# Introduction

L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur de nombreux secteurs, y compris celui de l’éducation. Si son potentiel pour optimiser l’administration de l’éducation demeure sous-exploré, la complexité croissante des environnements scolaires et les exigences d’efficacité organisationnelle (Alladatin et Soumanou, 2024; Leithwood et al., 2020; Psyché et al., 2024) invitent à proposer de nouvelles approches administratives et pédagogiques. Dans ce contexte, l’IA constitue un levier stratégique susceptible d’atténuer la complexité et de renouveler les pratiques administratives des directions d’établissement d’enseignement. Des recherches comme celles d’Ahmad et al. (2022) et de Julien (2024) conviennent également que les gains potentiels pour l’administration de l’éducation sont manifestes tout en insistant sur les préalables nécessaires à son intégration réussie au sein du secteur, notamment en matière d’infrastructures techniques et de compétences humaines.

Au-delà de ces considérations organisationnelles, la question de l’IA en éducation s’inscrit dans un contexte politique plus large. À l’échelle nationale, par exemple, le *Plan d’action numérique en éducation et en enseignement supérieur du Québec* (Cabinet du ministre de l’Éducation, du Loisir et du Sport, 2018) promeut l’usage des technologies numériques pour soutenir la réussite éducative et l’efficacité des établissements d’enseignement. À l’échelle internationale, l’UNESCO encourage l’exploitation du potentiel de l’IA dans l’éducation (UNESCO, 2023), tout en rappelant la nécessité de garantir une gouvernance responsable et une équité d’accès. De même, l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE, 2022) insiste sur l’importance d’accompagner la transformation numérique par des politiques visant à réduire les inégalités et à encadrer les pratiques. Or, pour être durable, l’intégration de l’IA exige une formation adéquate des acteurs et une adaptation aux réalités locales (Eden et al., 2024). Il importe également de faire preuve de vigilance pour éviter que l’automatisation ne conduise à une standardisation excessive au détriment des spécificités contextuelles (Collin et Karsenti, 2013).

Malgré l’intérêt qu’elle suscite, l’utilisation de l’IA dans l’administration scolaire est encore peu documentée. Tyson et Sauers (2021) constatent que les écrits sur le sujet restent limités et insistent sur la nécessité de recherches plus approfondies. Alors que l’IA est plus largement étudiée pour améliorer l’enseignement et l’apprentissage, les études portant sur son usage en administration de l’éducation restent marginales (Coccoli et al., 2014). Le présent article veut contribuer à combler cette lacune par le moyen d’une revue de la portée de la littérature sur l’utilisation de l’IA dans l’administration de l’éducation, notamment en ce qui a trait à ses pratiques, à ses bénéfices et à ses défis. Cette revue de la portée a pour objectifs : 1) d’analyser les tendances et les priorités de recherche sur l’IA en administration de l’éducation; 2) d’identifier les usages concrets de l’IA dans ce champ; 3) de mettre en lumière les bénéfices documentés; 4) de documenter les défis et les enjeux critiques soulevés dans la littérature.

Nous avons retenu la méthodologie de la revue de la portée (*scoping review*), car elle se prête particulièrement bien à l’exploration d’un champ de recherche en émergence et à l’identification des tendances et des lacunes. Contrairement à une revue systématique d’écrits qui répond à une question ciblée, la revue de la portée permet de cartographier plus largement l’étendue des travaux disponibles. En l’absence d’une synthèse approfondie des connaissances, cette approche est apparue comme la plus pertinente pour éclairer les chercheurs et chercheures, décisionnaires et praticiens et praticiennes sur l’évolution des tendances de l’IA en administration scolaire et sur les enjeux qu’elle soulève.

L’article est structuré en trois parties. La première présente la méthodologie de la revue de la portée. La deuxième partie couvre l’analyse des résultats et la troisième partie expose les principaux constats de la revue des écrits.
# 1. Démarche méthodologique

Le choix de la revue de la portée est particulièrement indiqué lorsqu’il s’agit de cartographier un domaine d’étude, de cerner les types de preuves disponibles et d’identifier les lacunes dans la littérature. Selon Munn et al. (2018), cette forme de recension des écrits propose une synthèse des connaissances dont l’objectif principal est d’identifier la portée, mais aussi l’étendue et la nature des preuves disponibles sur un sujet donné. Les revues de la portée et les revues systématiques ont en commun de reposer sur des méthodologies rigoureuses et transparentes. Une méthodologie rigoureuse dans le domaine des revues de la littérature exige de planifier de façon détaillée et d’appliquer de manière systématique les étapes de recherche, de sélection et d’analyse afin de minimiser les biais. Pour sa part, une méthodologie transparente exige de documenter chaque étape du processus permettant ainsi à d’autres personnes de reproduire l’étude (Levac et al., 2010; Munn et al., 2018). La revue de la portée vise à explorer l’étendue et la nature des recherches sur un sujet de façon large, sans se limiter à une question précise ou à une évaluation critique détaillée des études individuelles (Munn et al., 2018). En revanche, la revue systématique, plus restrictive, se concentre sur une question de recherche spécifique et synthétise les preuves pour en tirer des conclusions applicables à la pratique (Moher et al., 2009).

Pour assurer la rigueur et la transparence de notre revue de la portée, nous nous sommes inspirés du cadre méthodologique proposé par Arksey et O’Malley (2005). Ce cadre structure le processus en cinq étapes : 1) l’identification de la question de recherche; 2) l’identification des études pertinentes; 3) la sélection des études; 4) la cartographie des données; 5) le résumé et le rapport des résultats (Arksey et O’Malley, 2005, p. 23). Il importe de préciser qu’à la première étape, il ne s’agit pas d’une question de recherche au sens étroit reposant sur une hypothèse vérifiable, comme c’est le cas dans une revue systématique ou une recherche empirique. C’est plutôt une question exploratoire, large, qui guide l’ensemble du processus de cartographie. Dans le cas de notre étude, la question de recherche portait sur l’étendue, la nature et la diversité des usages, des bénéfices et des défis associés à l’utilisation de l’IA en administration de l’éducation. Les écrits scientifiques publiés entre 2014 et 2025 sur le sujet ont fait l’objet de la revue de la portée.

Pour affiner notre approche, nous avons appliqué les recommandations du guide PRISMA-ScR (cadre méthodologique développé pour les revues systématiques et les méta-analyses et, par extension, pour les revues de portée), développé par Tricco et al. (2018). Ce guide fournit une liste de vérification de 20 éléments et un diagramme de flux pour structurer le processus de sélection des études et garantir une présentation claire des résultats (Tricco et al., 2018, p. 469). Nous avons adapté ces balises pour structurer de manière explicite et transparente la présentation de notre revue, et documenter et analyser les écrits en quatre étapes interdépendantes. Ce sont : 1) la définition des critères d’inclusion et d’exclusion; 2) la recherche et la sélection des études pertinentes; 3) l’analyse qualitative et quantitative des écrits; 4) la synthèse des analyses. Cette organisation reflète à la fois les pratiques courantes en revue de la portée (Levac et al., 2010), ainsi que les ajustements méthodologiques réalisés par les auteurs de cette étude pour répondre aux spécificités du champ.

La revue de la portée n’est pas exempte de limites. En particulier, les études accessibles et publiées peuvent ne pas refléter l’ensemble des expériences pratiques, notamment dans des contextes sous-représentés comme les pays à faibles ressources, et ce, en raison du biais de publication ou du manque de diffusion de la recherche grise, un phénomène largement reconnu dans la littérature relative aux revues de la portée et aux revues systématiques (Arksey et O’Malley, 2005; Munn et al., 2018; Tricco et al., 2018).

## 1.1. Définition des critères d’inclusion et d’exclusion

La première étape a consisté à établir des critères clairs pour sélectionner les études pertinentes à l’échelle internationale. Les critères d’inclusion ont été soigneusement élaborés pour assurer une cohérence avec cette revue de la portée. Ainsi, pour être inclus dans l’analyse, les textes retenus devaient :

Des critères d’exclusion ont aussi été définis pour écarter les articles qui ne répondaient pas aux exigences de l’étude. Ainsi, les travaux centrés exclusivement sur les applications pédagogiques de l’IA n’ont pas été retenus, tout comme les publications informelles telles que les billets de blogues. De même, les documents ne proposant aucune approche, discussion ou résultat applicable dans le champ de l’administration de l’éducation ont été exclus de l’analyse.

## 1.2. Recherche et sélection des études pertinentes

La recherche des écrits pertinents a été menée dans trois bases de données reconnues : Érudit, JSTOR et Google Scholar. Une recherche complémentaire a été effectuée dans Semantic scholar afin de compléter le corpus en y intégrant divers rapports institutionnels (UNESCO, Gouvernement du Québec, etc.). Des publications pertinentes non éditées sous forme d’articles scientifiques ont aussi été retenues afin de garantir une bonne couverture des travaux disponibles sur l’IA en administration de l’éducation. Les mots clés ont été soigneusement sélectionnés pour refléter les objectifs de l’étude; ils incluent *intelligence artificielle*, *administration de l’éducation*, *automatisation administrative* et *analyse prédictive**.*

L’ensemble des écrits identifiés a aussi été soumis à un processus de sélection en trois phases selon les lignes directrices de PRISMA-ScR (Tricco et al., 2018) pour garantir la rigueur et la transparence de notre démarche :

À l’issue de ce processus, 30 textes ont été retenus pour leur pertinence et leur rigueur scientifique au regard des objectifs de la présente revue de la portée. Parmi ces textes, 21 sont en anglais et 9 en français. Le corpus se compose de 25 articles scientifiques, d’une thèse et de 4 rapports. Ces rapports proviennent d’institutions reconnues, notamment l’UNESCO, le Sénat français, le Gouvernement du Québec et le Conseil supérieur de l’éducation du Québec. Bien que la période couverte par notre recension s’étende de 2014 à 2025, aucun texte datant d’avant 2020 n’a été retenu à l’issue du processus de sélection, ce qui vient confirmer l’intérêt récent de la thématique de l’IA en administration de l’éducation au sein du milieu de la recherche. Le tableau 1 présente la synthèse thématique des publications retenues selon les usages, les bénéfices et les défis de l’IA en administration de l’éducation.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Tableau 1 — *Synthèse thématique des publications selon les usages, les bénéfices et les défis de l’IA en administration de l’éducation*</figcaption></figure>

## 1.3. Analyse qualitative et quantitative des écrits

L’analyse des écrits a été effectuée en combinant une approche quantitative exploratoire et une analyse qualitative de contenu thématique, dans une logique de complémentarité méthodologique souvent préconisée dans la revue de la portée (Levac et al., 2010; Munn et al., 2018). Cette séquence quantitative puis qualitative a été choisie afin de commencer par une cartographie générale du champ et pour identifier les grandes tendances, les volumes de publications, les mots-clés dominants et les évolutions chronologiques. Ces résultats quantitatifs ont ensuite guidé l’analyse qualitative afin d’orienter la catégorisation des contenus et d’affiner les thématiques émergentes.

Conformément aux recommandations de la phase de préanalyse de Bardin (2013) pour l’analyse de contenu thématique, chaque document retenu a fait l’objet d’une lecture approfondie, réalisée à l’aide d’un tableau analytique. Nous avons choisi cette approche pour documenter de manière systématique les informations pertinentes de chaque publication. Le Tableau 1 a guidé l’extraction d’informations selon trois axes principaux : 1) les usages de l’IA en administration de l’éducation; 2) les bénéfices observés ou anticipés; 3) les défis et enjeux liés à son utilisation. Les axes de cette analyse ont été définis selon une approche de codage mixte. D’une part, ils ont été définis de manière déductive en fonction des objectifs de notre revue de la portée, qui visaient à identifier les usages, les bénéfices et les défis de l’IA en administration de l’éducation. D’autre part, ils ont aussi été précisés de manière inductive au fil de nos lectures pour favoriser l’émergence de sous-thèmes spécifiques. Cette approche a été privilégiée, car elle permet de mieux cerner la nature et l’étendue du champ de recherche. Une coanalyse intercodeurs a été conduite sur 20 % du corpus (six textes) afin de vérifier la cohérence des codages. Conformément aux principes de validation en analyse qualitative thématique (Miles et al., 2014), les divergences d’interprétation ont été discutées conjointement, ce qui a conduit à ajuster certaines catégories et à consolider la fiabilité de la codification finale.

Nous avons aussi mobilisé des techniques de traitement automatique du langage naturel (*natural language processing*, NLP) afin d’extraire et de visualiser les principaux termes et relations sémantiques présents dans le corpus. Ces techniques ont été mises en oeuvre à l’aide de l’environnement de programmation Python, en utilisant la bibliothèque spécialisée NLTK (*Natural Language Toolkit* ou en français Trousse à outils pour le traitement automatique du langage naturel) pour l’analyse lexicale et sémantique. L’approche a permis de générer un nuage de mots pour mettre en évidence les expressions les plus fréquentes dans les articles et offre ainsi une cartographie thématique des axes de recherche dominants. Par ailleurs, nous avons construit un réseau de cooccurrence des mots clés qui fait ressortir les associations lexicales les plus représentatives autour du concept d’intelligence artificielle en administration de l’éducation.

## 1.4. Synthèse des analyses

La dernière étape de notre démarche méthodologique a consisté à analyser les données et à les synthétiser afin de fournir une vue d’ensemble cohérente et structurée de notre corpus. Cette synthèse a mené à une cartographie de l’état actuel des connaissances sur l’IA en administration de l’éducation, tout en identifiant les lacunes existantes dans la littérature. Ainsi, la revue de la portée combine les travaux existants sur les usages, les avantages et les défis de l’utilisation de l’IA en administration de l’éducation. Elle propose également des pistes pour orienter les futures recherches et favoriser une adoption raisonnée et efficace de l’IA.
# 3. Discussion

L’objectif de cet article était d’analyser l’utilisation de l’intelligence artificielle en administration de l’éducation, en identifiant ses usages, ses bénéfices et ses défis à partir d’une revue de la portée. Cette discussion propose une mise en perspective critique des résultats obtenus. Elle vise à identifier les convergences et les contradictions dans les écrits, à souligner les zones encore peu explorées, à identifier les principaux enseignements et à dégager les apports de cette recension pour la recherche et la pratique en administration de l’éducation.

L’analyse des écrits (n=30) révèle que l’IA représente une opportunité en matière d’automatisation des tâches, de prises de décisions basées sur les données et d’optimisation des ressources éducatives (Ahmad et al., 2022; Jara et Ochoa, 2020). Toutefois, son utilisation dans l’administration de l’éducation ne peut être abordée uniquement sous l’angle de l’innovation technologique : elle doit être réfléchie, encadrée et adaptée aux besoins spécifiques des établissements scolaires (Tremblay Chevalier et al., 2023). L’IA a certes le potentiel d’améliorer l’efficacité organisationnelle des établissements en facilitant la gestion des ressources humaines, l’optimisation budgétaire et le suivi des performances scolaires (Ramalingam et Maniam, 2024). Elle peut aussi permettre une personnalisation accrue des services éducatifs et offrir des parcours d’apprentissage adaptés aux besoins individuels des élèves grâce aux systèmes d’analyse prédictive et aux outils d’apprentissage adaptatif (*adaptive learning*) (Jara et Ochoa, 2020).

Cependant, l’analyse critique des études existantes a montré qu’il existe une série de défis qui entravent une adoption équitable et efficace de l’IA, en plus de souligner le besoin de trouver un équilibre entre innovation et encadrement éthique. Si les écrits recensés mettent en évidence des opportunités indéniables, la plupart des études sont descriptives et centrées sur les potentialités techniques de l’IA. Peu d’entre elles proposent des évaluations empiriques approfondies de l’impact réel de ces technologies dans les établissements scolaires, ce qui limite la portée pratique des résultats. Certains textes recensés valorisent l’IA comme levier incontournable d’efficacité organisationnelle, tandis que d’autres insistent sur ses risques de renforcement des inégalités et sur les dilemmes éthiques non résolus. De plus, les écrits se concentrent principalement sur des contextes technologiques avancés (Europe, Amérique du Nord) et laissent peu de place à l’étude des réalités des établissements en milieux défavorisés ou dans des contextes francophones hors Occident.

Les principaux enjeux identifiés dans notre revue de la portée sont la protection des données personnelles, la réduction des biais algorithmiques, les disparités d’accès aux technologies et la formation des acteurs éducatifs (Tremblay Chevalier et al., 2023). Sans un encadrement adéquat, l’IA risque d’accentuer les inégalités existantes, notamment entre les établissements bien dotés et ceux aux ressources limitées (Ahmad et al., 2022). De plus, les préoccupations éthiques liées à la transparence des décisions automatisées et à l’impact de la collecte massive de données scolaires nécessitent une régulation claire (Collin et Marceau, 2022). Les recommandations issues de cette revue de la portée convergent vers la nécessité d’une approche stratégique et éthique de l’intégration de l’IA en administration de l’éducation. Plusieurs actions sont alors à privilégier afin d’assurer une transition équilibrée et bénéfique vers l’IA pour l’ensemble des parties prenantes.

## 3.1. Renforcer la formation et le développement des compétences

Les écrits montrent que le manque de compétences techniques constitue un frein majeur à l’adoption de l’IA dans les établissements d’enseignement (Ahmad et al., 2022). Karakose et Tülübaş (2024) insistent sur l’importance d’un leadership éclairé et d’une formation continue pour inciter les gestionnaires à intégrer ces outils de manière optimale et stratégique. Les membres du personnel enseignant et administratif doivent être formés aux enjeux de l’IA, tant sur le plan technique que sur le plan éthique (Tremblay Chevalier et al., 2023). Il est donc essentiel de déployer des formations continues afin de renforcer leurs compétences dans l’utilisation des technologies d’IA en gestion éducative (Jara et Ochoa, 2020). Par ailleurs, l’intégration de modules dédiés à l’IA dans les cursus de formation des futurs gestionnaires scolaires apparaît comme une nécessité pour garantir une culture numérique et éthique robuste (Collin et Marceau, 2021). Enfin, le développement de collaborations avec les universités et les centres de recherche constitue une voie prometteuse pour favoriser une appropriation éclairée et critique des outils d’IA, en veillant à une adoption alignée sur les besoins réels des établissements scolaires.

## 3.2. Élaborer des cadres réglementaires robustes et garantir la transparence des
				algorithmes

L’encadrement des usages de l’IA en éducation nécessite une réglementation adaptée pour prévenir les risques liés à la collecte de données et aux décisions algorithmiques (Tremblay Chevalier et al., 2023). Comme le soulignent certains auteurs (DNE-TN2, 2024; Floridi et al., 2018), l’utilisation de l’IA dans l’administration publique nécessite des cadres réglementaires solides pour garantir la transparence des algorithmes et éviter une délégation excessive des décisions stratégiques aux systèmes automatisés. Afin de limiter ces dérives, certains travaux étudiés recommandent l’adoption de cadres normatifs et de pratiques plus inclusives pour encadrer l’usage de l’intelligence artificielle en administration de l’éducation. L’instauration de normes strictes en matière de gouvernance des données, à l’image des régulations existantes comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe, apparaît essentielle pour assurer une collecte, une utilisation et un stockage des données conformes aux principes de confidentialité et de protection des informations personnelles (Ahmad et al., 2022). L’exigence de transparence des systèmes d’IA doit être aussi renforcée en imposant des audits réguliers et des protocoles d’explicabilité des décisions, garantissant ainsi un contrôle accru sur les processus algorithmiques et leurs impacts en administration de l’éducation (Collin et Marceau, 2022).

Les écrits soulignent également l’importance d’une validation continue des algorithmes par des experts en éducation et en éthique, afin d’identifier et de corriger d’éventuels biais algorithmiques susceptibles de reproduire ou d’amplifier des inégalités existantes (Jara et Ochoa, 2020). Une telle démarche s’accompagne de la mise en place d’audits indépendants, qui permettent de vérifier que les décisions automatisées respectent les principes d’équité et d’inclusion. Enfin, l’élaboration de chartes éthiques spécifiques à l’usage de l’IA en administration de l’éducation, impliquant le personnel administratif et enseignant, les parents et les chercheurs, apparaît comme une mesure nécessaire pour garantir une adoption responsable et concertée de ces technologies (Tremblay Chevalier et al., 2023). Toutefois, ces mesures ne peuvent être pleinement efficaces sans une transparence accrue de la part des concepteurs d’IA, ce qui pose la question plus large de la gouvernance des technologies éducatives et de la responsabilité des acteurs impliqués dans leur développement et leur déploiement (Ahmad et al., 2022). Huang, Spector et Yang (2019) insistent alors sur l’importance de politiques éducatives claires pour guider l’implantation de ces technologies tout en protégeant les acteurs impliqués tandis que UNESCO (2023) insistent sur l’importance d’une gouvernance proactive pour assurer un déploiement équitable et éthique des technologies dans les systèmes éducatifs. Dans cette perspective, il est frappant de constater que la sobriété numérique n’est pas abordée dans les écrits analysés, révélant un angle mort important quant aux enjeux écologiques et aux limites matérielles des technologies éducatives.

## 3.3. Réduire les inégalités d’accès aux technologies de l’IA

Les écarts d’accès aux technologies entre les établissements constituent un enjeu majeur (Ahmad et al., 2022). L’IA ne doit pas devenir un facteur d’accroissement des disparités éducatives, mais être un outil d’équité pour améliorer l’administration de l’éducation, y compris dans les établissements les moins favorisés (Tremblay Chevalier et al., 2023). Afin de garantir l’accès équitable aux technologies de l’IA et d’éviter d’exacerber des disparités entre établissements scolaires, les recherches suggèrent de mettre en place des mesures ciblées qui favorisent une adoption inclusive. Le déploiement de financements publics spécifiques aux établissements sous-dotés apparaît essentiel pour faciliter l’acquisition d’outils numériques adaptés et permettre à toutes les écoles, indépendamment de leurs ressources, de bénéficier des avancées technologiques en administration de l’éducation (Jara et Ochoa, 2020). Le développement et la promotion de solutions d’IA en code source ouvert (*open source*) constituent une alternative pertinente pour limiter les barrières financières, car elles rendent accessibles des outils performants sans imposer de coûts prohibitifs aux établissements disposant de budgets restreints (Collin et Marceau, 2022). Cette approche favoriserait également une plus grande flexibilité dans l’adaptation des solutions aux besoins spécifiques des écoles. L’adoption de modèles hybrides combinant IA et accompagnement humain est fortement préconisée dans la littérature afin d’assurer une transition progressive et maîtrisée vers l’intégration des technologies en administration de l’éducation. Un équilibre entre automatisation et supervision humaine servirait ainsi à maximiser les bénéfices de l’IA tout en préservant le rôle stratégique des directions scolaires et des éducateurs dans la prise de décision (Tremblay Chevalier et al., 2023). Psyché, Maltais et Bruneault (2024) mettent en avant le rôle clé des stratégies de gouvernance dans la démocratisation de l’accès aux technologies avancées dans les écoles.

## 3.4. Préserver le rôle central de l’humain dans la gouvernance scolaire

L’IA peut optimiser les processus administratifs et décisionnels, mais elle ne doit pas se substituer au rôle fondamental des directions scolaires et du corps enseignant (Jara et Ochoa, 2020). Plusieurs études insistent sur l’importance du contrôle humain dans l’usage des technologies éducatives (Collin et Marceau, 2021). Les écrits soulignent l’importance d’une approche équilibrée de l’intégration de l’IA en administration de l’éducation, afin de préserver le rôle central des professionnels de l’éducation et d’éviter une automatisation qui pourrait nuire à la qualité des décisions. L’adoption d’un modèle hybride, où l’IA est utilisée comme un outil d’aide à la décision plutôt que comme un substitut aux gestionnaires scolaires et aux enseignants, apparaît ainsi comme une recommandation clé pour garantir une utilisation responsable et efficace des technologies (Ahmad et al., 2022). Dans cette perspective, le maintien d’un accompagnement humain dans les processus décisionnels, tant pédagogiques qu’administratifs, est jugé essentiel pour éviter une dépendance excessive aux algorithmes et assurer que les choix stratégiques restent alignés avec les valeurs éducatives et institutionnelles (Tremblay Chevalier et al., 2023). La mise en place de mécanismes de contrôle éthique robustes est nécessaire afin d’assurer une supervision rigoureuse des décisions automatisées, permettant ainsi de prévenir d’éventuels biais, de garantir la transparence des processus algorithmiques et de renforcer la confiance des parties prenantes dans l’usage de l’IA en éducation (Jara et Ochoa, 2020).

En dépit de ces limites, la principale contribution de notre revue de la portée est de cartographier les principaux usages, bénéfices et défis de l’IA en administration de l’éducation. Pour la recherche, elle met en lumière des thématiques à approfondir, notamment les conditions organisationnelles et éthiques liées à l’adoption de l’IA. Pour le milieu de la pratique, elle offre aux gestionnaires scolaires et aux décideurs des repères pour une intégration réfléchie et équitable des technologies, en insistant sur l’importance de la formation continue et d’un encadrement éthique.
# Conclusion

Notre étude de la portée montre que l’utilisation de l’IA en administration de l’éducation représente une avancée majeure, à condition qu’elle soit guidée par une vision stratégique, éthique et contextualisée. Si les bénéfices liés à l’efficacité organisationnelle, à la personnalisation des services éducatifs et à l’optimisation des ressources sont de plus en plus documentés (Ahmad et al., 2022), les défis associés à l’équité, à la protection des données et à la formation des acteurs du milieu éducatif demeurent critiques (Collin et Marceau, 2022).

Dès lors, la recherche à venir devrait s’appuyer sur des approches empiriques solides pour approfondir les usages de l’IA en administration de l’éducation, évaluer les effets concrets de l’IA sur les pratiques de gestion, affiner les algorithmes utilisés et adapter les modèles d’intégration technologique aux contextes éducatifs variés. Pour assurer une transition équitable et durable, il sera essentiel d’articuler de manière cohérente l’innovation technologique, la gouvernance humaine et une exigence croissante de sobriété numérique. C’est à cette condition que l’IA pourra véritablement devenir un levier stratégique au service d’une administration de l’éducation éclairée, inclusive responsable et orientée vers la réussite de l’ensemble des apprenants.

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