# Introduction

Depuis les travaux de Turing (1950), l’intelligence artificielle (IA) a connu plusieurs phases d’évolution, passant des systèmes experts des années 1960-1970, fondés sur l’encodage de connaissances spécialisées (Fordyce et al., 1989), à l’essor plus récent de l’apprentissage profond et des réseaux neuronaux (LeCun, 2016). Aujourd’hui, l’IA recouvre une réalité polymorphe qui va des algorithmes de recommandation aux systèmes prédictifs en éducation (Wang, 2019). L’émergence de l’IA générative (IAg) en 2022 marque néanmoins un tournant majeur, car elle permet la production automatisée de contenus variés (MEQ, 2025). Sa diffusion rapide transforme les pratiques d’apprentissage, suscite des inquiétudes chez le personnel enseignant (Conseil supérieur de l’éducation, 2024) et interpelle également les directions d’établissement<fnref n="1" />, dont plusieurs fonctions de gestion sont directement touchées (Berkovich, 2025; Tyson et Sauers, 2021). C’est dans ce contexte que la présente étude exploratoire s’intéresse à leurs perceptions quant à l’adoption de l’IA dans leurs pratiques quotidiennes.

L’IA est devenue une réalité qui interpelle la gestion des écoles. En effet, bien qu’elle ait des répercussions profondes sur les pratiques enseignantes, il importe de souligner que d’autres catégories de personnels scolaires, particulièrement les directions d’établissement, voient également leurs rôles et responsabilités appelés à évoluer sous son influence (Tyson et Sauers, 2021). L’IA pourrait transformer ces rôles en facilitant l’analyse de données, l’amélioration de la communication et l’automatisation des tâches administratives (Fullan et al., 2024). Karakose (2024) envisage d’ailleurs une relation de collaboration entre l’humain et l’IA afin de mobiliser les forces de chacun dans une perspective d’augmentation des facultés et des compétences humaines des directions. Ainsi, si la machine peut réaliser certaines tâches normalement réservées à la cognition humaine, l’humain devra se recentrer sur ce que lui seul peut accomplir et s’efforcer d’optimiser ses compétences distinctives, notamment celles relevant des compétences socioémotionnelles (Huang et al., 2019). D’un côté, les directions doivent essayer de trouver les pratiques adéquates pour adopter l’IA dans leurs propres tâches et au sein de l’école, et de l’autre, elles sont invitées à considérer ses risques et les défis associés (Fullan et al., 2024). Enfin, elles doivent aussi prévoir les répercussions de l’IA sur la gestion de leurs responsabilités et sur celles de leur équipe-école (Manyika et al., 2017).

Au Québec, l’enquête de l’Académie de la transformation numérique (2023) a mobilisé le point de vue des directions sur la présence du numérique dans les établissements, mais ne mentionne l’IA qu’à deux reprises afin d’illustrer des initiatives ponctuelles. Ce manque de réflexivité est notable, d’autant plus que le rôle des directions est de s’assurer de la réussite des élèves qui leur sont confiés, de veiller au développement professionnel du personnel enseignant dont elles ont la responsabilité, et de faire respecter le projet éducatif de l’école. Pourtant, les recherches récentes soulignent que les directions jouent également un rôle central dans la consolidation des connaissances et des compétences relatives à l’IA au sein des établissements scolaires, en exerçant une influence notable à la fois sur les orientations institutionnelles, le personnel enseignant et les élèves (Berkovich, 2025; Karakose, 2024). Leurs actions sont ainsi fréquemment associées à des processus d’adoption de l’IA considérés comme réfléchis et structurés dans les milieux scolaires. Dès lors, il importe de mieux connaître les perceptions des directions d’établissement d’enseignement, d’examiner la manière dont elles s’y préparent et de sonder leurs besoins spécifiques. Les informations recueillies sur ces enjeux pourront aider les instances concernées (telles que les centres de services scolaires (CSS) et le ministère de l’Éducation du Québec) à concevoir ou adapter des activités de formation initiale ou continue afin de réduire les retombées déstructurantes dans les établissements d’enseignement.

Sur le plan scientifique, à ce jour, les écrits sur l’IA ont exploré ses multiples effets sur les enseignants et les enseignantes (suivi des élèves en matière de réussite scolaire, planification des cours, évaluation, etc.) ou sur les élèves (tricherie, facilitation de l’étude, intégrité académique, etc.) (Martin et al., 2024; Schei et al., 2024). Cependant, il existe très peu d’études, surtout en français, sur les perceptions des directions à l’égard de l’adoption de l’IA (Fullan et al., 2024; Romero et Girard, 2025). L’étude de Cetin et al. (2024), portant sur les perceptions des directions et du personnel enseignant quant à l’utilisation de ChatGPT, montre la rareté des recherches focalisées directement sur les directions. Chiu et al. (2023) corroborent ce constat et rappellent que « l’administration de l’éducation est un domaine d’importance au sein de la recherche sur l’IA en éducation »<fnref n="2" /> [traduction libre] (p. 3).

En vue de contribuer à combler ce besoin de données et d’analyses, nous avons réalisé une étude exploratoire sur le leadership pédagogique et l’acculturation des directions à l’égard de l’IA au Québec et en Ontario francophone. La recherche poursuivait trois objectifs spécifiques :

1. Sonder les perceptions des directions d’établissement à l’égard de l’adoption de l’IA;
2. Comprendre la perception des directions d’établissement des retombées de cette adoption sur leurs pratiques professionnelles, en particulier sur l’exercice de leur leadership pédagogique;
3. Analyser la façon dont les directions perçoivent les répercussions de cette adoption sur l’acculturation.

Le présent article comprend cinq sections : l’état des lieux, le cadre théorique et conceptuel, la méthodologie, la présentation des résultats ainsi qu’une discussion.

<footnote n="1">Dans le présent article, nous référons au terme général de « direction », ce qui inclut autant les directions que les directions adjointes, sans distinction à la fonction ou à la personne. Nous utilisons aussi le terme « établissement » pour désigner tous les « établissements d’enseignement », qu’ils soient préscolaires, primaires, secondaires ou qu’ils évoluent à la formation générale des adultes ou à la formation professionnelle.</footnote>

<footnote n="2">« […] educational administration is also a very important domain of AIEd research » (Chiu et al., 2023, p. 3).</footnote>
# 1. État des lieux

La recherche sur l’IA dans le domaine de la gestion de l’éducation comprend plusieurs orientations, incluant des travaux portant directement sur la question de la gestion et d’autres principalement axés sur l’étude de ses bénéfices ainsi que de ses défis.

## 1.1. L’IA et la gestion de l’éducation

Les écrits existants sur la gestion de l’éducation mettent principalement en lumière l’essor suscité par l’adoption de l’IA dans le secteur. Certaines études s’interrogent quant aux nouvelles compétences à développer chez l’ensemble des gestionnaires, mais sans considération pour leur domaine d’activité professionnelle (Huang et al., 2019). D’autres portent sur les répercussions de l’IA sur le rôle des directions d’établissement, allant même jusqu’à envisager si ces dernières seraient éventuellement remplacées par cette technologie (Karakose, 2024). Karakose et Tülübaş (2024) analysent également les effets de l’IA sur la gestion des activités pédagogiques et scolaires, tout comme Tyson et Sauers (2021) qui examinent ses conditions de mise en place en contexte scolaire.

Selon Hao et al. (2021), les directions d’établissement d’enseignement manifestent une attitude favorable à l’adoption de l’IA dans leurs pratiques. Cependant, cette volonté ne se traduit pas encore par une adoption rapide et généralisée dans ces contextes. Il est important de noter que l’étude de Hao et al. (2021), comme celle de Tyson et Sauers (2021), s’inscrit dans un contexte « pré-ChatGPT », ce qui les conduit à explorer davantage les perceptions et usages généraux de l’IA par les directions d’établissement d’enseignement. Depuis, l’étude de Bixler et Ceballos (2025) sur l’adoption de l’IA par les directions après l’avènement de l’IA générative propose de concevoir le déploiement du leadership pédagogique en prenant en considération les enjeux scolaires de l’IA et en définissant le rôle central de la direction en ce sens. Le leadership pédagogique renvoie aux pratiques et comportements des directions visant la gestion du projet pédagogique de l’école, la supervision de l’enseignement et l’amélioration de l’apprentissage (Hallinger et Murphy, 1985). Dans cette perspective, Girard (2022) relate que les appels à un leadership pédagogique affirmé remontent aux années 1980, lorsque les directions étaient invitées à « pénétrer l’univers de la classe, c’est-à-dire la sphère professionnelle des enseignants, pour mieux l’orienter, la coordonner et la rendre plus efficace » (Lessard, 2021, p. 15). Pour leur part, Adams et Thompson (2025) étudient la transformation du leadership des directions provoquée par l’IA et proposent sept étapes en vue de l’élaboration d’un plan stratégique pour l’adoption de cette dernière : 1) l’articulation claire de la vision et de la mission de l’école; 2) la définition d’objectifs spécifiques; 3) l’établissement d’objectifs annuel; 4) la précision des types de données à recueillir tout au long du plan stratégique; 5) la description d’un processus de suivi et d’évaluation incluant des révisions régulières; 6) la formulation de recommandations pour les prochaines étapes fondées sur les données collectées; 7) la génération du plan dans un format facilement partageable avec les parties prenantes et modifiable selon les besoins.

## 1.2. Les bénéfices potentiels de l’IA en gestion de l’éducation

La recension des écrits réalisée en 2025 par le groupe RÉCIT national des gestionnaires scolaires<fnref n="3" /> (2025) reconnaît à l’IA diverses potentialités notamment en matière de simplification des tâches administratives, d’enrichissement des modes de communication, de soutien à la réussite scolaire et d’accompagnement du développement professionnel des gestionnaires. Plus précisément, ces potentialités se traduisent par les bénéfices suivants :

## 1.3. Défis de l’IA en gestion de l’éducation

Au-delà des bénéfices que l’IA suscite, son adoption dans la gestion de l’éducation soulève également plusieurs défis d’ordre éthique, légal et sociétal. Entre autres, le *Guide d’utilisation pédagogique, éthique et légale de l’intelligence artificielle générative*du ministère de l’Éducation du Québec (2025) cible cinq enjeux d’ordre éthique en ce qui a trait à l’utilisation de l’IA en contexte scolaire. Il s’agit de 1) la sobriété numérique, soit les conséquences de l’IA sur l’environnement; 2) la question de la qualité des contenus produits par l’IA et l’importance du jugement critique; 3) les enjeux liés à l’équité et à l’inclusion des élèves dans une perspective critique des biais; 4) les problèmes liés à la transparence et à l’explicabilité des contenus générés; 5) les enjeux relatifs à l’agentivité des personnes utilisatrices.

De fait, l’analyse bibliométrique sur l’éthique de l’IA en leadership pédagogique réalisée par Polat et al. (2025) souligne l’importance de mettre en place des cadres éthiques clairs et de mener d’autres recherches scientifiques afin d’encadrer les usages de l’IA et de s’assurer qu’elle favorise l’équité et le bien-être des élèves.

Sur le plan légal, la Loi sur l’accès aux documents des organismes publics et sur la protection des renseignements personnels (communément appelée la Loi 25 au Québec; voir gouvernement du Québec, 2025) et la Loi sur l’accès à l’information municipale et la protection de la vie privée de l’Ontario (gouvernement de l’Ontario, 2021) nécessitent la mise en place de nouvelles procédures concernant la gestion des données confidentielles. Il s’agit non seulement de réfléchir à la gouvernance des données, mais aussi de restreindre la collecte de données sensibles. Or, l’IA de nouvelle génération nécessite des volumes massifs de données, même si les travaux récents promeuvent des modèles plus compacts et plus spécialisés (UNESCO, 2025). Il existe donc une tension évidente entre le besoin d’accès à des données sensibles pour l’IA et les obligations légales des organisations scolaires en matière de protection de ces données.

Sur le plan sociétal, Huang et al. (2019) rappellent que l’IA, désignée de manière globale comme « la machine », a évolué d’un stade de capacité mécanique vers un stade de capacité intellectuelle. Ils soutiennent qu’il est désormais malséant de se sentir à l’abri d’une perte ou d’une transformation majeure de son emploi dans le cas des professions intellectuelles. De son côté, George (2025) s’interroge à savoir si les agents virtuels, en l’occurrence des agents intelligents aptes à fonctionner de manière autonome, posent une menace existentielle susceptible de rendre de nombreux emplois obsolètes ou si, au contraire, ils marquent le début d’une ère de collaboration fructueuse entre l’humain et l’intelligence artificielle. Sur le plan humain, Huang et al. (2019) mettent l’accent sur la spécificité de l’humain dans la réalisation des humains dans l’accomplissement de tâches ne pouvant être réalisées par l’IA, notamment dans le domaine des compétences socioémotionnelles.

Les directions d’établissement d’enseignement doivent ainsi intervenir simultanément sur plusieurs dimensions, qu’il s’agisse d’élaborer des politiques ou des règlements (le code de vie, par exemple), de veiller à leur application, d’accompagner le personnel ou encore de transformer leurs propres pratiques professionnelles.

<footnote n="3">Le RÉCIT est un réseau axé sur le développement des compétences par l’intégration des technologies. Le mandat de celui destiné aux gestionnaires scolaires vise à leur offrir la formation nécessaire pour les accompagner dans le développement de leur compétence numérique.</footnote>
# 2. Cadre théorique et conceptuel

Afin d’étudier la perception des directions d’établissement d’enseignement quant à l’adoption de l’IA dans leurs fonctions de gestion, nous avons mobilisé le modèle d’acceptation technologique (*technology acceptance model,* TAM). Celui-ci permet d’évaluer la perception de l’utilité et de la facilité d’usage des technologies et sert de fondement à notre analyse. Par ailleurs, nous avons enrichi ce cadre théorique en y intégrant deux concepts clés, à savoir le leadership pédagogique et l’acculturation à l’IA.

## 2.1. Le modèle d’acception technologique (TAM)

Le TAM constitue un cadre pertinent pour identifier les variables influençant l’adoption de l’IA. Proposé par Davis (1989), le modèle permet d’étudier l’adoption ou le rejet d’une technologie en fonction de deux principaux facteurs : la facilité d’utilisation perçue (c’est-à-dire si elle est difficile à utiliser) et l’utilité perçue (autrement dit si elle est utile). Des évolutions du TAM, comme le TAM 3 (Venkatesh et Bala, 2008), intègrent des variables supplémentaires pour affiner la compréhension des déterminants de ces deux facteurs, dont les facteurs sociaux et organisationnels, la pression sociale, l’image professionnelle ou sociale projetée, ou encore certaines croyances individuelles. Cette évolution du modèle original en intégrant tous les facteurs déterminants de l’utilité et de la facilité d’utilisation précise leurs interactions et offre un modèle complet de l’acceptation technologique. Par exemple, l’utilité perçue par une direction d’établissement peut être influencée par la pertinence de la technologie pour une tâche administrative (p. ex. préparer les horaires) ou par les données probantes qui s’y rattachent, tandis que la facilité d’utilisation perçue est liée à des éléments tels que l’anxiété informatique ou la perception de contrôle de la technologie. Ces apports renforcent l’applicabilité du TAM pour analyser et guider l’adoption des technologies dans divers contextes éducatifs et organisationnels.

Validé empiriquement à de multiples reprises, le modèle TAM est fréquemment utilisé en sciences de l’éducation pour étudier l’adoption d’innovations technologiques telles que les tableaux numériques interactifs, la formation à distance, les télévoteurs, les environnements numériques d’apprentissage, et maintenant l’IA. Par exemple, dans les travaux de Shahzad et al. (2024), menés auprès de 320 étudiants et étudiantes, le modèle a été utilisé pour valider l’intention d’utilisation de ChatGPT. Cinq variables sous-jacentes ont été examinées, soit : la connaissance de l’outil, la confiance envers l’outil, la facilité d’utilisation perçue, l’utilité perçue et la perception d’intelligence de l’outil.

## 2.2. Cadre conceptuel : leadership pédagogique et acculturation à l’IA

La définition de la fonction de direction d’établissement d’enseignement au Québec est enchâssée dans la Loi sur l’instruction publique. Il y est stipulé qu’elle « […] s’assure de la qualité des services éducatifs dispensés à l’école. [Elle] assure la direction pédagogique et administrative de l’école et s’assure de l’application des décisions du conseil d’établissement et des autres dispositions qui régissent l’école » (gouvernement du Québec, 2024, art. 96.12). La Loi sur l’éducation de l’Ontario propose une formulation similaire en précisant les « fonctions de la direction » (gouvernement de l’Ontario, 2025, art. 265). Dans une province comme dans l’autre, les responsabilités couvrent l’ensemble de la gestion quotidienne de l’établissement, incluant les activités pédagogiques et administratives qui s’y déroulent, et les ressources matérielles, informatiques, humaines et financières, habituellement gérées en collaboration avec le CSS ou le conseil scolaire auquel l’établissement d’enseignement est rattaché. Ces directions sont donc responsables de piloter le changement dans leur école, selon le principe de subsidiarité, et ce, que ce changement soit planifié (p. ex., la mise en place de politiques ou de réformes) ou non (p. ex., la pandémie). Un des rôles centraux des directions est celui de leader pédagogique. C’est dans cette optique que la question de l’IA met en évidence que les directions ne pouvaient pleinement déployer leur leadership pédagogique sans comprendre le fonctionnement des outils que l’enseignant ou l’enseignante et les élèves sont susceptibles d’utiliser. Ainsi, l’acculturation à l’IA est devenue une question incontournable pour déterminer comment les directions peuvent s’approprier la littératie numérique, incluant l’IA, et intégrer les usages dans leur contexte professionnel.

Nous définissons l’acculturation à l’IA comme le processus par lequel les individus intègrent progressivement des savoirs, des pratiques et des représentations qui sont liés à l’IA (Durampart et al., 2024). Dans notre étude, cette acculturation constitue un enjeu clé pour accompagner l’évolution du leadership pédagogique des directions. Le processus d’acculturation au numérique serait aussi un levier pour préserver la pertinence du rôle de la direction dans les sphères pédagogiques, en lui permettant de prendre part à des discussions névralgiques et stratégiques (Gaudron, 2024) concernant, par exemple, l’avenir de l’école, l’adoption de nouveaux outils pédagogiques, la mise en place d’un cadre de référence de la citoyenneté numérique, ou bien la place de l’IA dans les activités pédagogiques et scolaires.

Ainsi, l’intégration des concepts de leadership pédagogique et de l’acculturation à l’IA au cadre théorique TAM fournit une grille d’analyse complémentaire qui guidera la présente étude pour mieux comprendre les répercussions perçues de l’adoption de l’IA sur les pratiques professionnelles des directions et d’identifier leurs besoins relatifs à la compréhension de l’IA.
# 3. Méthodologie

Pour sonder les perceptions des directions d’établissement d’enseignement quant à l’adoption de l’IA dans leurs fonctions de gestion, nous avons soumis un questionnaire en ligne à des directions du Québec et de l’Ontario francophone. Cette section décrit l’échantillon, la procédure de collecte des données, la méthode d’analyse, ainsi que les limites de la méthodologie utilisée.

## 3.1. Échantillon et déroulement de la collecte des données

Après avoir obtenu les autorisations éthiques nécessaires auprès de l’institution partenaire (Université Côte d’Azur), les directions ont été sollicitées pour remplir le questionnaire par l’intermédiaire de plusieurs associations professionnelles, sélectionnées selon un échantillonnage intentionnel (Savoie-Zajc, 2006), principalement pour des raisons d’accessibilité et de disponibilité. Le questionnaire est demeuré accessible en ligne entre mai 2024 et juillet 2024. Nous avons choisi cette période afin de maximiser le nombre de directions participantes, et ce, bien qu’il s’agisse de la fin de l’année scolaire, un moment traditionnellement chargé pour les directions.

Parmi les cinq organismes québécois choisis pour représenter les directions d’établissement, deux ont accepté de relayer notre invitation à l’intention des directions. Ces deux organismes ont envoyé l’invitation de participation à notre étude à plus de 4300 directions au Québec. Parmi elles, 17 ont répondu au questionnaire. Pour élargir le bassin et assurer une participation potentielle d’autres directions, nous avons sollicité un centre de services scolaires québécois, qui a accepté de diffuser l’invitation auprès de ses 120 directions membres, et d’une association franco-ontarienne qui a accepté de diffuser l’invitation auprès de 730 directions membres. Ainsi, nous avons pu diffuser l’invitation à 5150 autres directions, mais malgré nos efforts, seules 56 personnes ont rempli le questionnaire de façon volontaire et dans son entièreté. Le choix d’inclure une association francophone en Ontario pour élargir notre échantillon s’explique par la proximité linguistique avec les directions québécoises, surtout qu’il existe très peu de recherches sur le sujet en contexte minoritaire francophone au Canada. Ainsi, les données recueillies s’avèrent pertinentes pour le Québec, mais l’ajout de l’Ontario français à notre échantillon permet aussi d’élargir la réflexion sur l’IA et la gestion de l’éducation à un public plus large.

## 3.2. Instrument de collecte de données

Le questionnaire a été conçu en français à partir du modèle théorique TAM (Davis et al., 1989), afin d’identifier les facteurs qui influencent l’adoption de l’IA. Le questionnaire comprend 20 questions, dont 8 questions à choix de réponses (échelles de Likert, entre un et cinq; échelles de fréquence) et 12 questions ouvertes.

## 3.3. Présentation des données des questions ouvertes

Pour présenter les réponses aux questions ouvertes, nous avons procédé à l’analyse thématique selon une approche générale d’analyse inductive (Blais et Martineau, 2006). La thématisation s’est construite de façon continue (Paillé et Mucchielli, 2021), « une démarche ininterrompue d’attribution de thèmes. […] les thèmes sont identifiés et notés au fur et à mesure de la lecture du texte, puis regroupés et fusionnés au besoin […] » (p. 275). Les sous-thèmes servent à préciser les thèmes et à regrouper les unités de sens. Ainsi, l’analyse se fait sans présupposés ou idées de départ, « sans stratégie ni orientation précise » (Paillé et Mucchielli, 2021, p. 277). Cette façon de procéder a l’avantage d’honorer la richesse du corpus de données (Paillé et Mucchielli, 2021) tout en alliant efficacité et uniformité. Ainsi, le processus d’analyse des données a été réalisé en trois étapes :

<table><caption>Tableau 1 — *Thèmes et sous-thèmes sur les perceptions des directions d’établissement d’enseignement*</caption><tr><td>ThèmesSous-thèmesPerceptions positives des directions quant à l’adoption
						de l’IAPour la réalisation de leurs propres tâchesPour le travail du
						personnel scolairePour la réussite des élèvesPréoccupations
						perçuesInquiétudes générales non spécifiéesStress concernant la prestation
						de travailAnxiété relative aux usages par les élèvesAdhésion du personnel à
						l’IADéfis perçusPour les directionsPour le personnel enseignantPour les
						élèves</td></tr></table>

## 3.4. Présentation des données quantitatives

La présentation des données quantitatives a été effectuée à l’aide du logiciel SPSS afin de dégager les principales tendances statistiques. Conformément au modèle théorique TAM, les variables du questionnaire ont été regroupées selon ses trois dimensions, notamment : 1) l’utilité perçue; 2) la facilité d’utilisation; 3) l’intention d’adoption. La consistance interne a été évaluée à l’aide du coefficient de McDonald (w), tel qu’il a été suggéré par Béland et al. (2017), et du coefficient alpha (α) pour l’échelle à deux énoncés : utilité perçue (w = 0,92), facilité d’utilisation (w = 0,91) et l’intention d’adoption (α = 0,64).

## 3.5. Limites méthodologiques de l’étude

Le moment choisi pour la collecte de données constitue une première limite de l’étude, puisqu’il coïncidait avec une période particulièrement occupée pour les directions, ce qui a pu restreindre leur disponibilité à participer. Il serait souhaitable, dans de futures recherches, de privilégier une période de l’année plus propice à leur participation. Une deuxième limite tient au faible taux de réponse, qui reflète à la fois des difficultés de recrutement et une possible fatigue face aux sollicitations de recherche. Cette situation entraîne des conséquences sur la validité externe des résultats, notamment par un possible biais de non-réponse, limitant ainsi la transférabilité des conclusions à certains contextes spécifiques (par exemple, écoles spécialisées ou autres ordres d’enseignement). Enfin, l’accès aux directions demeure tributaire de la collaboration des instances intermédiaires (centres de services scolaires, associations ou fédérations), ce qui constitue un enjeu structurel susceptible de limiter l’ampleur de l’échantillon accessible.
# 5. Discussion

L’objectif de cette étude exploratoire était de comprendre et d’analyser les perceptions des directions d’établissement d’enseignement quant à l’adoption de l’IA dans leurs fonctions de gestion, ainsi qu’à l’exercice de leur leadership pédagogique et à leur acculturation à l’IA. L’objectif était aussi de dégager les dimensions clés d’un sujet émergent et de générer des pistes d’analyse à partir de données encore limitées (Stebbins, 2001). Cette étude vise ainsi à appuyer d’autres recherches scientifiques afin d’approfondir certains aspects identifiés ou en explorer de nouveaux en lien avec l’adoption de l’IA en gestion de l’éducation.

Les résultats de cette recherche montrent principalement que la majorité des directions envisage d’intégrer l’IA dans leur travail. Toutefois, peu d’entre elles ont élaboré un plan concret pour passer à l’action et elles expriment un besoin net de formation. Cette situation peut être attribuée, d’un côté, à la perception de certaines directions selon laquelle elles possèdent déjà les connaissances nécessaires pour intégrer l’IA dans leur cadre professionnel. De l’autre, le manque de ressources disponibles semble constituer un obstacle à l’adoption de l’IA par les directions. Cela pourrait freiner l’appropriation des connaissances et le développement des compétences nécessaires à une adoption efficace de l’IA dans la pratique directionnelle. Ce constat s’inscrit dans la lignée des analyses de Girard (2022) sur le temps nécessaire en milieu éducatif pour développer sa compétence numérique et s’approprier la littératie en IA. Une tendance comparable a également été relevée dans l’étude de Hazzan-Bishara et al. (2025), qui a également adopté le modèle théorique TAM. On y suggère qu’il est crucial pour les gestionnaires de l’éducation de mettre en place des pratiques et des moyens prévoyant l’allocation de ressources techniques, d’infrastructure et de formation continue.

De plus, bien que l’IA soit perçue de façon plutôt favorable par les directions participantes à notre étude, celles-ci ne font preuve d’aucune naïveté. En effet, elles identifient plusieurs avantages pour leur pratique professionnelle, mais demeurent conscientes de divers inconvénients associés à cette innovation. Il apparaît donc essentiel de considérer ces préoccupations lors de la mise en place de balises, d’activités de formation ou de consultations auprès des directions ou du personnel scolaire en général. Comme nous l’avons constaté, plusieurs de ces inquiétudes relèvent d’émotions telles que la peur, le stress ou l’anxiété face à l’IA. Ces résultats se rapprochent de ceux rapportés par Kohnke et al. (2024) mettant en évidence des types de « technostress » chez le personnel enseignant d’anglais intégrant les outils d’IA générative dans ses pratiques pédagogiques, tandis que notre étude les relève chez les directions d’établissement d’enseignement. Les formations doivent ainsi considérer cet aspect : l’IA suscite des craintes et bouleverse les habitudes ainsi que les routines professionnelles établies des directions d’établissement d’enseignement. Nos données confirment l’importance d’une approche adaptée à ces préoccupations et centrée sur l’humain pour favoriser une adoption plus harmonieuse de ces technologies (MEQ, 2025).

La présente recherche révèle aussi la place de la créativité lors de l’adoption de l’IA. Il s’agit d’ailleurs de l’une des compétences mentionnées dans la majorité des cadres référentiels internationaux en éducation (Romero et al., 2017). En effet, certaines directions y voient un potentiel créatif pour les membres du personnel scolaire ou les élèves, tandis que d’autres pensent qu’elle pose plutôt des défis pour la créativité ou expriment des préoccupations en soulevant la question de la « perte de créativité ». Devant ce paradoxe, Marrone et al. (2022) expliquent, dans leur recherche portant sur les perceptions de l’IA par les élèves en lien avec la créativité, que ceux qui manifestent une compréhension partielle de la nature de l’IA ont tendance à appréhender cette technologie et à en percevoir d’abord les inconvénients. En revanche, ceux qui possèdent une compréhension plus approfondie de son fonctionnement envisagent l’IA de manière plus positive et moins craintive. L’analyse des usages créatifs de l’IA révèle deux dynamiques contrastées. D’une part, certains usages limitent la créativité des élèves et du personnel enseignant lorsqu’ils délèguent entièrement le processus créatif à l’IA, réduisant ainsi leur engagement cognitif. D’autre part, d’autres usages montrent que l’IA peut enrichir la créativité en soutenant les processus de pensée divergente et convergente, notamment à travers l’interaction avec une IA générative (Urmeneta et Romero, 2024).

Notre étude vient ainsi compléter ces travaux en apportant un éclairage sur le point de vue des directions d’établissement d’enseignement quant à la place de la créativité dans l’usage de l’IA, un aspect encore très peu présent dans la littérature actuelle. Il serait d’ailleurs pertinent d’entreprendre des recherches pour vérifier si ces perceptions se retrouvent également chez les directions et pour interroger leur agentivité face à l’usage de l’IA dans leurs fonctions. Dans la vision de Huang et al. (2019), qui soutiennent que la machine a successivement remplacé le travail manuel des humains et certaines facultés cognitives, il reste à mettre en valeur diverses facultés exclusivement humaines, comme l’empathie, la bienveillance et, justement, la créativité. Par ailleurs, la personnalisation de l’enseignement est aussi un des principaux avantages qui est relevé de façon récurrente, car elle permet d’aller droit au but et de combler les besoins propres aux élèves concernés. Ainsi, nous constatons que les directions réussissent à mieux cerner les gains de productivité, d’efficacité et d’efficience possibles grâce à l’IA pour les élèves ou les membres du personnel de l’école que les leurs.

Au-delà de l’engouement constaté chez les directions ayant répondu au questionnaire, une question semble incontournable : à quel prix? En effet, le coût de ces vertus grandement recherchées par les directions d’établissement d’enseignement pourrait se traduire par des préoccupations éthiques. Pour utiliser l’IA de façon efficace et efficiente afin d’augmenter les gains de productivité, celle-ci doit s’appuyer sur des mégadonnées. Bien que l’importance de l’éthique ait été mentionnée par les directions interrogées à quelques reprises concernant les usages par les élèves et le personnel scolaire, il n’en demeure pas moins qu’il s’agit d’un domaine à explorer en profondeur. Comme nous l’avons vu précédemment, Polat et al. (2025) mettent en exergue l’importance d’implanter des cadres éthiques clairs et de mener d’autres recherches scientifiques afin d’assurer des usages respectueux des principes d’équité envers les élèves.

Dès 2021, l’UNESCO s’est penchée sur l’IA. Elle reconnaissait que cette dernière soulève des « questions centrées sur le consentement éclairé, la gestion des données et les perspectives […] sur les données » (UNESCO, 2021, p. 33). Cela s’avère d’autant plus crucial au Québec avec l’émergence des outils prédictifs introduits dans les écoles (GRICS, 2021), grâce à une collaboration entre une entreprise de technologie de l’information spécialisée en éducation et les CSS qu’elle dessert afin de répondre aux besoins de gestion des données scolaires et pédagogiques de ces dernières. Ce genre d’outil donne au personnel scolaire un accès à des données sensibles, dont la protection incombe particulièrement aux directions. Comme une grande partie de ces données est confidentielle et nominative, leur utilisation avec l’IA, notamment générative ou prédictive, reste délicate, surtout lorsqu’elles concernent des élèves mineurs, une population vulnérable dont la sécurité est prioritaire. Même si plusieurs directions soulignent l’apport de l’IA pour faciliter la prise de décisions axée sur les données, l’usage de ces dernières doit rester réfléchi et prudent.

Pour les directions d’établissements franco-ontariens ayant participé à l’enquête, les résultats révèlent des enjeux similaires à ceux observés au Québec, bien qu’ils s’inscrivent dans un contexte organisationnel distinct. En effet, les systèmes scolaires de l’Ontario fonctionnent selon des structures administratives et des cadres légaux différents de ceux du Québec, notamment en ce qui concerne la gouvernance des conseils scolaires et la réalité minoritaire francophone. Ces spécificités imposent aux directions ontariennes des contraintes particulières pouvant influencer leurs perceptions quant à l’utilité et à la facilité d’adoption de ces technologies. De plus, l’organisation des services éducatifs en Ontario, avec ses propres mécanismes de reddition de comptes et ses priorités ministérielles distinctes, peut moduler la façon dont les directions envisagent l’intégration de l’IA dans leur leadership pédagogique et dans leurs besoins d’acculturation au numérique et à l’IA.

Pour le moment, ces contraintes légales limitent les perspectives d’efficacité et d’efficience, mais d’autres tâches administratives peuvent être accomplies de façon anonyme, permettant, ainsi, de tels gains : faire des horaires pour des événements dans l’école (photos scolaires, spectacles, ateliers, journées thématiques, etc.), écrire des lettres ou des courriels, générer les comptes rendus de certaines rencontres, etc. Voilà ce que nous pourrions qualifier de « face cachée » des gains de productivité anticipés par les directions : nos données démontrent clairement que, si un peu plus de 60 % des directions sondées estiment bien saisir les particularités éthiques liées à l’utilisation de l’IA, elles déclarent néanmoins avoir besoin de formation quant à l’appropriation des outils d’IA, alors qu’en parallèle, les risques de dérives éthiques sont omniprésents. Conséquemment, nous estimons qu’une des dimensions incontournables de ces éventuelles formations devrait nécessairement porter sur les dimensions éthiques et légales de l’utilisation des outils d’IA et de la gestion des données nominatives et confidentielles en milieu scolaire.
# Conclusion

En définitive, l’étude met en évidence chez les directions un *optimisme pragmatique*, concept désignant leur capacité à reconnaître simultanément le potentiel de l’IA et les risques qui l’accompagnent. Ce positionnement souligne que l’acculturation à l’IA ne relève pas uniquement de l’acquisition de compétences techniques, mais constitue un enjeu stratégique pour le leadership pédagogique et la réussite des élèves. Plus largement, c’est précisément à travers cet optimisme pragmatique, entre ouverture à l’innovation et vigilance éthique, que les directions demeurent des acteurs incontournables de l’innovation éducative et contribuent à bâtir une école équitable, inclusive et résolument tournée vers l’avenir.

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