lieux de l’IA et de sa littératie, notamment en éducation, ainsi que les perspectives de recherche (Mandard et Allain, 2024).

## 1.1. Sources et sélection des articles et documents

Nous avons consulté les bases de données suivantes : Academic Search Complete, Applied Science & Technology, Cairn.info, Education Source, ERIC, Erudit, Google Scholar. Les mots-clés utilisés étaient les suivants : *artificial intelligence, ai or a.i. in education,*intelligence artificielle, éducation, administration de l’éducation, *school administration, educational administration, school management.*Ces mots-clés et leurs synonymes ont fait l’objet de diverses combinaisons afin de trouver la documentation appropriée. Pour affiner notre recherche, nous avons appliqué les filtres suivants : textes en langues anglaise et française, publiés entre 2000 et 2025, accessibles dans les bases de données (accès fermé et libre), articles scientifiques avec évaluation par les pairs et paires.

Cette recension des écrits est constituée de 43 articles scientifiques retenus en fonction de notre intention de recherche, soit de synthétiser les connaissances portant sur l’IA et la littératie de celle-ci dans le but d’articuler un cadre de référence en littératie en IA destiné à la formation des directions d’établissement d’enseignement. Afin d’enrichir la synthèse des connaissances, nous avons également utilisé la technique de boule de neige (Framarin et Déry, 2021) qui consiste à examiner les références bibliographiques des articles retenus, les articles qui sont cités et les publications similaires repérées dans les bases de données (incluant des livres en version imprimée et électronique), dont certaines publiées avant l’année 2000, mais qui demeurent pertinentes. Nous avons colligé les références et les fiches de lectures dans le logiciel bibliographique EndNote.
# 2. Analyse des données

Le corpus constitué des articles retenus (N=43) a fait l’objet d’une analyse de contenu manuelle en nous inspirant des travaux de Blais et Martineau (2006); Waller et Masse (1999). Ce type d’analyse a permis d’extraire les connaissances nécessaires afin d’étayer notre propos. Il s’agit notamment de :
# 3. Résultats

Les résultats de la présente recension des écrits visent ultimement à proposer un cadre de référence de la littératie en IA en administration de l’éducation destiné à la formation des DÉE. Il s’agit de proposer une synthèse des connaissances sur l’IA et la littératie dans le domaine pour justifier et combler le manque de balises dans la formation des DÉE en matière d’IA. Nous présentons les résultats de notre recension selon deux grandes catégories, soit la synthèse des connaissances sur l’IA et la littératie en IA : cadre conceptuel général. Ensuite, nous proposons le cadre de référence de la littératie en IA, à la section quatre, issu de l’analyse de notre recension des écrits. Les tableaux 2 et 3 en annexes présentent les résultats de la recension des écrits.

## 3.1. Synthèse des connaissances sur l’IA

Nous articulons la synthèse des connaissances sur l’IA en commençant par définir ce qu’est l’intelligence et l’intelligence artificielle. Ensuite, nous étudions les systèmes d’IA évalués sur la base de l’intelligence, ce qui nous permet d’aborder les capacités de l’IA en éducation, notamment en matière de leadership. Enfin, nous présentons certaines de ses limites.

### 3.1.1.Définitions de l’intelligence et de l’intelligence artificielle

D’abord, le concept d’intelligence s’avère complexe et multidimensionnel. D’après Larivée et Gagné (2006, p. 2), l’intelligence se rapporte à « une aptitude mentale très générale qui implique notamment l’habileté à raisonner, à planifier, à résoudre des problèmes, à penser abstraitement, à bien comprendre des idées complexes, à apprendre rapidement et à en tirer profit de ses expériences » (p. 2). Ainsi, l’intelligence désigne la faculté d’adaptation de l’être humain qui lui permet de comprendre et d’interagir efficacement avec son environnement. Cela étant, qu’en est-il du concept d’IA?

En 1956, John McCarthy, un informaticien américain, définit l’IA comme « la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes » [traduction libre]<fnref n="2" /> (Ng et al., 2021, p. 1). Depuis lors, le concept est plus particulièrement associé aux systèmes capables de réaliser des tâches cognitives qui simulent l’intelligence humaine grâce surtout à l’apprentissage automatique, aux réseaux neuronaux et aux grands modèles de langage (Karakose et Tulubas, 2024; Ng et al., 2021; Zawacki-Richter et al., 2019). L’apprentissage automatique (*machine learning*) désigne un volet de l’IA qui s’appuie sur des modèles statistiques et algorithmiques permettant aux systèmes d’apprendre à partir de données (Burkov, 2019; Tapalova et Zhiyenbayeva, 2022). Il faut distinguer trois types d’apprentissages principaux : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement (Hastie et al., 2001; Sutton et Barto, 1998). L’apprentissage supervisé fonctionne à partir de données étiquetées (associées à une signification précise) et sert à élaborer des algorithmes permettant de classer et de prédire les résultats. L’apprentissage non supervisé repose sur l’analyse de données non étiquetées pour déceler des schémas et des groupements dissimulés dans les données. Ce dernier type est particulièrement utile pour mettre en évidence des similarités dans un grand volume de données brutes (Bengio et al., 2013). Quant à l’apprentissage par renforcement, il s’agit de l’interaction entre un agent apprenant et son environnement en termes d’actions, d’états et de récompenses (Gupta et al., 2021), ce qui permet de créer des personnages non joueurs plus intelligents et adaptatifs dans les jeux vidéo, par exemple. D’après Sutton et Barto (1998, p. 4), « l’apprentissage par renforcement consiste à apprendre quoi faire, comment associer les situations aux actions de manière à maximiser un signal de récompense numérique » [traduction libre]<fnref n="3" />. Par ailleurs, il convient d’ajouter la forme la plus avancée d’apprentissage automatique : l’apprentissage profond (*deep learning*). Celui-ci utilise les réseaux neuronaux multicouches pour fonctionner (LeCun et al., 2015). Ils représentent une approche simulant l’interaction des réseaux neuronaux du cerveau humain pour identifier des modèles parmi des données massives : reconnaître la parole, catégoriser des images, traiter le langage naturel, prendre des décisions ou fournir des résultats, de même que pour développer des agents conversationnels intelligents (Serban et al., 2016).

Les grands modèles de langage (*large language models* – LLM) comprennent des modèles d’apprentissage profond d’IA qui peuvent exécuter plusieurs tâches de traitement automatique des langues (Burkov, 2025). On parle ici, entre autres, d’analyse et d’interprétation sémantique, à savoir de comprendre le sens d’une phrase ou d’unités linguistiques, ainsi que de rédaction de textes. De plus, les LLM ont la capacité d’automatiser des tâches et d’analyser des sentiments (positifs/négatifs). ChatGPT d’OpenAI représente un exemple pratique d’outil utilisant certains de ces grands modèles de langage. Aussi, la formulation de requêtes effectuées dans ces solutions réfère au concept de rédactique (*prompt engineering*), qui se définit comme étant « l’ensemble des techniques de rédaction orientées vers la formulation précise de requêtes envoyées à un système d’IA » (OQLF, 2023). Il s’agit d’une compétence clé pour obtenir des résultats optimaux des requêtes de l’utilisateur. Cette compétence s’appuie sur trois composantes : la connaissance du contenu, la pensée critique et l’itération (William, 2024). La connaissance du contenu permet d’aligner les objectifs de l’utilisateur et les résultats potentiels. La pensée critique sert à évaluer les résultats des requêtes par rapport à la connaissance du contenu, permettant ainsi de détecter les hallucinations (informations inventées par l’IA), les biais et les résultats erronés. L’itération a trait au processus cyclique des requêtes composé d’une vision de ce que l’utilisateur cherche, de la conception d’une requête initiale, de son essai et de son raffinement par requêtes ciblées jusqu’à l’obtention de résultats satisfaisants (William, 2024).

### 3.1.2.Les systèmes d’IA évalués sur la base de l’intelligence

Benbya et al. (2020) proposent trois paradigmes pour catégoriser les systèmes d’IA : 1) l’intelligence; 2) la technologie; 3) la fonction. Bien que cette catégorisation soit utile pour analyser comment les organisations adoptent et utilisent l’IA, elle n’est pas exclusive parce que les catégories peuvent se recouper et coexister au sein d’un même système. Par ailleurs, dans cet article, nous nous concentrons exclusivement sur les systèmes d’IA fondés sur l’intelligence pour brosser un portrait général des systèmes d’IA existants et émergents.

Le type de système basé sur la technologie divise les algorithmes en grandes familles en fonction de leurs méthodes, de leurs supports physiques et des types de données traitées. Il porte sur l’intégration de diverses technologies dans les systèmes d’IA. Le système basé sur la fonction regroupe les algorithmes par leurs fonctionnalités, telles que définies par le mouvement philosophique lié au fonctionnalisme. Parmi ces types de fonctions, on y retrouve les IA « conversationnelle, biométrique, algorithmique et robotique » [traduction libre]<fnref n="4" /> (Benbya et al., 2004, p. 4) qui se superposent dans les systèmes d’IA la plupart du temps pour effectuer les tâches. Le système qui repose sur l’intelligence s’appuie sur l’idée d’un développement computationnel qui se compare aux performances du cerveau humain, à savoir qui est « capable d’apprendre, de s’adapter et de penser comme un humain » [traduction libre]<fnref n="5" /> (Benbya et al., 2020, p. 3). Dans ce type de système, il existe une distinction importante entre l’IA faible (*weak AI*), l’IA générale (*artificial general* *intelligence*[AGI]), parfois appelée l’IA de niveau humain (*human level intelligence*) ou forte (*strong AI*), et la superintelligence (Dessureault et al., 2025).

L’IA faible est celle que nous utilisons déjà. Elle est entraînée pour effectuer une seule tâche spécifique (Benbya et al., 2020; Marcus, 2020). L’IA générale n’existe pas encore, bien que les récentes avancées des LLM laissent présager son apparition imminente, mais cela demeure des prédictions spéculatives (Grace et al., 2025). Finalement, la superintelligence dépasserait l’IA générale (Kim et al., 2024). Jamais l’humain n’a connu une telle technologie de rupture. Il est donc hasardeux de prévoir son impact exact. Pour cette raison, le terme *singularité technologique* a été conçu pour décrire l’ère de sa réalisation (Vinge, 1993). Le concept de singularité technologique évoque l’idée que les avancées technologiques évoluent de manière exponentielle, chaque innovation accélérant l’émergence des suivantes jusqu’à l’avènement de la superintelligence.

#### 3.1.2.1.Les capacités de l’IA en éducation

L’avènement de l’IA en éducation a transformé la manière d’enseigner et d’apprendre grâce aux capacités de l’IA en matière d’analyse des données, de traitement des processus cognitifs qui visent à être semblables à ceux du cerveau humain et de détection des émotions, améliorant de la sorte les processus d’apprentissage (Meng et Sermsri, 2024). En administration de l’éducation, la puissance de calcul en temps réel des données dans les solutions d’IA permet une collaboration étroite avec l’humain en offrant, par exemple, la possibilité d’augmenter l’efficacité et la précision des prises de décisions des décideurs, dont font partie les DÉE (Wang, 2021). En revanche, bien que l’IA améliore la rapidité et la précision des analyses des données, cette capacité peut entraîner une amplification des biais indésirables, tels que les préjugés et les erreurs prévisibles commises de manière inconsciente par les décideurs ou qui entrent en conflit avec des valeurs morales (p. ex., la justice et l’équité) (Hutson, 2017; Wang, 2021). Selon d’autres études, l’évolution constante des algorithmes permettra aux solutions d’IA de se substituer au leadership humain (Quaquebeke et Gerpott, 2023), ce qui aurait des conséquences profondes dans l’exercice du leadership des DÉE (Karakose, 2024).

#### 3.1.2.2.Les limites de l’IA

Bien que l’IA ait réalisé des progrès remarquables, elle reste limitée, notamment dans ses capacités cognitives et éthiques. Sur le plan cognitif, l’IA offre une capacité impressionnante de traitement de l’information par rapport à l’humain, mais elle est bien moins performante que celui-ci pour penser par analogie, c’est-à-dire à fournir des réponses avec une pensée logique qui établit des relations de cause à effet (Van der Maas et al., 2021). De plus, les solutions d’IA sont incapables de réaliser des percées fondamentales, comme de concevoir une théorie inédite, en raison de la structure de l’IA conçue pour réaliser des tâches spécifiques (IA faible). Cette déficience s’explique également par la faible capacité des solutions d’IA à transférer des informations d’un domaine de connaissance à un autre, à les conserver sur le long terme, ainsi qu’à corriger ses propres erreurs de performance (Shevlin et al., 2019). Les dispositifs d’IA souffrent également d’un manque de raisonnement sur le plan éthique. Ils ont de la difficulté à évaluer des situations morales complexes ou entourées d’incertitude (reconnaissance des connaissances tacites, comme les croyances), ce qui peut mener à des décisions sociétales préjudiciables, telles que de la discrimination, des prédictions erronées ou encore des violations à la vie privée (Guan et al., 2022). L’étude d’Aharoni et al. (2024) démontre que les systèmes d’IA peuvent certes produire une évaluation morale jugée parfois meilleure que celle des humains, mais sans une véritable compréhension émotionnelle et compassionnelle, un peu à la manière des psychopathes qui « connaissent les mots, mais pas la musique »<fnref n="6" /> (Blair et al., 2006, p. 114). D’un point de vue épistémologique, la connaissance morale authentique, selon Graff (2024), relève d’une compétence pratique non codifiable, car elle requiert une sensibilité qui reconnaît ce qui compte dans chaque situation particulière.

Bien que les sources citées dans cette section soient récentes, ces informations sont définitivement en train de changer. Donc, les limites identifiées ci-haut, bien que valides, pourraient, ou pas, être dépassées dans un avenir rapproché.

#### 3.1.2.3.Les capacités de l’IA en matière de leadership

Par définition, le leadership réfère à un

> processus par lequel un individu exerce une influence sur d’autres personnes afin qu’elles comprennent et partage sa vision de ce qui doit être fait et de la manière de le faire; également de soutenir les efforts individuels et collectifs en vue de l’atteinte d’objectifs communs
> — Schermerhorn et al., 2018, p. 313

Pour l’instant, l’IA accompagne les gestionnaires dans leur fonction de leader, comme avec la solution *monday.rocks* qui permet d’optimiser la gestion des équipes de travail (Quaquebeke et Gerpott, 2023). Cette solution, comme d’autres, aide les gestionnaires à prendre des décisions afin d’augmenter l’efficacité de leurs équipes. On peut affirmer qu’actuellement, les solutions d’IA peuvent alléger la charge de travail des décideurs en matière d’analyse de données (p. ex., les tableaux de bord de gestion interactifs) et les résultats qu’elles génèrent peuvent être suivis ou ignorés (Meng et Sermsri, 2024; Quaquebeke et Gerpott, 2023; Wang, 2021). Dans sa dimension relationnelle du leadership, il existe des agents conversationnels (p. ex., Amber) qui offrent aux gestionnaires des informations en temps réel quant à l’engagement de leurs employés et employées grâce à l’analyse des sentiments partagés de ceux-ci dans la solution d’IA (Dutta, 2021).

Par ailleurs, nous savons que le leadership ne repose pas exclusivement sur les épaules du leader officiel, comme le laisse croire la définition traditionnelle (Pearce et Conger, 2002). En éducation, nous savons aussi que l’intégration continuelle des solutions d’IA dans la foulée de son développement se réalise à la fois auprès du personnel enseignant (PE) et des DÉE à des fins de développement professionnel et d’amélioration de l’efficacité des organisations scolaires (Collin et Hennetier, 2024; Karakose et Tulubas, 2024; Vallerand et Hamel, 2024).

Ainsi, Quaquebeke et Gerpott (2023) ont développé le concept du « prochain leadership numérique » (PNL; *next of digital leadership*) fondé sur la théorie de l’autodétermination, qui est également une théorie de la personnalité, du développement social et du bien-être psychologique (Deci et Ryan, 2000; Paquet et Vallerand, 2016). Suivant cette théorie, l’individu a trois besoins psychologiques fondamentaux : le besoin d’autonomie, le besoin de compétence et le besoin d’être en relation (Deci et Ryan, 2000). C’est sur cette assise théorique que le concept prospectif du PLN met de l’avant l’idée que l’IA « ne se contentera pas de soutenir le leadership humain, mais le remplacera » [traduction libre]<fnref n="7" /> (Quaquebeke et Gerpott, 2023, p. 268). Plusieurs arguments soutiennent cette idée.

Au besoin d’autonomie à satisfaire, Logg et al. (2019) avancent que les individus auraient tendance à suivre davantage les conseils d’un algorithme plutôt que ceux d’un humain. Ce résultat nous fait croire que le perfectionnement des tableaux de bord de gestion permettra à court terme de fournir en temps réel des décisions précises et autonomes, c’est-à-dire sans l’intervention humaine (Quaquebeke et Gerpott, 2023). En ce qui concerne le besoin de compétence, les solutions de type agent conversationnel auront bientôt la capacité, si ce n’est pas déjà fait, de dépasser l’humain pour fournir des rétroactions en temps réel en fonction du développement professionnel de chacun. Selon l’étude de Yalcin et al. (2022), les humains semblent être plus réceptifs aux commentaires négatifs ou constructifs provenant d’une IA. Ce résultat plaide donc en faveur de l’émergence d’un leadership exercé par une IA capable de fournir des commentaires constructifs de manière précise, impartiale et « ultra intelligente » (Hougaard et al., 2024). Finalement, le besoin d’être en relation pourra être satisfait par l’intermédiaire d’agents conversationnels dotés de fonctionnalités avancées d’analyse de données. Cette disposition semble prometteuse selon l’étude de Folk et al. (2024) qui démontre que les agents conversationnels pourraient combler le besoin psychologique de relations sociales, particulièrement pour les personnes dont les proches n’offrent pas un soutien adéquat.

Anticiper les besoins en matière de formation en IA des DÉE exige de les préparer dans le cadre de leur formation initiale et continue. Il importe qu’elles acquièrent des connaissances fondamentales sur l’IA et qu’elles comprennent les concepts connexes, ce que Ng et al. (2021) nomment la littératie en IA.

## 3.2. La littératie en IA : cadre conceptuel général

La littératie en IA comprend un « ensemble de compétences permettant aux individus d’évaluer de manière critique les technologies de l’IA, de communiquer et de collaborer efficacement avec l’IA, et d’utiliser l’IA comme outil en ligne, à la maison et sur le lieu de travail » [traduction libre]<fnref n="8" /> (Long et Magerko, 2020, p. 2). Almatrafi et al. (2024, p. 6) ont approfondi les éléments de cette définition dans leur revue systématique en analysant 47 articles scientifiques anglophones provenant majoritairement des secteurs éducatifs et industriels publiés entre 2019 et 2023 portant sur la littératie en IA. Selon leur étude, la littératie en IA s’articule autour de six dimensions : « 1) reconnaître (être conscient); 2) connaître et comprendre; 3) utiliser et mettre en pratique; 4) évaluer; 5) créer; 6) naviguer de manière éthique (comprendre les implications éthiques et sociétales) » [traduction libre]<fnref n="9" />.

La notion de reconnaître réfère à la capacité de l’individu à reconnaître les outils technologiques dotés d’IA, puis d’être conscient de leur propre usage. Connaître et comprendre, c’est l’aspect avec lequel les individus possèdent une connaissance et une compréhension des concepts clés de l’IA, tels que l’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux (Hilbert et al., 2021; Schmidhuber, 2015). Utiliser et mettre en pratique concerne la dimension opérationnelle de l’IA. Il s’agit de la capacité à utiliser de manière efficace divers outils d’IA pour réaliser une tâche (Wang et al., 2022). Cette dimension englobe aussi la maîtrise de la collaboration et de l’interaction entre l’humain et l’IA, ainsi que la capacité d’adapter les outils d’IA afin d’atteindre un objectif en contexte de travail évoluant avec les outils numériques (Almatrafi et al., 2024; Cetindamar et al., 2024; Pinski et Benlian, 2023). La notion d’évaluer, quant à elle, est associée à la capacité de l’individu d’analyser et d’interpréter les résultats générés par l’IA en faisant preuve d’un esprit critique. Cela nécessite une bonne compréhension de leurs interactions avec les solutions d’IA (Wang et al., 2022). Créer est une compétence plus complexe à expliquer, puisqu’elle peut revêtir plusieurs facettes. Initialement, elle évoque la faculté d’un individu à concevoir et à programmer des applications d’IA. Cependant, tel que mentionné dans les travaux de Carolus et al. (2023), il est difficile de catégoriser cette compétence, puisqu’elle est difficilement accessible en raison des exigences techniques élevées (compétences avancées en programmation). Étant donné l’avènement des LLM, nous pourrions associer cette compétence avec celle en « rédactique » qui permet de créer du contenu à l’aide des LLM. Enfin, naviguer de manière éthique (comprendre les implications éthiques et sociétales) porte sur les retombées sociétales et sur des considérations axées sur l’humain en matière d’équité, de responsabilité, de transparence, d’éthique et de sécurité.

<footnote n="2">« The science and engineering of making intelligent machines » [traduction libre] (Ng, D.T.K et al., 2021).</footnote>

<footnote n="3">« Reinforcement learning is learning what to do – how to map situations to actions – so as to maximize a numerical signal » [traduction libre] (Sutton et al., 1998).</footnote>

<footnote n="4">« Conversational, biometric, algorithmic, and robotic » [traduction libre] (Benbya et al., 2004).</footnote>

<footnote n="5">« […] can learn, adapt and think like people » [traduction libre] (Benbya et al., 2020).</footnote>

<footnote n="6">« […] know the words but not the music » [traduction libre] (Blair et al., 2006).</footnote>

<footnote n="7">« The next of leadership is that AI will not only support but substitute human leadership » [traduction libre] (Quaquebeke et Gerpott, 2023).</footnote>

<footnote n="8">« AI literacy as a set of competencies that enables individuals to critically evaluate AI technologies; communicate and collaborate effectively with AI; and use AI as a tool online, at home, and in the workplace » [traduction libre] (Long et Magerko, 2020).</footnote>

<footnote n="9">« Recognize (Be aware), Know & understand, Use & apply, Evaluate, Create, Navigate ethically (understand ethical and societal implications) » [traduction libre] (Almatrafi et al., 2024).</footnote>
# 4. Cadre de référence de la littératie en IA en administration de
				l’éducation

Le Conseil de l’innovation du Québec recommande d’adapter rapidement les programmes de formation à tous les ordres d’enseignement (de la maternelle à l’université) pour renforcer la littératie en IA afin d’améliorer les capacités des individus à utiliser l’IA de manière efficace et critique (Gagnon-Turcotte et Roy, 2024). En ce qui a trait à la formation des DÉE en littératie de l’IA, outre les initiatives que nous retrouvons ici et là pour promouvoir l’utilisation de l’IA en tant qu’assistant pour soutenir le travail des DÉE (Girard, 2024), à notre connaissance, aucun module de formation dans les programmes menant au diplôme d’études supérieures spécialisées (DESS) en administration de l’éducation dans les universités québécoises ne prépare ces personnes à la montée en puissance de l’IA au-delà de sa dimension instrumentale. Il importe de souligner aussi que le ministère de l’Éducation publiera un nouveau référentiel de compétences des DÉE, attendu dans le courant de l’année 2025, dont nous ignorons, en rédigeant cet article, si les compétences en littératie en IA seront intégrées. Cela dit, le contexte étayé plus haut invite à porter un regard sur trois considérants de la formation des DÉE relativement à la littératie en IA.

Premièrement, il est établi que le développement du leadership demeure l’axe central de la formation initiale des DÉE dans les programmes de formation en administration de l’éducation (DESS) dans les universités québécoises (Poirel et al., 2021). Cela nous indique que l’acquisition d’une littératie en IA pour les DÉE devrait s’attarder en priorité sur cet axe, étant donné que l’avènement possible du PLN impliquera que celles-ci seront appelées à transiger avec des solutions d’IA qui coordonnent les individus (Quaquebeke et Gerpott, 2023).

Deuxièmement, l’évolution effervescente de l’IA met en évidence son fort potentiel d’intégration et de collaboration avec les humains. En réalité, l’intelligence humaine excelle dans le déploiement d’une pensée créative, l’interprétation des émotions, la prise en compte du long terme dans ses décisions, à l’aune d’objectifs et de valeurs jugés prioritaires, ainsi que dans l’adaptation aux nouvelles situations<fnref n="10" />. L’IA, quant à elle, est plus efficace pour automatiser des tâches répétitives, traiter des données massives (p. ex., la détection et l’analyse des comportements humains) et classer et transcrire les résultats d’analyse (Järvelä et al., 2023). Donc, cette complémentarité devrait inciter à orienter la formation en littératie en IA vers une vision intégrative de l’IA et de l’humain plutôt que concurrentielle. Par exemple, il serait judicieux d’utiliser la capacité d’analyse de l’IA pour renforcer la créativité humaine en adoptant une perspective à long terme de l’évolution constante du développement de cette littératie (Jarrahi, 2018; Karakose, 2024; Karakose et Tulubas, 2024).

Troisièmement, gardons en tête que le développement de la littératie en IA, en l’occurrence en gestion de l’éducation, doit s’actualiser pour l’humain et avec l’humain. Cette invitation s’adresse notamment aux décideurs, aux chargés et chargées de la formation, aux personnes chercheuses, ainsi qu’aux DÉE afin qu’ils participent activement à l’élaboration de la formation initiale et continue de la littératie en IA (Karakose, 2024; Tyson et Sauers, 2021).

Par conséquent, l’intégration de modules de formation en littératie en IA dans le cadre du DESS en administration de l’éducation destiné aux DÉE nous apparaît comme une nécessité à court terme, compte tenu aussi de la rapidité avec laquelle le développement dans ce domaine évolue. Ainsi, à la lumière des écrits et des considérants, nous avons conçu un cadre de référence en littératie en IA aux fins de formation des DÉE. Il comprend six propositions qui pourraient être déployées en collaboration avec toutes les parties prenantes (notamment, les universités, les associations professionnelles, les groupes de recherche et les milieux de pratique). Ces propositions ou axes de formation sont :

1. Développer une conscience technologique : formation centrée sur l’environnement de travail des DÉE quant à l’identification des outils d’IA, l’auto-évaluation des pratiques numériques en vigueur dans l’établissement d’enseignement (ÉE), ainsi que sur les moyens de cartographier l’utilisation effective et potentielle de l’IA dans l’ÉE.
2. Maîtriser les concepts clés de l’IA : formation de nature pragmatique sur les fondements de l’IA dans le cadre d’ateliers pratiques sur les technologies récentes en IA, et ce, en visant une compréhension systémique de l’écosystème de l’IA.
3. Intégrer l’IA dans la gestion scolaire : formation sur l’utilisation des outils d’IA pertinents pour les DÉE en prenant en compte la collaboration et l’intégration humain-IA. Cette formation pourrait se présenter sous forme de projets pilotes d’intégration de l’IA dans des ÉE axés sur les tâches administratives, pédagogiques et de leadership.
4. Analyser et évaluer : formation centrée sur l’analyse critique des résultats générés par l’IA en cadence avec le développement des compétences en évaluation des solutions d’IA. Fournir la capacité aux DÉE de mettre en place un cadre d’évaluation des outils d’IA dans l’ÉE.
5. Créer et innover : formation liée à la programmation d’applications simples dans le cadre d’ateliers de conception innovante de solutions d’IA correspondant aux besoins de l’ÉE, ce qui inclut la compétence en rédactique.
6. Assurer une utilisation éthique de l’IA : formation de sensibilisation sur les enjeux éthiques associés à l’IA en éducation selon un cadre de gouvernance responsable reconnu. Inclure dans la formation la connaissance des composantes pertinentes que l’on retrouve dans les mécanismes de surveillance et de contrôle éthique efficaces

La figure 1 présente le cadre de référence en littératie de l’IA organisé autour de ces six axes de formation.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 — *Cadre de référence en littératie de l’IA pour la formation des directions d’établissement d’enseignement*</figcaption></figure>

<footnote n="10">La quête de l’IA générale (IAG) exige que nous émettions une certaine réserve à notre propos, pour ne pas dire qu’il deviendrait caduc à plus ou moins long terme. L’avènement de l’IAG ambitionne à comprendre la complexité du monde de manière autonome, à s’adapter à des situations inédites, voire à développer une conscience d’elle-même, tout comme l’humain (Langlois-Berthelot et Gaie, 2024; Ng et Leung, 2020).</footnote>
# 5. Synthèse quantitative du cadre de référence

Le Tableau 1 ordonne les catégories du cadre de référence en fonction de leur importance relative dans les articles analysés dans cette recension. Il est intéressant de noter que les deux premières catégories mettent en évidence la place accordée au renforcement des compétences en matière de leadership et à l’utilisation judicieuse de l’IA dans leurs fonctions. De plus, les positions trois à cinq soulignent l’importance des aspects critiques, éthiques et analytiques lorsqu’il s’agit d’innovations liées à l’IA. Finalement, le développement d’une pensée créatrice à l’aide de l’IA n’apparaît pas comme une dimension centrale de la littératie en IA au regard de nos résultats.

<table><caption>Tableau 1 — *Synthèse quantitative du cadre de référence*</caption><tr><td>Catégories du cadre de référenceNombre de référencesPourcentage
						(%)Intégrer l’IA dans la gestion scolaire1228 %Maîtriser les concepts clés
						de l’IA921 %Développer une conscience technologique716 %Assurer une
						utilisation éthique de l’IA716 %Analyser et évaluer614 %Créer et
						innover25 %Total43100 %</td></tr></table>
# 6. Discussion et conclusion

Cet article propose un cadre de référence en littératie de l’IA pour la formation des DÉE en suivant l’idée selon laquelle le développement exponentiel de l’IA non seulement allégera les tâches administratives des DÉE, mais modifiera aussi en profondeur la manière d’exercer leur leadership, notamment en ce qui concerne leur rôle pédagogique. Notre proposition est fondée sur des écrits fondateurs et récents sur l’IA et la littératie de celle-ci. Ainsi, nous avons brossé un portrait général sur l’état des connaissances en IA, de sa définition jusqu’à ses capacités et limites, notamment en matière de leadership. Ensuite, nous avons analysé les écrits sur les éléments théoriques portant sur la littératie qui y est associée afin d’articuler notre propre cadre de référence autour de six catégories considérées comme des axes de formation des DÉE : développer une conscience technologique, maîtriser les concepts clés de l’IA, intégrer l’IA dans la gestion scolaire, analyser et évaluer, créer et innover, assurer une utilisation éthique de l’IA.

Au-delà de cette proposition, l’étude suggère de considérer le fait que, même si l’IA offre de grandes possibilités pour automatiser certaines tâches administratives et faciliter les prises de décision des DÉE, elle ne peut remplacer les compétences interpersonnelles et émotionnelles de celles-ci en tant que leaders pédagogiques. Tout comme la mise en garde de Wang (2021) concernant le risque de dépendance excessive aux solutions d’IA en gestion de l’éducation, nous lançons également un appel à toutes les parties prenantes impliquées dans la formation initiale des DÉE pour qu’elles considèrent toujours ces dernières comme des leaders humains capables d’assurer un leadership authentique en fonction des besoins sociaux et émotionnels des personnes qu’elles accompagnent vers la réussite éducative. Exercer un leadership authentique désigne aussi la capacité des DÉE d’atténuer les résistances inévitables de l’intégration de l’IA au sein des équipes-écoles, et ce, en étant transparentes sur les objectifs de cette intégration et en les impliquant activement dans la démarche de transformation (Schwarzmüller et al., 2018).

Les recherches futures gagneraient à développer un cadre intégrateur de la littératie en IA propres aux DÉE, en dépassant les référents théoriques actuellement centrés sur le champ éducatif sans toujours inclure l’administration de l’éducation. La proposition présentée constitue à cet égard une base initiale pour le développement de connaissances et de pratiques en littératie en IA appliquées à la gestion scolaire.

## Références

E., Fernandes, S., Brady, D. J., Alexander, C., Criner, M., Queen, K., Rando, J., Nahmias, E. et Crespo, V. (2024). Attributions toward artificial agents in a modified Moral Turing Test. *Sci Rep, 14*(1), 8458. https://doi.org/10.1038/s41598-024-58087-7

O., Johri, A. et Lee, H. (2024). A systematic review of AI literacy conceptualization, constructs, and implementation and assessment efforts (2019–2023). *Computers and Education Open, 6*. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100173

K., Tlili, A. et Salha, S. (2024). Human-Machine symbiosis in educational leadership in the era of artificial intelligence (AI): Where are we heading? *Educational Management Administration & Leadership*. https://doi.org/10.1177/17411432241292295

K., Tlili, A., Schunka, L., Salha, S. et Saiti, A. (2025). Reimagining educational leadership and management through artificial intelligence: An integrative systematic review. *Leadership and Policy in Schools*, 1-23. https://doi.org/10.1080/15700763.2025.2451982

H., Davenport, T. H. et Pachidi, S. (2020). Artificial intelligence in organizations: Current state and future opportunities. *SSRN Electronic Journal*. https://doi.org/10.2139/ssrn.3741983

Y., Courville, A. et Vincent, P. (2013, Aug). Representation learning: A review and new perspectives. *IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, 35*(8), 1798-1828. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2013.50

K. S., Richell, R. A., Mitchell, D. G., Leonard, A., Morton, J. et Blair, R. J. (2006). They know the words, but not the music: Affective and semantic priming in individuals with psychopathy. *Biol Psychol, 73*(2), 114-123. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2005.12.006

M. et Martineau, S. (2006). L’analyse inductive générale : description d’une démarche visant à donner un sens à des données brutes. *Recherches Qualitatives, 26*(2), 1-18. https://doi.org/10.7202/1085369ar

Burkov, A. (2019). *The hundred-page machine learning book* (vol. 1). Andriy Burkov.

Burkov, A. (2025). *The hundred-page language models book: Hands-on with PyTorch*. True Positive Incorporated.

A., Koch, M. J., Straka, S., Latoschik, M. E. et Wienrich, C. (2023). MAILS - Meta AI literacy scale: Development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded competency models and psychological change- and meta-competencies. *Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 1*(2), 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100014

D., Kitto, K., Wu, M., Zhang, Y., Abedin, B. et Knight, S. (2024). Explicating AI literacy of employees at digital workplaces. *IEEE Transactions on Engineering Management, 71*, 810-823. https://doi.org/10.1109/tem.2021.3138503

S. et Hennetier, C. (2024). Gouverner l’école à l’heure de l’IA : synthèse des connaissances sur la gouvernance scolaire basée sur les données. *Médiations et médiatisations,*(18), 43-66. https://doi.org/10.52358/mm.vi18.412

E. L. et Ryan, R. M. (2000). The "What" and "Why" of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. *Psychological Inquiry, 11*(4), 227-268. https://doi.org/10.1207/s15327965pli1104_01

J.-S., Lamontagne, R. et Parisé, P.-O. (2025). The ethics of crating artificial superintelligence: A global risk perspective. *AI and Ethics*. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00793-7

Dutta, D. (2021). Amber by Infeedo: The CEO's virtual assistant revolutionizing employee engagement. *Indian Institute of Management-Bangalore: Harvard Business School Case*.

D., Yu, S., Dunn, E. et Matthews, J. (2024). Can chatbots ever provide more social connection than humans? *Collabra: Psychology, 10*(1). https://doi.org/10.1525/collabra.117083

Fortin, M.-F. et Gagnon, J. (2016). *Fondements et étapes du processus de recherche : méthodes quantitatives et qualitatives*. Chenelière éducation.

Framarin, A. et Déry, V. (2021). *Les revues narratives : fondements scientifiques pour soutenir l'établissement de repères institutionnels*. https://www.inspq.qc.ca/publications/2780

Gagnon-Turcotte, S. et Roy, R. (2024). *Prêt pour l'IA. Répondre au défi du développement et du déploiement responsable de l'IA au Québec*. https://conseilinnovation.quebec/wp-content/uploads/2024/02/Rapport_IA_CIQ-1.pdf

A. et Edwards, J. (2024). From guidelines to governance: A study of ai policies in education. Dans. International Conference on Artificial Intelligence in Education. https://arxiv.org/abs/2403.15601

Girard, M.-A. (2024). *Pourquoi utiliser les outils d'IA en tant que direction d'école ? Potentiel, limites et explorations*. École branchée. Enseigner à l'ère du numérique. https://ecolebranchee.com/formation-video/pourquoi-utiliser-ia-direction/

Girard, M.-A. (2025, 17 mai). *L'intelligence artificielle comme tremplin pour le leadership pédagogique*. https://ecolebranchee.com/ia-tremplin-leadership-pedagogique/

K., Stewart, H., Sandkühler, J. F., Thomas, S., Weinstein-Raun, B., Brauner, J. et Korzekwa, R. C. (2025). Thousands of AI authors on the future of AI. https://arxiv.org/abs/2401.02843

J. (2024). Moral sensitivity and the limits of artificial moral agents. *Ethics and Information Technology, 26*(1), 13. https://link.springer.com/article/10.1007/s10676-024-09755-9

B. N., Johnson, C. D. et Adams, A. (2006). Writing narrative literature reviews for peer-reviewed journals: Secrets of the trade. *Journal of chiropractic medicine, 5*(3), 101-117. https://doi.org/10.1016/S0899-3467(07)60142-6

H., Dong, L. et Zhao, A. (2022, Sep 16). Ethical risk factors and mechanisms in artificial intelligence decision making. *Behav Sci (Basel), 12*(9). https://doi.org/10.3390/bs12090343

A., Savarese, S., Ganguli, S. et Fei-Fei, L. (2021). Embodied intelligence via learning and evolution. *Nature communications, 12*(1), 5721. https://www.nature.com/articles/s41467-021-25874-z

P. D., Elfarargy, H. et Durr, T. (2025). Exploring rural school principals’ perceptions of artificial intelligence for implementation and challenges in PK-12 schools. *Journal of Educational Leadership in Action, 9*(3), 3. https://digitalcommons.lindenwood.edu/ela/vol9/iss3/3/

T. J., Tibshirani, R. J. et Friedman, J. H. (2001). *The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction*. Springer.

S., Coors, S., Kraus, E., Bischl, B., Lindl, A., Frei, M., Wild, J., Krauss, S., Goretzko, D. et Stachl, C. (2021). Machine learning for the educational sciences. *Review of Education, 9*(3). https://doi.org/10.1002/rev3.3310

Hougaard, R., Carter, J. et Stembridge, R. (2024). *The Best Leader Can't Be Replaced by AIO*. https://hbr.org/2024/01/the-best-leaders-cant-be-replaced-by-ai

M. (2017). Even artificial intelligence can acquire biases against race and gender. *Science*. https://doi.org/10.1126/science.aal1053

M. H. (2018). Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making. *Business Horizons, 61*(4), 577-586. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.03.007

S., Nguyen, A. et Hadwin, A. (2023). Human and artificial intelligence collaboration for socially shared regulation in learning. *British Journal of Educational Technology, 54*(5), 1057-1076. https://doi.org/10.1111/bjet.13325

T. (2024). Will artificial intelligence (AI) make the school principal redundant? A preliminary discussion and future prospects. *Educational Process International Journal, 13*(2), 7-14. https://doi.org/10.22521/edupij.2024.132.1

T. et Tulubas, T. (2024). School leadership and management in the age of artificial intelligence (AI): Recent developments and future prospects. *Educational Process International Journal, 13*(1), 7-14. https://doi.org/10.22521/edupij.2024.131.1

H., Yi, X., Yao, J., Lian, J., Huang, M., Duan, S., Bak, J. et Xie, X. (2024). The road to artificial SuperIntelligence: A comprehensive survey of superalignment. *arXiv preprint arXiv:2412.16468*. https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.16468

J. et Wargo, E. (2025). Empowering educational leaders for AI integration in rural STEM education: Challenges and strategies. *Frontiers in Education, 10*. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1567698

Langlois-Berthelot, J. et Gaie, C. (2024). Intelligence artificielle générale : comment va-t-on la réguler ? *Polytechnique insights*. https://www.polytechnique-insights.com/tribunes/science/intelligence-artificielle-generale-comment-va-t-on-la-reguler/

S. et Gagné, F. (2006). Intelligence 101 ou l'ABC du QI. *Revue de psychoéduction, 35*(1). https://papyrus.bib.umontreal.ca/xmlui/bitstream/handle/1866/13883/2_VOL35NO1_EDITORIAL.pdf?sequence=1

Y., Bengio, Y. et Hinton, G. (2015). Deep learning. *nature, 521*(7553), 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539

J. M., Minson, J. A. et Moore, D. A. (2019). Algorithm appreciation: People prefer algorithmic to human judgment. *Organizational Behavior and Human Decision Processes, 151*, 90-103. https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2018.12.005

D. et Magerko, B. (2020). *What is AI literacy? Competencies and design considerations*. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Honolulu, HI, USA. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727

M. et Allain, É. (2024). Les revues narratives de la littérature en sciences de gestion. Principes, portée et applications. *Revue Française De Gestion, 317*(4), 13-28. https://shs.cairn.info/revue-francaise-de-gestion-2024-4-page-13

Marcus, G. (2020). The next decade in AI: four steps towards robust artificial intelligence. *arXiv preprint arXiv:2002.06177*. https://doi.org/10.48550/arXiv.2002.06177

Meng, N. et Sermsri, N. (2024). Integration of big data and AI in educational leadership practices: Opportunities and challenges. *Eurasian Journal of Educational Research (EJER),*(111), 47-67. https://doi.org/10.14689/ejer.2024.111.04

Milberg, T. (2025). Why AI literacy is now a core competency in education. Dans. World Economic Forum. https://www.weforum.org/stories/2025/05/why-ai-literacy-is-now-a-core-competency-in-education/

D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W. et Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. *Computers and Education: Artificial Intelligence, 2*. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041

G. W. et Leung, W. C. (2020). Strong artificial intelligence and consciousness. *Journal of Artificial Intelligence and Consciousness, 07*(01), 63-72. https://doi.org/10.1142/s2705078520300042

Noumi, C. (2024). Project insights report: Digital transformation of schools and training centres. https://fsc-ccf.ca/wp-content/uploads/2025/02/digital-transformation-of-schools-and-training-centres.pdf

Office québécois de la langue française. (2023). *Rédactique*. https://vitrinelinguistique.oqlf.gouv.qc.ca/fiche-gdt/fiche/26571214/redactique

Paquet, Y. et Vallerand, R. (2016). *La théorie de l'autodétermination : aspects théoriques et appliquées*. De Boeck Supérieur.

C. L. et Conger, J. A. (2002). *Shared leadership: Reframing the hows and whys of leadership*. Sage Publications.

Y., Jeske, T. et Hille, S. (2022). Artificial intelligence and its impact on leaders and leadership. *Procedia Computer Science, 200*, 1024-1030. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.301

M. et Benlian, A. (2023). A*I literacy - Towards measuring human competency in artificial intelligence.* Dans Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85149165233&partnerID=40&md5=f0161612fac7d5ccb1556c3172774286

E., D’arrisso, D., Lapointe, P. et Drouin, H. (2021). Chapitre 4. La formation continue des directions d’établissement d’enseignement au Québec : construire un partenariat entre l’université et le milieu scolaire. Dans *Les directions d’établissement au cœur du changement* (p. 91-107). De Boeck Supérieur. https://doi.org/10.3917/dbu.progi.2021.01.0091

N. V. et Gerpott, F. H. (2023). The now, new, and next of digital leadership: How artificial intelligence (AI) will take over and change leadership as we know it. *Journal of Leadership & Organizational Studies, 30*(3), 265-275. https://doi.org/10.1177/15480518231181731

Rioux, M. (2025, 2 juin). *L’intelligence artificielle, un levier à apprivoiser pour les directions d’école*. https://ecolebranchee.com/intelligence-artificielle-levier-apprivoiser-directions-ecole/

Schermerhorn, J. R., Uhl-Bien, M., Osborn, R. et De Billy, C. (2018). *Comportement humain et organisation* (6<sup>e</sup> éd.). Pearson ERPI.

J. (2015, Jan). Deep learning in neural networks: An overview. *Neural Netw, 61*, 85-117. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2014.09.003

T., Brosi, P., Duman, D. et Welpe, I. M. (2018). How does the digital transformation affect organizations? Key themes of change in work design and leadership. *Management Revue, 29*(2), 114-138. https://www.jstor.org/stable/26491473

I., Sordoni, A., Bengio, Y., Courville, A. et Pineau, J. (2016). Building end-to-end dialogue systems using generative hierarchical neural network models. Dans *Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence*. https://doi.org/10.1609/aaai.v30i1.9883

H., Vold, K., Crosby, M. et Halina, M. (2019, Oct 4). The limits of machine intelligence: Despite progress in machine intelligence, artificial general intelligence is still a major challenge. *EMBO Rep, 20*(10), e49177. https://doi.org/10.15252/embr.201949177

R. S. et Barto, A. G. (1998). *Reinforcement learning: An introduction* (vol. 1). MIT press Cambridge.

O. et Zhiyenbayeva, N. (2022). Artificial intelligence in education: AIEd for personalised learning pathways. *Electronic Journal of e-Learning, 20*(5), 639-653. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1373006.pdf

M. M. et Sauers, N. J. (2021). School leaders' adoption and implementation of artificial intelligence. *Journal of Educational Administration, 59*(3), 271-285. https://doi.org/10.1108/jea-10-2020-0221

Umoke, C. C., Nwangbo, S. O. et Onwe, O. A. (2025). The governance of AI in education: Developing ethical policy frameworks for adaptive learning technologies. *International Journal of Applied Science and Mathematical Theory, 11*(2), 71-88. https://doi.org/10.56201/ijasmt.vol.11.no2.2025.pg71.88

V. et Hamel, C. (2024). Le développement professionnel des enseignants à et avec l’intelligence artificielle : une revue de littérature. *Médiations et médiatisations,*(18), 43-66. https://doi.org/10.52358/mm.vi18.407

der Maas, H. L. J., Snoek, L. et Stevenson, C. E. (2021). How much intelligence is there in artificial intelligence? A 2020 update. *Intelligence, 87*, 101548. https://doi.org/10.1016/j.intell.2021.101548

Vinge, V. (1993). *The coming technological singularity: How to survive in the post-human era*. https://users.manchester.edu/Facstaff/SSNaragon/Online/100-FYS-F15/Readings/Vinge,%20The%20Coming%20Technological%20Singularity.pdf

Waller, S. et Masse, C. (1999). *L'analyse documentaire : une approche méthodologique*. ADBS Editions.

B., Rau, P.-L. P. et Yuan, T. (2022). Measuring user competence in using artificial intelligence: Validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. *Behaviour & Information Technology, 42*(9), 1324-1337. https://doi.org/10.1080/0144929x.2022.2072768

Y. (2021). When artificial intelligence meets educational leaders’ data-informed decision-making: A cautionary tale. *Studies in Educational Evaluation, 69*. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100872

C. (2024). Prompting change: Exploring prompt engineering in large language model AI and its potential to transform education. *TechTrends: Linking Research and Practice to Improve Learning, 68*(1), 47-57. https://doi.org/10.1007/s11528-023-00896-0

G., Lim, S., Puntoni, S. et van Osselaer, S. M. (2022). Thumbs up or down: Consumer reactions to decisions by algorithms versus humans. *Journal of Marketing Research, 59*(4), 696-717. https://doi.org/10.1177/00222437211070016

O., Marín, V. I., Bond, M. et Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? *International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16*(1). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

K. et Aslan, A. B. (2021). AI technologies for education: Recent research & future directions. *Computers and Education: Artificial Intelligence, 2*. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100025