# Introduction

La société est de plus en plus caractérisée par l’essor de l’intelligence artificielle (IA) qui transforme de nombreux secteurs d’activités, comme la médecine, l’agriculture, l’industrie, et bien sûr, l’éducation. L’IA apparait comme une innovation capable de modifier en profondeur les pratiques et les structures des systèmes éducatifs (Ganbour et Belouali, 2024). Au Québec, le système d’éducation est amené à non seulement s’arrimer à ces nouvelles technologies, mais aussi à jouer un rôle actif dans son intégration. Cet arrimage technologique ouvre la voie à de nouvelles méthodes d’enseignement (p. ex., à distance, avec hologrammes) et à de nouveaux outils d’apprentissage (p. ex., l’IA générative et ses dérivés), modifiant ainsi les approches pédagogiques et la façon dont l’éducation est offerte (Conseil supérieur de l’Éducation [CSÉ], 2020). Ces changements touchent à l’ensemble des systèmes éducatifs, au Québec comme ailleurs, plaçant l’innovation au centre des priorités éducatives. Consciente de cette mutation, l’Organisation des Nations Unies pour l’éducation, la science et la culture (UNESCO) (Miao et Holmes, 2024) encourage la mise en place de stratégies visant à intégrer l’IA dans les processus éducatifs afin de contribuer à la réalisation des objectifs de développement durable. Selon sa directrice générale, l’IA a le potentiel de transformer en profondeur le secteur éducatif en éliminant les barrières à l’apprentissage, en automatisant les processus administratifs et en optimisant les méthodes pédagogiques pour de meilleurs résultats scolaires (UNESCO, 2023). Ainsi, dans une optique de gestion du changement, la réussite de cette transformation repose sur le soutien de l’ensemble des responsables du système éducatif, particulièrement celui des directions d’établissement d’enseignement (DÉE) qui sont considérées comme les piliers de la mise en œuvre des politiques éducatives au sein des écoles, d’où la nécessité de les former et de développer leurs compétences technologiques.

La formation des DÉE en matière de compétences technologiques, bien qu’importante, a longtemps été mise de côté. Dans leur étude, Kearsley et Lynch (1992) associent la réussite de l’implantation des technologies de l’information et de la communication (TIC) aux compétences technologiques et au leadeurship des DÉE. Ainsi, l’articulation entre compétences technologiques et leadeurship permet aux directions d’utiliser les technologies numériques pour répondre à des problématiques concrètes, tout en maitrisant les caractéristiques, les limites et les implications pédagogiques. Elle leur confère également la capacité de concevoir, de piloter et d’accompagner les transformations organisationnelles liées à l’intégration des TIC, ainsi que d’en évaluer la pertinence en fonction des couts engagés et des effets observés sur les apprentissages. Plus récemment, Gravelle et al. (2024) ont réitéré l’importance de la formation des DÉE pour le développement de leurs compétences technologiques. Dans leur rapport de recherche, les auteurs et autrices précisent que la transformation numérique des services complémentaires (soutien, vie scolaire, aide à l’élève, promotion et prévention) s’appuie sur le leadeurship pédago-numérique des DÉE. Ce leadeurship se définit comme la capacité des acteurs de l’éducation à mobiliser et à inspirer leur milieu afin d’intégrer le numérique dans les pratiques pédagogiques pour favoriser la réussite des élèves et contribuer à la transformation du système éducatif. Cette transformation est soutenue par l’accompagnement technopédagogique des conseillers et conseillères pédagogiques et des services informatiques, ce qui contribue au développement de compétences liées aux outils numériques et à leur intégration dans les pratiques professionnelles de l’ensemble des directions ayant participé au projet.

Par ailleurs, le sentiment de compétence est aussi un facteur essentiel pour que les directions puissent exercer pleinement leur rôle de leadeuses dans l’adoption de ces technologies (Djédjé, 2006). Une formation en TIC peut permettre aux DÉE d’apporter un appui adéquat au personnel enseignant dans leurs projets technologiques. En effet, même si des formations sont disponibles pour le personnel enseignant, leur capacité à relever les défis technologiques dépend grandement du soutien des directions (IsaBelle et al., 2004). La formation des directions leadeuses s’avère donc cruciale afin que celles-ci puissent assurer une implantation numérique stratégique, orienter leurs décisions sur des données probantes et soutenir l’appropriation technique du numérique par le personnel grâce à la mise en place des ressources, de la formation et de l’accompagnement requis (Gravelle et Gagnon, 2020).

Le présent article a pour objectif de présenter les résultats d’une recension des écrits sur le rôle de la formation continue dans le développement des compétences professionnelles des DÉE pour les soutenir dans l’intégration efficace de l’IA dans leurs écoles. Cette recension systématique des écrits a été conduite selon la méthode du EPPI-Centre (2010), enrichie par un chainage bibliographique. Treize (13) écrits ont été retenus et ont fait l’objet d’une analyse thématique de contenu.

L’article comprend six sections. La première présente les avantages et les défis de l’intégration de l’IA en éducation. La deuxième décrit l’importance de la formation des DÉE pour l’intégration de l’IA dans leurs écoles. La troisième présente le cadre conceptuel qui guide la présente recherche. Enfin, les trois autres sections sont consacrées respectivement à la méthodologie de la recherche, aux résultats ainsi qu’à une discussion globale.
# 1. Les avantages et les défis de l’intégration de l’IA en éducation

L’utilisation de l’IA dans le système éducatif à l’échelle internationale est de plus en plus répandue, avec des applications notamment dans les domaines de la pédagogie et de l’administration scolaire.

## 1.1. Avantages de l’IA dans le domaine de la pédagogie et de l’administration
				scolaire

En matière de pédagogie, l’IA a plusieurs bénéfices. D’un côté, elle offre la possibilité de détecter les micro-expressions (une micro-expression est une manifestation faciale courte et involontaire, qui traduit de manière instantanée les émotions ressenties par une personne). Ainsi, en pouvant identifier l’état émotionnel des élèves (Krakovsky, 2018), en théorie, l’enseignement pourrait devenir plus personnalisé et efficace (Tyson et Sauers, 2021). D’un autre côté, l’IA peut aider les élèves à réaliser leurs travaux plus rapidement et fournir un soutien précieux au personnel enseignant en facilitant la gestion des classes et du matériel pédagogique (Coccoli et al., 2016). Coccoli et al. (2016) précisent que l’IA permet également de réaliser des analyses prédictives concernant la réussite des futurs étudiantes et futures étudiantes. Par exemple, l’Université d’État de Wichita utilise l’IA pour prédire les chances de réussite des futurs étudiants et étudiantes. Cette approche offre la possibilité d’identifier les étudiantes et les étudiantes à risque et de mettre en place des mesures de soutien ciblées, ce qui contribue à améliorer leurs performances. Cette stratégie a d’ailleurs mené à une augmentation de 15 % des inscriptions. De même, le département de l’éducation du comté de Hamilton au Tennessee, a eu recours à l’analyse prédictive pour accroitre son taux de diplomation de 8 % et réduire de 25 % le taux annuel d’abandon scolaire.

Dans l’enseignement, l’IA peut soutenir le travail du personnel enseignant en lui offrant des opportunités de gain de temps. Par exemple, le programme Jill Watson, utilisé au Georgia Institute of Technology en tant qu’assistant d’enseignement pour un cours en ligne, répond rapidement aux questions des personnes étudiantes (Maderer, 2016). Des plateformes d’apprentissage en ligne exploitent également l’IA pour créer des environnements d’apprentissage dynamiques (Coelho, 2018). L’IA peut aussi permettre de mieux comprendre les styles d’apprentissages individuels et ainsi aider à sélectionner des élèves pour participer à des groupes ou à des compétitions comme les olympiades de mathématiques ou d’informatique. En effet, grâce à des systèmes d’informatique cognitive, par exemple ASK Watson, l’enseignant ou l’enseignante peut identifier les élèves présentant des aptitudes particulières et leur fournir un matériel pédagogique ainsi qu’une formation adaptée à leurs besoins. Ce processus favorise une préparation optimale en alignant les ressources offertes avec les potentialités propres de chaque élève, maximisant ainsi leurs chances de réussite (Coccoli et al., 2016). D’ailleurs, certaines administrations universitaires utilisent déjà l’IA pour évaluer l’apprentissage des étudiants et étudiantes et leur fournir des instructions directes, ainsi que pour soutenir le personnel enseignant (Aoun, 2017). Cela est rendu possible grâce à des algorithmes d’IA qui collectent, analysent et corrèlent les interactions dans les classes, qu’elles soient physiques ou virtuelles, aidant le personnel enseignant à répondre aux besoins individuels des élèves (Dickson, 2017). Enfin, des plateformes comme Third Space Learning, fondée en 2012 pour offrir des cours particuliers en mathématiques, utilisent des algorithmes d’IA pour améliorer la performance du personnel enseignant et enrichir l’expérience éducative (Dickson, 2017).

Dans le domaine de l’administration scolaire, les puissantes capacités de traitement de l’IA transforment les tâches administratives et l’analyse des données (Tyson et Sauers, 2021). En effet, l’IA offre la possibilité, par exemple, d’automatiser des tâches administratives répétitives et de personnaliser des parcours d’apprentissage, favorisant une réponse plus efficace aux besoins des usagers, notamment via des interactions prédictives par SMS ou par commande vocale (Messaoudi, 2024). Les services basés sur l’IA, adoptés à la fois pour l’administration et les activités d’apprentissage, ouvrent ainsi de nouvelles perspectives pour améliorer les processus de gestion, adapter les parcours éducatifs et renforcer la collaboration entre les acteurs du milieu éducatif (Coccoli et al., 2016).

## 1.2. Les défis de l’IA en éducation

Bien que l’intégration de l’IA dans les écoles apporte différentes opportunités, elle soulève aussi plusieurs enjeux éthiques et pratiques pour les DÉE. Selon Adams et Thompson (2025), les DÉE qui s’appuient uniquement sur des rapports générés par l’IA risquent de négliger le mentorat, le soutien et l’encouragement individualisés du personnel enseignant, entrainant isolement et démotivation du personnel. En effet, une dépendance excessive aux outils d’IA peut réduire l’interaction personnelle et l’empathie, des éléments importants à la qualité des relations au sein de la communauté scolaire. Les auteurs expliquent également que l’utilisation des systèmes d’IA comporte des risques de cybersécurité et de confidentialité, exigeant que les DÉE protègent rigoureusement les données des élèves et du personnel scolaire (Adams et Thompson, 2025). De plus, les outils d’évaluation automatisés peuvent aussi reproduire et amplifier les biais présents dans les données, entrainant des décisions injustes et des évaluations incorrectes affectant certaines personnes étudiantes (Bulut et al., 2024). Ces biais algorithmiques résultent souvent de préjugés intégrés par les concepteurs et conceptrices ou la société dans laquelle les modèles sont développés, produisant des prédictions ou des inférences discriminatoires, notamment dans les usages ayant trait à la prédiction du décrochage scolaire, à la correction automatisée de dissertations ou aux admissions aux cycles supérieurs (Baker et Hawn, 2022). En outre, la protection des données sensibles et la multiplication des cybermenaces exigent des directions une vigilance afin de garantir la sécurité des informations des personnes dont elles ont la responsabilité (Adams et Thompson, 2025).

Par ailleurs, les systèmes d’IA générative<fnref n="1" /> (GenAI) peuvent aggraver ces défis éthiques et pédagogiques. Selon le rapport de l’UNESCO (Miao et Holmes, 2024), la création et le contrôle de tels systèmes restent inaccessibles à la plupart des pays et entreprises, générant une « pauvreté en données » qui exclut certaines populations marginalisées, dont les besoins et les voix sont insuffisamment représentés dans les contenus générés (p. 14). Le rapport souligne que ces modèles risquent d’utiliser des données collectées sans autorisation, soulevant des questions de propriété intellectuelle et favorisant la diffusion de contenus fallacieux, de discours haineux ou compromettants. Ceci souligne ainsi l’importance pour les DÉE de combiner l’usage de l’IA avec le jugement humain, la vigilance éthique et la régulation, en vue d’assurer un environnement scolaire sécurisé, équitable et centré sur la qualité des interactions humaines.

<footnote n="1">L’intelligence artificielle générative (IAg ou *GenAI*) désigne une catégorie de systèmes d’IA capables de produire du texte, des images, des vidéos ou d’autres formes de contenu en réponse à des requêtes (appelées *prompts* en anglais) (intelligence artificielle générative, 2025).</footnote>
# 2. La formation des DÉE pour l’intégration de l’IA dans leurs écoles

Pour réussir l’intégration du numérique et de la technologie dans leurs écoles, les DÉE doivent posséder des compétences technologiques de base, ainsi qu’une vision claire du processus d’introduction des technologies. Ce processus inclut la planification et la coordination de l’intégration technologique, l’élaboration des programmes d’études et la mise en place de normes technologiques (Shyr, 2017). L’intégration de l’IA constitue, à cet égard, une opportunité majeure pour enrichir les pratiques pédagogiques, personnaliser les apprentissages et améliorer l’efficacité administrative. Des occasions de perfectionnement professionnel, à l’instar des activités de formation continue selon différentes modalités, permettraient aux DÉE d’être mieux outillées pour une intégration de l’IA dans les écoles (Dexter, 2008). Selon une enquête menée au Nouveau-Brunswick (IsaBelle et al., 2004), les DÉE qui reçoivent plus de formation technologique et pédagogique se sentent davantage capables de soutenir leur personnel enseignant et, donc se sentent davantage efficaces. Håkansson Lindqvist (2019) souligne également que pour être capables de guider le personnel enseignant dans l’utilisation des technologies numériques, les DÉE auront besoin de renforcer spécifiquement leurs compétences en leadeurship technologique. D’autres travaux, bien que plus anciens, tel celui de Cuban (1986), montrent que le succès de l’intégration des technologies numériques en éducation dépend plus de la manière dont elle est mise en œuvre que de ses caractéristiques techniques. Les DÉE capables de mener leurs écoles vers une utilisation de l’IA doivent donc être prêtes à acquérir de nouvelles compétences et à s’adapter en permanence pour répondre aux défis de cette transformation (Tyson et Sauers, 2021). Dans ce sens, le ministère de l’Éducation du Québec (MEQ) a publié en 2025 un guide destiné au personnel enseignant intitulé *L’utilisation pédagogique, éthique et légale de l’intelligence artificielle générative* (Direction du développement de la culture numérique, 2025), invitant à une utilisation au service de l’humain et visant à enrichir les pratiques pédagogiques respectant les principes de l’éducation. Le Gouvernement du Nouveau-Brunswick (2024) a également publié dans la même année *Le guide d’intégration de l’IA pour les écoles* qui inclut des tableaux de réflexion et des pratiques pour l’utilisation responsable des outils de l’IA au sein des écoles.

Toutefois, cette transformation soulève des enjeux éthiques en matière de protection des données des élèves, de sécurité de l’information, de transparence algorithmique et de responsabilité institutionnelle. De plus, les recherches récentes soulignent que la plupart des établissements éducatifs à l’échelle internationale ne disposent pas encore de politiques structurées ni de directives spécialisées pour encadrer l’usage éthique et responsable de ces technologies, en particulier dans les lycées (Ghimire et Edwards, 2024). Bien que l’IA offre l’opportunité d’enrichir l’enseignement et d’améliorer l’efficacité organisationnelle, les DÉE disposent encore de peu d’occasions de formation continue pour maitriser et encadrer son intégration dans leurs écoles. L’étude de Kim et Wargo (2025) met en lumière ce constat dans le contexte des écoles rurales, où 133 responsables éducatifs ont été interrogés sur leurs pratiques et leurs perceptions du potentiel de l’IA et des défis liés à son adoption. Les auteurs montrent que le manque de programmes de développement professionnel ciblés constitue un obstacle à l’intégration de l’IA dans leurs écoles, et que les DÉE doivent être formées non seulement à l’usage technique des outils d’IA, mais aussi à leur intégration pédagogique, afin de soutenir des pratiques éducatives personnalisées et équitables. En effet, les personnes œuvrant dans l’administration scolaire se sentent souvent mal préparées à gérer les outils technologiques en raison d’un manque de formation spécifique axée sur le leadeurship technologique (Gravelle et Gagnon, 2020; Kearsley et Lynch, 1992). Les compétences nécessaires pour bien intégrer l’IA dans les écoles restent donc une source de préoccupations pour les DÉE. Sans formation formelle, ces dernières peuvent éprouver des hésitations à adopter pleinement les technologies numériques dans leurs écoles (Håkansson Lindqvist, 2019; Schiller, 2003), ce qui peut ainsi limiter leur capacité à y mener efficacement l’intégration de l’IA (CSÉ, 2020; Villani, 2018). D’ailleurs, sous la pression des évolutions technologiques, les DÉE doivent constamment trouver des moyens d’intégrer et de maintenir ces innovations dans les salles de classe, ce qui constitue une source de pression significative (Flanagan et Jacobsen, 2003).

Par ailleurs, il y a un manque de recherches scientifiques sur le leadeurship numérique et technologique. En effet, bien que de nombreuses études traitent largement la question des technologies éducatives, les recherches portant spécifiquement sur l’adoption de l’IA par les DÉE demeurent limitées, soulignant l’importance de former ces dernières afin de mieux comprendre l’utilisation de ces technologies dans leurs établissements (Gravelle et Gagnon, 2020; Hamzah et al., 2014; Tyson et Sauers, 2021). De plus, peu de recherches portent sur l’influence des styles de leadeurship et des objectifs des DÉE sur le développement numérique des écoles, ce qui rend d’autant plus complexe l’adoption de l’IA dans les écoles (Ruloff et Petko, 2021). Ces constats incitent à rappeler que la formation continue est essentielle pour développer une vision proactive et assurée de l’usage des technologies en éducation (Lekomo Ayemele, 2025). Elle est nécessaire à l’intégration des TIC dans les écoles (IsaBelle et al., 2004).

Dans cette optique, nous proposons une recension des écrits sur les compétences que les directions d’établissement d’enseignement québécoises doivent développer pour intégrer efficacement l’IA dans les écoles. Cet état des lieux sert aussi à définir comment la formation continue peut les soutenir dans cet apprentissage.
# 3. Cadre conceptuel

Le cadre conceptuel qui guide la présente recherche repose sur trois concepts, à savoir l’intelligence artificielle, la formation continue et les compétences, en particulier les compétences numériques.

## 3.1. L’intelligence artificielle

La définition même de l’IA a évolué au fil des ans, tout comme ses capacités et son intégration dans le quotidien scolaire. John McCarthy fut le premier à utiliser le terme *intelligence artificielle* en 1956 (Shubhendu et Vijay, 2013). Depuis, l’IA s’est définie de différentes manières selon les disciplines et les objectifs de recherche, sans consensus universel.

Shubhendu et Vijay (2013) définissent l’IA comme un domaine scientifique qui conçoit des systèmes capables de reproduire certaines capacités humaines comme la résolution de problèmes, l’apprentissage et parfois même l’amélioration de ces capacités. Pour Park (2018), l’IA est un « ensemble d’algorithmes qui, par le moyen de l’apprentissage, parviennent à simuler la réflexion humaine et, dans certains cas, à la surpasser » [traduction libre]<fnref n="2" />. De même, Rich (1983) décrit l’IA comme l’étude des tâches qu’accomplissent les ordinateurs où les humains excellent encore. Adams et al. (2012) considèrent l’IA comme un système conçu pour imiter et reproduire les capacités intellectuelles humaines, et éventuellement de les surpasser. Pour leur part, Thierer et al. (2017, p. 8) définissent l’IA comme une « démonstration d’intelligence par une machine, proche ou au-delà des capacités humaines » [traduction libre]<fnref n="3" />. Chez Dwivedi et al. (2021), l’IA inclut systématiquement la capacité croissante des machines à exécuter des tâches et des rôles qui étaient traditionnellement accomplis par les humains, que ce soit dans le travail ou dans la société en général. D’autres approches, comme celle de Grewal (2014), voient l’IA comme une capacité générale à raisonner, à résoudre des problèmes et à appréhender en intégrant des fonctions cognitives telles que la perception, l’attention, la mémoire, le langage et la planification.

La diversité des définitions de l’IA reflète les disciplines sur lesquelles elle s’appuie et les différentes phases de développement des systèmes d’IA. En l’absence d’une définition universellement reconnue, l’IA est envisagée comme une technologie de pointe qui permet aux ordinateurs et aux machines de simuler certaines formes d’intelligence humaine, telles que la compréhension, la perception et la résolution de problèmes. C’est à partir de cette définition, et par le fait même des capacités de l’IA, que nous explorerons les travaux portant sur les compétences à développer par les DÉE pour faciliter l’intégration de l’IA dans les écoles depuis sa démocratisation avec l’arrivée de ChatGPT.

## 3.2. La formation continue

Le concept de « formation continue » est plus récent. Il a été utilisé pour la première fois en 1978, par l’UNESCO, pour désigner l’ensemble des types et des formes d’enseignement ou de formation suivis par des personnes ayant quitté le système éducatif formel, exercé une profession ou assumé des responsabilités d’adultes dans la société (Legendre, 2005). Pour sa part, le ministère de l’Éducation du Québec [MEQ] (1998, p. 5) désigne la formation continue comme « l’ensemble des apprentissages formels ou autres, grâce auxquels les individus développent leurs aptitudes, acquièrent, enrichissent et améliorent leurs connaissances et leur qualification professionnelle en fonction de leurs propres besoins et ceux de la société ». Cette définition est aussi utilisée par le Groupe de travail sur la formation initiale et continue du personnel de direction des établissements d’enseignement (MEQ, 1999, cité dans Gravel, 2002, p. 46) :

> La formation continue désigne l’ensemble des actions et des activités dans lesquelles s’engage le directeur ou la directrice d’établissement en vue de développer sa compétence à guider et à coordonner les activités d’un établissement d’enseignement qui favorise le succès de l’ensemble des élèves.

Dans le cadre de cette étude, nous retenons la définition de la formation continue qui renvoie à l’ensemble des activités d’apprentissage qui prolongent la formation initiale, visant à maintenir, à actualiser ou à développer les compétences nécessaires à l’exercice professionnel (UNESCO, 2022). Elle recouvre des dispositifs organisés permettant aux individus de compléter ou de renouveler leurs savoirs selon leurs besoins personnels et professionnels (Barbier, 1996). Elle s’inscrit enfin dans une perspective plus large de formation tout au long de la vie, essentielle pour faire face aux transformations du travail et de la société (Carré, 2005). Cette définition est complétée par celle proposée par Lekomo Ayemele (2025), selon laquelle la formation continue « désigne l’ensemble des activités et actions entreprises après la formation initiale pour développer, mettre à jour et enrichir les compétences, connaissances et pratiques professionnelles en fonction des besoins individuels et sociétaux » (p. 23). Cette définition a été choisie parce qu’elle met en évidence à la fois la dimension individuelle et collective du développement professionnel, tout en soulignant l’articulation entre l’actualisation des compétences et les exigences sociales et organisationnelles.

## 3.3. Les compétences numériques

La notion de « compétence » est importante puisqu’elle oriente la manière dont les DÉE peuvent l’acquérir puis la mettre en œuvre. Selon le référentiel du ministère de l’Éducation, du Loisir et du Sport du Québec destiné aux DÉE, la compétence est un « savoir agir complexe doté d’un caractère mobilisateur et combinatoire […] en développement tout au long de la vie professionnelle […], adapté à un contexte singulier [et] déployé dans le cadre d’une situation précise » (Gauthier, 2008, p. 28). De plus, Gravel (2002) caractérise la compétence comme la capacité à enchainer, à transposer, à combiner et à adapter de manière pertinente les multiples ressources, connaissances, savoir-faire (habiletés, aptitudes), savoirs cognitifs et comportementaux (attitudes, valeurs). Ainsi, les DÉE doivent assurer le développement des compétences des équipes pour bien les accompagner dans leur intégration de l’IA.

Pour sa part, Marcelin (1996) affirme que la compétence n’est ni fixe ni définitivement acquise; elle est au contraire dynamique et en constante évolution, influencée par le contexte et l’environnement dans lequel elle s’exerce. Il la considère comme une « compétence en action » qui se révèle dans des situations concrètes. Dans sa synthèse des diverses conceptions de la compétence, Lambert (2021) a fait ressortir quatre éléments de cette notion : les ressources, la mobilisation, la situation et le succès (voir figure 1).

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 — *Définition du concept de compétence selon Lambert (2021, p. 41)*</figcaption></figure>

Les compétences numériques au sein d’une DÉE comprennent deux dimensions essentielles : d’une part les compétences techniques, qui incluent la maitrise des outils technologiques et des logiciels nécessaires pour soutenir l’intégration de l’IA dans l’école; d’autre part les compétences en leadeurship numérique, qui englobent la capacité à diriger de manière innovante en alignant les objectifs de l’établissement avec les structures organisationnelles et en renforçant les compétences technologiques du personnel (Cortellazzo et al., 2019; Karakose et Tülübaş, 2023). Cela inclut également le développement professionnel à travers les activités de formation continue (Hamzah et al., 2014).

Ainsi, dans cet article, nous comprenons les compétences numériques comme l’ensemble des connaissances, des habiletés technologiques, des attitudes et des capacités de leadeurship requises pour utiliser efficacement les outils numériques dans les activités pédagogiques et administratives. Ces compétences permettent aux DÉE et au personnel enseignant de jouer un rôle de leadeurs dans l’intégration des technologies de l’information et de la communication et plus particulièrement de l’IA dans les processus éducatifs, contribuant ainsi à améliorer la gestion de l’apprentissage, la communication et la gouvernance scolaire.

<footnote n="2">« […] programmed algorithm with a learning capability, aiming to be human-like but to surpass human in its ability » (Park, 2018, p. 4)</footnote>

<footnote n="3">« The exhibition of intelligence by a machine […] near, at, or beyond the abilities of a human  » (Thierer et al., 2017, p. 8).</footnote>
# 4. Méthodologie

Pour documenter et analyser les compétences des DÉE nécessaires à l’intégration de l’IA dans les écoles, ainsi que les activités de formation continue qui favorisent le développement de ces compétences, nous avons effectué une recension systématique des écrits en reprenant les concepts d’IA, de formation continue et de compétences numériques. Cette recension a été effectuée selon les trois étapes de la méthode EPPI-Centre (2010) à savoir : 1) l’identification et la sélection des termes à utiliser dans les bases de données; 2) la formulation des équations de recherche; 3) l’évaluation interjuges selon les critères d’inclusion, réalisée par deux personnes évaluatrices. Les éléments ayant motivé le choix de se concentrer sur ces trois étapes tiennent au fait que l’étape de formulation de la question de recherche, est déjà explicitée dans la problématique. De même, les autres étapes de la méthode qui sont l’évaluation de la qualité des écrits, l’extraction et le codage des données, ainsi que leur analyse, sont décrites dans la méthodologie. Enfin, l’étape de la diffusion des résultats est assurée par la publication du présent article. Toutefois, pour compléter cette méthode nous avons mobilisé la méthode du chainage bibliographique consistant à analyser les références citées dans les écrits retenus.

## 4.1. Critères d’inclusion et d’exclusion

Nous avons retenu les critères de sélection des écrits suivants :

Nous avons exclu les textes qui portaient sur la formation initiale (non continue) et les textes techniques sur l’utilisation de l’IA.

## 4.2. Processus EPPI-Centre

Cette section présente les différentes étapes du processus de recherche systématique, allant de l’identification des sources de données à l’évaluation interjuges des écrits retenues. Elle décrit successivement les sources consultées, la sélection des termes utilisés dans les bases de données, la formulation des équations de recherche et l’application des critères d’inclusion. Par ailleurs, la méthode de chainage bibliographique a été mobilisée de façon complémentaire afin d’identifier d’autres écrits pertinents non repérés lors de la recherche principale.

## 4.3. Sources des données

Le choix des bases de données a été guidé par la volonté d’assurer une couverture exhaustive des dimensions pédagogiques, psychologiques, sociologiques et contextuelles. Ce sont les bases suivantes :

L’accès à ces bases de données a été rendu possible grâce aux abonnements de la bibliothèque de l’Université du Québec à Trois-Rivières. La recherche a permis d’identifier 48 écrits.

### 4.3.1.Identification et sélection des termes à utiliser dans les bases de données

Il a été nécessaire de vérifier et d’identifier les termes à utiliser avant de formuler nos requêtes dans les différentes bases de données. Cette vérification a porté sur l’emploi des termes dans les thésaurus (TH), les titres (TI), les sujets (SU), les résumés (AB) et les mots-clés (KW) des bases de données consultées. Le tableau 1 présente les termes sélectionnés pour chaque thème principal retenu.

<table><caption>Tableau 1 — *Termes sélectionnés en français et en anglais pour la construction des équations de recherche*</caption><tr><td>Thème principal  Termes en français Termes en anglais Directions et
						leadeurs scolaires Direction scolaire, leadeur scolaire, direction
						d’établissement Manager, director, administrator, principal, executive,
						senior Intelligence artificielle appliquée au scolaire Intelligence
						artificielle, IA Artificial intelligence, AI Compétences numériques
						Compétences numériques, littératie numérique Digital skills, technological
						competencies, digital literacy</td></tr></table>

### 4.3.2.Formulation des équations de recherche et requêtes dans les bases de
				données

Les équations de recherche ont été construites afin de refléter les principaux concepts de l’étude tout en tenant compte des spécificités de chaque base de données. L’usage combiné d’opérateurs booléens et de troncatures a permis d’élargir la couverture terminologique. Trois équations de recherche ont été élaborées, respectivement pour les bases de données EBSCO, Scopus et Érudit. Le tableau 2 présente les équations retenues dans le cadre de cette étude.

<table><caption>Tableau 2 — *Équations formulées dans les différentes bases de données*</caption><tr><td>Bases de données Requêtes Résultats Scopus  Article title, Abstract,
						Keywords ("Continuing education" OR "Professional development" OR "Ongoing
						training") AND (school W/1 (manage* OR director* OR administrat* OR
						principal OR executive OR senior)) AND ("Digital skills" OR "Technological
						competencies" OR "Digital literacy") AND ("Artificial intelligence" OR AI OR
						"Intelligence artificielle" OR IA) 4 Érudit Titre, résumé, mots clés
						(Intelligence artificielle OU IA) ET (formation continue OU développement
						professionnel) ET (direction scolaire OU leade* scolaire OU direction
						d’établissement) ET (compétences numériques OU littératie numérique) 22
						Total 48</td></tr></table>

### 4.3.3.Méthode de chainage bibliographique

En complément à la méthode de l’EPPI-Centre (2010), nous avons également utilisé la technique du chainage bibliographique qui s’apparente à la méthode boule de neige (pour les êtres humains) pour trouver d’autres écrits pertinents, à partir des références bibliographiques des textes provenant des bases de données. Selon Fortin et Gagnon (2016), cette méthode utilise une technique qui mène progressivement à un échantillon en s’appuyant sur des références sélectionnées initialement. Ainsi, nous avons enrichi notre corpus en explorant minutieusement les références bibliographiques mentionnées dans les 48 écrits provenant de la première recension dans les bases de données.

Cette approche a permis de repérer des études et des sources pertinentes qui ont pu échapper à notre recherche initiale dans les bases de données. Ces dernières ont ensuite été intégrées au corpus, et la démarche d’exploration et d’analyse s’est répétée pour chaque document ajouté, permettant ainsi une expansion progressive et cohérente de la revue de littérature. Avec cette méthode, nous avons ajouté 73 écrits à notre corpus initial pour un total de 121 écrits. Les écrits identifiés par cette stratégie ont été soumis aux mêmes critères d’inclusion et processus d’évaluation interjuges que ceux issus de la recherche initiale.

### 4.3.4.Évaluation interjuges selon les critères d’inclusion

Le corpus a été soumis à trois étapes de sélection, réalisées par deux personnes évaluatrices interjuges selon les critères d’inclusion. Lors du premier tri, les titres, sous-titres, tables des matières, index et résumés ont été examinés, ce qui a permis de retenir 63 références. Le deuxième tri a consisté à vérifier la disponibilité des écrits, entrainant l’exclusion de 6 références introuvables et un corpus réduit à 57****écrits. Enfin, le troisième tri a porté sur une analyse approfondie pour extraire les éléments pertinents liés à la formation continue, aux directions et leadeurs scolaires, à l’intelligence artificielle en contexte scolaire et aux compétences numériques. Ce processus a abouti à la sélection de 13 écrits en français et en anglais constituant le corpus final.

Nous avons choisi d’inclure des écrits issus de la littérature grise afin de compléter les publications scientifiques et de fournir un contexte actualisé et opérationnel sur l’intégration de l’IA dans les écoles. Cela permet d’identifier des repères stratégiques et pratiques pour les DÉE et le personnel éducatif qui ne sont pas toujours abordés dans les articles scientifiques. Les écrits sélectionnés comprennent entre autres le rapport du Conseil supérieur de l’éducation (CSÉ, 2020), le document d’orientation pédagogique du ministère de l’Éducation du Québec (MEQ, 1999), le rapport de l’UNESCO (voir Pedró et al., 2023) et le guide institutionnel du Gouvernement de la Colombie-Britannique (2024), lesquels apportent des indications sur la citoyenneté numérique, la formation continue du personnel, l’usage inclusif de l’IA, l’amélioration des pratiques pédagogiques et la gestion transparente des données. L’inclusion de cette littérature se justifie donc par sa capacité à compléter les données scientifiques, à offrir un éclairage contextuel pertinent et à orienter les pratiques éducatives et institutionnelles.La figure 2 ci-dessous illustre le processus de sélection des écrits à l’aide d’un diagramme PRISMA (preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses). Elle montre comment les écrits ont été identifiés dans les bases de données, puis le dépistage des doublons, l’évaluation selon les critères d’inclusion et l’intégration finale des écrits retenus. Cette visualisation rend le parcours méthodologique transparent. Les écrits issus du chainage bibliographique ont également été inclus et soumis au même processus d’évaluation interjuges. La figure 2 présente aussi le nombre d’écrits selon les différentes étapes de la méthodologie conduisant au choix final des 13 écrits à analyser.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 2 — *Diagramme de flux PRISMA du processus de sélection des textes*</figcaption></figure>

## 4.4. Présentation du corpus sélectionné

Les écrits sélectionnés (n = 13) se répartissent entre des publications scientifiques évaluées par les pairs (n = 8) et des rapports institutionnels ou organisationnels (n = 5). Ils couvrent une période allant de 1992 à 2023 et proviennent majoritairement de l’Amérique du Nord. Afin de fournir une vue d’ensemble structurée, les informations de chaque document incluant les auteurs et leur provenance, l’objectif, la méthodologie, les personnes concernées et les principaux résultats sont synthétisées et présentées dans le tableau 3 en annexe.

## 4.5. L’analyse des données

Nous avons procédé à l’analyse thématique de contenu (Bardin, 2013). Les 13 écrits du corpus ont été importés dans le logiciel d’analyse de données qualitatives NVIVO 14.23.3 (2024). Quatre grands thèmes ont été préalablement définis, à savoir : 1) définition de l’IA; 2) définition et types de formation continue; 3) définition et types de compétences numériques; 4) obstacles empêchant les DÉE à participer aux activités de formation continue. Ces thèmes ont été structurés sous forme de nœuds analytiques dans le logiciel NVIVO pour faciliter le codage mixte des données. Toutefois, il n’y a pas eu de codes émergeant.
# 5. Résultats

Les résultats de la recension des écrits portent sur trois thèmes principaux : 1) les compétences des DÉE nécessaires pour intégrer efficacement l’IA dans les écoles; 2) les activités de formation continue pour développer ces compétences; 3) les principaux obstacles à leur acquisition et à leur mise en œuvre dans l’intégration de l’IA dans les écoles.

## 5.1. Les compétences des DÉE nécessaires pour intégrer l’IA dans les
				écoles

Selon nos résultats, seulement quatre études sur les 13 écrits retenus ont été menées auprès de DÉE. Nous avons choisi de leur accorder une attention particulière, car elles permettent d’identifier plusieurs compétences spécifiques pour une intégration réussie de l’IA dans les écoles.

La première étude a été réalisée en 2015, aux États-Unis, par Richardson et ses collaborateurs. Ils ont utilisé une méthodologie qualitative de type phénoménologique et ont effectué des entretiens téléphoniques semi-structurés (30 à 60 minutes) auprès de 11 directions de districts scolaires ayant reçu le prix Tech-Savvy Superintendent<fnref n="4" /> entre 2001 et 2010. Ces directions avaient été identifiées par leurs pairs pour ce prix en reconnaissance de leurs pratiques innovantes en matière d’intégration technologique dans leurs écoles. L’objectif de l’étude était d’analyser leurs expériences, leurs pratiques de leadeurship technologique et les stratégies qu’ils ont mobilisées pour réussir l’implantation des technologies éducatives. L’analyse a révélé cinq compétences partagées par les directions participantes : la collaboration, la définition d’attentes claires, la capacité à prendre des risques, l’établissement d’une vision et la volonté d’apprendre.

La deuxième étude, menée par Kearsley et Lynch (1992), toujours aux États-Unis, a plutôt opté pour une approche conceptuelle du leadeurship technologique afin d’étudier un programme de formation destiné aux DÉE dans lequel les compétences attendues pour soutenir et accompagner le développement de l’IA dans les écoles étaient clairement identifiées. Ces compétences se répartissent en deux domaines : les compétences technologiques et les compétences en leadeurship. Cette dualité visait à souligner l’importance, pour les DÉE, de combiner théorie et pratique, c’est-à-dire d’avoir à la fois une connaissance des composantes technologiques liées à l’IA et la capacité d’exercer un leadeurship favorisant une culture d’accompagnement, de développement et de promotion de l’IA au sein de leur établissement. Le tableau 4 présente les objectifs des formations pour ces différentes compétences.

<table><caption>Tableau 4 — *Programme de formation destinée aux DÉE, d’après Kearsley et Lynch (1992)*</caption><tr><td>Compétences attendues Objectifs de la formationGarantir un accès
						équitable et inclusif aux outils d’IAConcevoir des solutions basées sur l’IA
						pour répondre aux défis éducatifs Définir des priorités stratégiques pour
						l’utilisation de l’IA en milieu scolairePrioriser les besoins pour
						l’intégration de l’IA dans l’écoleÉtablir des politiques pour une
						utilisation éthique et responsable des technologiesAppliquer des stratégies
						de mise en œuvre efficace de l’IAS’assurer que le matériel et les
						installations technologiques sont adaptésGérer efficacement les
						infrastructures et les équipements technologiquesValoriser les acteurs
						éducatifs qui démontrent un leadeurship technologiqueConnaitre les capacités
						et les limites des acteurs éducatifs de l’écosystèmeEncourager l’utilisation
						des applications d’IA les plus prometteusesComprendre les potentialités et
						limites des applications d’IA actuelles et émergentes</td></tr></table>

La troisième étude, menée par Flanagan et Jacobsen (2003) au Canada, propose un modèle de leadeurship technologique destiné aux DÉE pour développer leurs compétences numériques. Les auteures adoptent une approche basée sur leurs expériences professionnelles en tant que chercheuses et enseignantes leadeuses. Elles proposent un cadre contextuel destiné à accompagner les directions dans l’exercice de nouvelles responsabilités en matière de leadeurship technologique, y compris le rôle de leadeur de l’apprentissage, des droits des élèves, du développement des capacités, de la communauté et de la gestion des ressources. Leur modèle identifie cinq compétences pour instaurer une culture de l’IA au sein de l’école, soit 1) assurer une utilisation de l’IA respectueuse des droits des enfants, sécurisée et accessible à tous; 2) intégrer l’IA pour promouvoir un apprentissage inclusif et efficace; 3) former le personnel aux compétences spécifiques de l’IA; 4) impliquer la communauté dans une adoption éthique de l’IA; 5) optimiser les ressources pour garantir un accès durable à l’IA. Les objectifs spécifiques de ces compétences sont présentés dans le tableau 5 ci-dessous.

<table><caption>Tableau 5 — *Compétences attendues des DÉE et objectifs**à atteindre**, d’après Flanagan et Jacobsen (2003)*</caption><tr><td>Compétences attenduesObjectifsFormer le personnel aux compétences de
						l’IADévelopper une vision partagée de l’utilisation de l’IA dans
						l’apprentissageDévelopper les compétences de leadeurship dans la formation
						de la communauté éducative à l’IAÉtablir un climat qui encourage la prise de
						risque, la créativité et la collaboration Impliquer la communauté dans
						l’adoption éthique de l’IAObtenir le soutien de la communauté pour
						l’intégration de l’IAImpliquer les parents dans le processus de prise de
						décisionUtiliser l’IA pour améliorer la communication entre l’école et la
						communautéÉtendre l’apprentissage des élèves au-delà de l’école, dans la
						communautéOptimiser les ressources pour un accès durable à l’IAFournir aux
						élèves et au personnel enseignant les ressources technologiques nécessaires
						pour atteindre les résultats grâce à l’utilisation de l’IADévelopper un
						réseau informatique qui favorise la recherche et la collaboration Garantir
						la disponibilité des équipements pour le personnel enseignant et les
						élèves</td></tr></table>

La quatrième étude, menée par Dexter (2018) aux États-Unis, adopte une approche théorique et conceptuelle pour analyser un système de pratiques fondé sur l’expertise des personnes leadeuses scolaires reconnues dans ce domaine. Ce système repose sur trois compétences principales : 1) la définition d’une vision stratégique pour l’usage des technologies; 2) l’organisation du soutien institutionnel pour accompagner les efforts du personnel éducatif; 3) le développement des compétences nécessaires à sa mise en œuvre. Le tableau 6 présente les objectifs liés à ces compétences.

<table><caption>Tableau 6</caption><tr><td>Compétences attendues des DÉE et objectifs à atteindre, d’après Dexter
						(2018)Compétences attenduesObjectifsDéfinir les orientations en relation
						avec l’instauration et le déploiement de l’IA à l’école Développer une
						vision commune avec toutes les personnes concernéesPréciser des attentes
						clairesCommuniquer les objectifsFavoriser le développement professionnel
						Donner l’exemple individuellement et collectivement Développer
						l’organisation Allouer des ressources Créer une culture commune de
						l’innovation Chercher des partenaires externes</td></tr></table>

L’analyse comparative des quatre études retenues a permis d’extraire les compétences clés attendues chez les DÉE en matière d’intégration de l’IA dans les écoles. Chaque étude a été examinée de manière systématique afin d’identifier les compétences mentionnées, lesquelles ont ensuite été regroupées selon leur similarité. Cette démarche a conduit à une synthèse structurée autour de trois grandes catégories de compétences : 1) les compétences technologiques et numériques; 2) les compétences de leadeurship et de gestion du changement; 3) les compétences pédagogiques et éthiques. Le tableau 7 présente une vue d’ensemble des compétences des DÉE nécessaires pour intégrer l’IA de manière efficace et responsable dans les écoles.

<table><caption>Tableau 7 — *Synthèse des compétences nécessaires des DÉE issues des écrits sélectionnés*</caption><tr><td>CatégoriesCompétences spécifiquesLeadeurship et gestion du
						changementAvoir une vision stratégique pour aligner l’IA avec les objectifs
						éducatifs Motiver et soutenir le personnel Maitriser la gestion du
						changementPédagogiques et éthiquesÉvaluer l’impact pédagogique de
						l’IASensibiliser aux questions éthiques Promouvoir la formation continue sur
						l’IA pour le personnel</td></tr></table>

## 5.2 Les activités de formation continue pertinentes pour renforcer les
				compétences numériques des DÉE

D’après le MEQ (1999, p. 11), « la formation continue repose sur une variété de moyens, soit la formation à l’université, la recherche-action, les colloques et les congrès, les stages en entreprise et le partage d’expériences pédagogiques ». Les résultats de notre recension des écrits confirment cette diversité en mettant en évidence plusieurs types d’activités de formation continue, notamment le mentorat, les réseaux de professionnels, les réunions professionnelles (conférences, colloques, congrès), et l’apprentissage indépendant (lecture personnelle, recherche personnelle).

D’une part, la première activité de formation continue qui retient notre attention est l’apprentissage indépendant, en particulier parce qu’elle encourage les DÉE à se lancer dans un processus d’autoformation. L’apprentissage indépendant, réalisé sans le soutien d’une personne mentore ou sous l’encadrement universitaire, comprend des pratiques comme la lecture personnelle et la pratique réflexive. Cette dernière est très importante, car elle permet aux DÉE de mieux comprendre leur pratique, de prendre conscience de leurs intentions, de leurs choix et méthodes, ainsi que de la qualité de leur communication (Lenoir, 2012). L’étude menée aux États-Unis par Tyson et Sauers (2021) examine l’expérience de sept chefs d’établissements scolaires dans l’adoption et la mise en œuvre d’un programme d’IA appelé ALEKS à l’aide d’une méthodologie qualitative de type étude de cas multiples, l’équipe de recherche a réalisé des entretiens avec des personnes sélectionnées par échantillonnage. Les résultats de cette étude révèlent que l’engagement des DÉE dans l’apprentissage les pousse à consacrer du temps à approfondir leur compréhension de l’IA, ce qui influence positivement l’adoption et l’application concrète des programmes d’IA. Leur posture d’apprenants a également un impact significatif sur leur manière d’introduire et de mettre en œuvre les nouvelles technologies dans leurs écoles.

D’autre part, les réseaux et les associations professionnelles représentent aussi un autre moyen de formation pour les DÉE à l’égard du développement de leurs compétences numériques. Bernatchez (2011) présente quelques-unes de ces associations dans la province du Québec : l’Association des cadres scolaires du Québec, la Fédération québécoise des directions d’établissement d’enseignement, l’Association des administrateurs des écoles anglaises de Québec, l’Association montréalaise des directions d’établissement scolaire et l’Association québécoise du personnel de direction des écoles. Ces réseaux offrent deux principales modalités d’apprentissage : d’une part**,**les échanges et rencontres professionnelles entre responsables de différents centres de services scolaires, et d’autre part, les communautés de pratiques professionnelles réunissant les DÉE d’un même centre de services scolaire autour d’enjeux communs. Ces dernières offrent aux DÉE l’opportunité de collaborer avec des collègues partageant des défis et des réalités similaires afin de développer des compétences pratiques. Grâce à des rencontres régulières, les personnes participantes peuvent s’engager dans un apprentissage collaboratif et une réflexion collective (Lambert, 2021; Lambert et Bouchamma, 2021). Les décisions des DÉE d’adopter des initiatives en IA sont fréquemment guidées par des échanges avec des collègues de confiance, qu’ils soient en ligne ou en présentiel. Par ailleurs, tous les participants à l’étude de Tyson et Sauers (2021) ont confirmé que leurs réseaux professionnels jouaient un rôle significatif dans leur choix d’innover en IA.

Enfin, le mentorat offre aux DÉE une opportunité d’apprentissage enrichissante en leur proposant un accompagnement personnalisé assuré par des mentors expérimentés. Il permet aux nouvelles directions de réduire leur sentiment d’isolement et de bénéficier de l’expérience des mentors. Bernatchez (2011) souligne d’ailleurs l’importance que les centres de services scolaires accordent à cette pratique, en recrutant d’anciens membres de DÉE, souvent à la retraite, pour guider les nouvelles directions dans leurs fonctions. Ce type de mentorat s’adapte aux besoins spécifiques des nouvelles DÉE en fonction des défis qu’elles rencontrent dans leurs activités. En renforçant leur leadeurship, ce soutien est particulièrement utile pour intégrer l’IA de manière efficace dans les écoles. La mise en place de ces différents dispositifs de formation ne signifie toutefois pas que le développement des compétences se réalise sans obstacles.

## 5.3 Les obstacles au développement des compétences des DÉE pour l’intégration de
				l’IA dans leurs écoles

Selon nos résultats, les obstacles au développement des compétences des DÉE pour l’intégration de l’IA dans les écoles sont issus principalement de quatre écrits de notre recension. Ces travaux montrent que l’intégration de l’IA dans les écoles représente une évolution susceptible d’enrichir les pratiques pédagogiques et administratives. Cependant, cette intégration est entravée par plusieurs obstacles auxquels les DÉE doivent faire face.

Tout d’abord, le document du CSÉ (2020) souligne que l’un des obstacles majeurs à l’intégration de l’IA dans les écoles réside dans une méconnaissance généralisée de ses principes de fonctionnement et de ses usages pédagogiques. Ce déficit de connaissances touche particulièrement les DÉE, dont plusieurs n’ont bénéficié ni d’une formation initiale adaptée ni d’un accès suffisant au développement professionnel portant sur l’IA. En outre, le retard dans la formation des DÉE en lien avec les compétences transversales et les pratiques pédagogiques adaptées aux technologies émergentes freine l’intégration de l’IA dans les écoles (Villani, 2018).

Ensuite, l’intégration de l’IA dans les écoles nécessite des infrastructures adéquates, incluant des connexions Internet fiables, des équipements technologiques accessibles et des systèmes sécurisés. Or ces conditions sont inégalement réparties d’un établissement à l’autre. Selon le document de l’UNESCO (voir Pedró et al., 2023), les écoles situées dans des milieux éloignés ou dans des contextes moins favorisés manquent souvent de ressources pour l’utilisation des technologies numériques. Ces écarts limitent l’accès équitable aux innovations technologiques, et cette fracture numérique constitue un facteur d’exclusion qui compromet l’équité éducative.

Par ailleurs, les enjeux liés à la collecte et à l’utilisation des données sensibles représentent un frein important à l’intégration de l’IA dans les écoles. Les DÉE, confrontées à des préoccupations éthiques telles que la protection des données personnelles, le respect de la vie privée ou encore les risques de biais algorithmiques, peuvent hésiter à adopter ces technologies. En l’absence de balises claires, cette incertitude freine leur engagement dans des démarches innovantes. Le Gouvernement de la Colombie-Britannique (2024) souligne ici la nécessité d’assurer la transparence, le consentement éclairé et une gouvernance fiable des données dans les milieux éducatifs. Sans politiques institutionnelles claires et éthiquement fondées, les établissements peinent à mettre en œuvre l’IA de façon responsable et sécurisée.

<footnote n="4">Ce prix américain récompense 10 des meilleures personnes dirigeantes du secteur de l’enseignement primaire et secondaire du pays pour leur leadeurship et leur vision exceptionnels en matière de technologies éducatives.</footnote>
# 6. Discussion

Cette recension des écrits a servi à identifier et à approfondir les compétences que les directions d’établissement d’enseignement doivent développer pour intégrer efficacement l’IA dans leurs écoles, ainsi que les façons dont la formation continue peut les soutenir dans cet apprentissage. Les résultats indiquent que les DÉE doivent développer trois ensembles de compétences : 1) des compétences technologiques et numériques; 2) des compétences en leadeurship en gestion du changement; 3) des compétences pédagogiques et éthiques. Le développement de ces compétences repose sur l’apprentissage autonome, la participation à des réseaux professionnels et le recours au mentorat. Toutefois, cette dynamique est freinée par la méconnaissance de l’IA, des limites liées à la protection des données. Ces résultats s’inscrivent dans un champ encore peu exploré, comme le confirment Adams et Thompson (2025), qui soulignent que l’impact de l’IA sur la direction et l’administration scolaire demeure largement négligé, corroborant les travaux de Tyson et Sauers (2021). De manière plus large, la rareté de la littérature sur les compétences numériques des DÉE dans le domaine de l’IA rejoint les constats de Kearsley et Lynch (1992) pour qui la formation des DÉE en matière de compétences technologiques, bien qu’importante, a longtemps été reléguée au second plan.

Les recherches mettent aussi en lumière l’ampleur du potentiel transformateur de l’IA pour l’administration scolaire. Adams et Thompson (2025) montrent que des outils comme ChatGPT peuvent transformer les processus administratifs en automatisant les tâches répétitives. Ces outils libèrent du temps pour des activités stratégiques, ce qui permet de rappeler l’importance pour les DÉE de développer à la fois les compétences technologiques et le leadeurship numérique au sein de leur milieu. *Le guide d’intégration de l’IA pour les écoles* (Gouvernement du Nouveau-Brunswick, 2024) complète cette perspective en insistant sur un engagement responsable et inclusif dans l’adoption de l’IA. Le guide met aussi l’accent sur la nécessité d’accompagner les DÉE dans le développement de compétences afin d’accompagner l’intégration éthique et réfléchie de ces technologies dans les écoles. Cependant, malgré ces opportunités, les DÉE disposent encore de peu de formations continues adaptées pour maitriser l’usage et l’intégration de l’IA. Kim et Wargo (2025) soulignent que, dans les écoles rurales, l’absence de programmes ciblés limite la compétence technique du personnel enseignant et la capacité des DÉE à exercer un leadeurship numérique éclairé. Le développement professionnel doit couvrir à la fois l’usage technique des outils d’IA et leur intégration pédagogique pour soutenir des pratiques inclusives et équitables.

Notre recension met également en évidence plusieurs obstacles à l’intégration de l’IA dans les écoles. Le manque de connaissances sur les principes et usages pédagogiques de l’IA constitue un frein majeur (CSÉ, 2020; Villani, 2018). De plus, l’accès inégal aux infrastructures technologiques et à Internet haut débit limite l’implantation équitable de ces outils, accentuant la fracture numérique (Pedró et al., 2023). Enfin, les enjeux éthiques et juridiques liés à la collecte et à l’usage des données sensibles freinent l’engagement des DÉE, qui demeurent hésitantes en l’absence de politiques institutionnelles claires et sécurisées (Ghimire et Edwards, 2024; Gouvernement de la Colombie-Britannique, 2024).

Nos résultats n’ont pas permis d’identifier clairement les enjeux éthiques associés à l’intégration de l’IA dans les écoles. Bien que ces enjeux aient été abordés dans la section consacrée aux obstacles au développement des compétences des DÉE pour l’intégration de l’IA dans leurs écoles, leur présence dans cette partie de l’analyse demeure insuffisante pour qu’ils apparaissent comme des résultats pleinement établis. Cependant, certains travaux attirent l’attention sur des risques liés à l’intégration de l’IA dans les écoles. Bulut et al. (2024) montrent, par exemple, que les outils d’évaluation automatisés peuvent reproduire et amplifier des biais présents dans les données, générant des décisions potentiellement injustes. De même, Baker et Hawn (2022) soulignent que ces biais algorithmiques, présents dans les données d’entrainement, peuvent conduire à des prédictions discriminatoires, notamment dans des usages sensibles tels que la prédiction du décrochage scolaire ou la correction automatisée d’évaluations. D’autres enjeux, tels que la confidentialité des données, la cybersécurité ou encore la possible diminution du mentorat et du soutien personnalisé, méritent également une attention particulière (Adams et Thompson, 2025). Ces dimensions, peu mises en évidence par nos résultats, ouvrent des perspectives de recherche complémentaires portant sur le développement des compétences éthiques des DÉE face à l’IA.

Malgré notre choix de la méthodologie de l’EPPI-Centre (2010), il a été difficile d’identifier les travaux les plus récents sur les compétences numériques à développer par les DÉE et sur les obstacles liés à l’intégration de l’IA dans les écoles. Ce résultat inattendu peut s’expliquer par la relative nouveauté de la démocratisation de l’IA. Pour les recherches futures, il serait souhaitable d’élargir les concepts retenus dans les bases de données afin de formuler des équations de recherche plus complètes, susceptibles de maximiser le recueil d’études pertinentes et de couvrir un éventail plus large de travaux sur les compétences numériques et les obstacles à l’intégration de l’IA dans les écoles. Cette contrainte a pu limiter la représentativité et l’actualité des résultats. Par ailleurs, pour pallier ces limites, nous avons utilisé des études sur l’intégration des technologies de l’information et de la communication, ce qui a permis d’identifier des obstacles pertinents et potentiellement transférables au contexte de l’IA.

Afin de renforcer l’analyse, cette étude s’est également appuyée sur des sources de littérature grise qui offrent des repères stratégiques et opérationnels. Ces écrits abordent notamment la citoyenneté numérique, la formation continue du personnel enseignant, l’usage inclusif et équitable de l’IA, l’amélioration des pratiques pédagogiques et la gestion transparente des données éducatives. Toutefois, cette démarche exige d’adopter un protocole de recherche plus structuré, incluant une diversification des mots-clés et des bases de données afin d’assurer une meilleure adéquation entre les objectifs de la recherche et les sources mobilisées. Cette réflexion critique ouvre ainsi des perspectives pour approfondir l’analyse empirique de l’IA dans les écoles.
# Conclusion

L’article a mis en lumière les compétences que les DÉE doivent développer pour intégrer efficacement l’IA dans les écoles par le moyen de la formation continue. L’IA représente non seulement un outil puissant pour enrichir les pratiques pédagogiques et optimiser les processus administratifs, mais elle appelle aussi à un leadeurship technologique éclairé pour gérer les défis éthiques, organisationnels et éducatifs qu’elle engendre. Plusieurs résultats ressortent de cette étude, notamment les compétences nécessaires à l’intégration de l’IA dans les écoles, les activités de formation continue les plus propices à leur développement et les principaux obstacles à l’acquisition de ces compétences. Les compétences requises pour une intégration réussie de l’IA vont bien au-delà de la simple maitrise technique; elles impliquent également des capacités en gestion du changement, en pédagogie numérique et en éthique, renforçant le besoin d’une formation continue adaptée.

Enfin, il est essentiel de poursuivre l’étude des compétences numériques et de leadeurship nécessaire aux DÉE pour répondre aux exigences d’un système éducatif en transformation. Une telle démarche, soutenue par des formations continues et un engagement actif, permettra non seulement d’assurer une adoption réfléchie de l’IA, mais aussi de bâtir un environnement scolaire capable de répondre aux besoins d’apprentissage des élèves dans un monde numérique en constante et rapide évolution.

## Références

Adams, D. et Thompson, P. (2025). Transforming school leadership with artificial intelligence: Applications, implications, and future directions. *Leadership and Policy in Schools*, *24*(1), 77‑89. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15700763.2024.2411295#abstract

J. E. (2017). *Robot-proof: Higher education in the age of artificial intelligence*. MIT Press Direct. https://doi.org/10.7551/mitpress/11456.001.0001

S. S., Arel, I., Bach, J., Coop, R., Furlan, R., Goertzel, B., Hall, J. S., Samsonovich, A., Scheutz, M., Schlesinger, M., Shapiro, S. C. et Sowa, J. F. (2012). Mapping the landscape of human-level artificial general intelligence. *AI Magazine*, *33*(1), 25‑41. https://doi.org/10.1609/aimag.v33i1.2322

R. S. et Hawn, A. (2022). Algorithmic bias in education. *International Journal of Artificial Intelligence in education*, *32*(4), 1052‑1092. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00285-9

Barbier, J.-M. (1996). *La formation continue* (2ᵉ éd.). Presses Universitaires de France.

L. (2013). *L’analyse de contenu*. Presses Universitaires de France. https://doi.org/10.3917/puf.bard.2013.01

Bernatchez, J. (2011). La formation des directions d’établissement scolaire au Québec : apprendre à développer un savoir-agir complexe. *Télescope*, *17*(3), 158‑175. https://telescope.enap.ca/telescope/docs/index/vol_17_no_3/telv17n3_bernatchez.pdf

O., Beiting-Parrish, M., Casabianca, J. M., Slater, S. C., Jiao, H., Song, D., Ormerod, C. M., Fabiyi, D. G., Ivan, R., Walsh, C., Rios, O., Wilson, J., Yildirim-Erbasli, S. N., Wongvorachan, T., Liu, J. X., Tan, B. et Morilova, P. (2024). The rise of artificial intelligence in educational measurement: Opportunities and ethical challenges. *Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation*, *5*(3). https://doi.org/10.59863/MIQL7785

Carré, P. (2005). *L’apprenance : vers un nouveau rapport au savoir*. Dunod.

Coccoli, M., Maresca, P. et Stanganelli, L. (2016). Cognitive computing in education. *Journal of E-Learning and Knowledge Society*, *12*(2), 55‑69. DOI:10.20368/1971-8829/1185

H. (2018). The robot take-over: Reflections on the meaning of automated education. *Education Policy Analysis Archives*, *26*(115). https://doi.org/10.14507/epaa.26.3863

Conseil supérieur de l’Éducation [CSÉ]. (2020). *Éduquer au numérique :* *rapport sur l’état et les besoins de l’éducation 2018-2020*. Le Conseil. https://www.cse.gouv.qc.ca/publications/eduquer-au-numerique-50-0534/

L., Bruni, E. et Zampieri, R. (2019). The role of leadership in a digitalized world: A review. *Frontiers in Psychology*, *10*, 1938. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01938

Cuban, L. (1986). *Teachers and machines: the classroom use of technology since 1920*. Teachers College Press.

S. (2008). Leadership for IT in Schools. Dans J. Voogt et G. Knezek (dir.), *International handbook of information technology in primary and secondary education* (p. 543‑554). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-0-387-73315-9_32

S. (2018). The Role of leadership for information technology in education: systems of practices. Dans J. Voogt, G. Knezek, R. Christensen et K.-W. Lai (dir.), *Second handbook of information technology in primary and secondary education* (p. 483‑498). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-71054-9_32

Dickson, B. (2017, 20 novembre). *How artificial intelligence is shaping the future of education*. PCMAG. https://www.pcmag.com/news/how-artificial-intelligence-is-shaping-the-future-of-education le 19 octobre 2024

Djédjé, V. (2006). *Étude des éléments de support de l’implantation des technologies de l’information et de la communication dans deux écoles secondaires générales et publiques en Côte d’Ivoire* [thèse de doctoral, Université du Québec à Montréal, Canada]. Archipel. https://archipel.uqam.ca/9694/

Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., Duan, Y., Dwivedi, R., Edwards, J., Eirug, A., Galanos, V., Ilavarasan, P. V., Janssen, M., Jones, P., Kar, A. K., Kizgin, H., Kronemann, B., Lal, B., Lucini, B., … Williams, M. D. (2021). Artificial intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. *International Journal of Information Management*, *57*, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002

EPPI-Centre. (2010). *EPPI-Centre methods for conducting systematic reviews*. https://www.betterevaluation.org/sites/default/files/Methods.pdf

L. et Jacobsen, M. (2003). Technology leadership for the twenty‐first century principal. *Journal of Educational Administration*, *41*(2), 124‑142. https://doi.org/10.1108/09578230310464648

Fortin, M.-F. et Gagnon, J. (2016). *Fondements et étapes du processus de recherche : méthodes quantitatives et qualitatives* (3<sup>e</sup> éd.). Chenelière éducation.

M. E. et Belouali, S. (2024). Élaboration et validation d’un référentiel éthique de l’intelligence artificielle en Éducation : cas du contexte marocain. *Médiations et médiatisations*, (18), 91‑124. https://doi.org/10.52358/mm.vi18.403

Gauthier, M. (2008). *La formation à la gestion d’un établissement d’enseignement : les orientations et les compétences professionnelles*. Ministère de l’Éducation, du Loisir et du Sport. https://numerique.banq.qc.ca/patrimoine/details/52327/1563968

Ghimire, A. et Edwards, J. (2024). *From guidelines to governance: A study of AI policies in education*. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.15601

Gouvernement de la Colombie-Britannique. (2024). *Points à examiner pour l’utilisation d’outils d’IA dans les écoles de la maternelle à la 12e année*. https://www2.gov.bc.ca/assets/gov/education/administration/kindergarten-to-grade-12/ai-in-education/fr-considerations-for-using-ai-tools-in-k-12-schools.pdf

Gouvernement du Nouveau-Brunswick. (2024).*Le guide d’intégration de l’IA pour les écoles*. https://www2.gnb.ca/content/dam/gnb/Departments/ed/pdf/Publications/guide-integration-ia.pdf

Michel. (2002). *Formation continue et évolution des compétences professionnelles du directeur d’établissement : l’évaluation d’une approche et de ses effets* [thèse de doctorat, Université du Québec à Montréal, Canada]. Constellation. https://constellation.uqac.ca/id/eprint/835/

F. et Gagnon, C. (2020). Le rôle stratégique de la direction d’établissement d’enseignement quant à l’implantation du numérique en salle de classe. *Ce que nous apprend la recherche (CRIFPE), 1*(5). https://doi.org/10.18162/cqnalr.2020.1.5

Gravelle, F., Nicole, M.-C., Beaudoin, J., Bérubé Daigneault, J., Monette, J., Masse Lamarche, M. H. (2024). *Gestion de la transformation de l’offre de services complémentaires dans les centres de services scolaires à l’ère du numérique* [rapport de recherche]. https://drive.google.com/file/d/1YFjZVp1dtKFJSQfg3vgigafPrGiI1TbL/view

D. S. (2014). A critical conceptual analysis of definitions of artificial intelligence as applicable to computer engineering. *IOSR Journal of Computer Engineering*, *16*(2), 09‑13. https://doi.org/10.9790/0661-16210913

Lindqvist, M. (2019). School leaders’ practices for innovative use of digital technologies in schools. *British Journal of Educational Technology*, *50*(3), 1226‑1240. https://doi.org/10.1111/bjet.12782

M. I. M., Juraime, F., Hamid, A. H. A., Nordin, N. et Attan, N. (2014). Technology leadership and its relationship with school—Malaysia standard of education quality (School-MSEQ). *International Education Studies*, *7*(13), 278. https://doi.org/10.5539/ies.v7n13p278

Intelligence artificielle générative. (2025, 15 octobre). Dans *Wikipédia*. https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle_g%C3%A9n%C3%A9rative

C., Lapointe, C. et Chiasson, M. (2004). Pour une intégration réussie des TIC à l’école : de la formation des directions à la formation des maîtres. *Revue des sciences de l’éducation*, *28*(2), 325‑343. https://doi.org/10.7202/007357ar

P. (2009). *Compétences et socioconstructivisme : un cadre théorique*. Bruxelles, Belgique : Éditions de Boeck.

T. et Tülübaş, T. (2023). Digital leadership and sustainable school improvement—A conceptual analysis and implications for future research. *Educational Process International Journal*, *12*(1), 7‑18. https://doi.org/10.22521/edupij.2023.121.1

G. et Lynch, W. (1992). Educational leadership in the age of technology: The new skills. *Journal of Research on Computing on Education*, *25*(1), 50‑60. https://doi.org/10.1080/08886504.1992.10782032

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

M. (2018). Artificial (emotional) intelligence. *Communications of the ACM*, *61*(4), 18‑19. https://doi.org/10.1145/3185521

Lambert, M. (2021). *Analyse des pratiques des directions d’établissement d’enseignement en regard du référentiel de compétences et de leur développement professionnel dans le cadre d’une communauté de pratique virtuelle* [thèse de doctorat, Université Laval, Québec, Canada]. Corpus<sup>UL</sup>. https://corpus.ulaval.ca/server/api/core/bitstreams/9593a579-0cf1-4447-9210-ddb4ed0df00d/content

M. et Bouchamma, Y. (2021). The virtual community of practice for school principals: A professional development method. *Creative Education, 12*(2), 422-440. https://doi.org/10.4236/ce.2021.122030

Le Boterf, G. (2010). *Construire les compétences individuelles et collectives*, 5e édition. Paris, France : Éditions d’Organisation.

Legendre, R. (2005). *Dictionnaire actuel de l’éducation* (3<sup>e</sup> éd.). Guérin.

Lekomo Ayemele, U. G. (2025). *Formation continue et compétences professionnelles : étude menée auprès des directions d’établissement d’enseignement* [essai de maitrise, Université du Québec à Trois-Rivières, Québec, Canada]. Cognitio. https://depot-e.uqtr.ca/id/eprint/11938

Lenoir, Y. (2012). *Réfléchir*dans*et*sur*sa pratique, une nécessité indispensable. Outil n*<sup>*o*</sup>*1*. Chaire de recherche du Canada sur l’intervention éducative, commission scolaire-région-de-Sherbrooke. https://www.usherbrooke.ca/creas/fileadmin/sites/creas/documents/Publications/Destinees_aux_professionnels/Analyse_re__flexive-Outil1_Lenoir.pdf

Maderer, J. (2016). *Artificial intelligence course creates AI teaching assistant*. Georgia Tech News Center. https://news.gatech.edu/news/2016/05/09/artificial-intelligence-course-creates-ai-teaching-assistant

Marcelin, O. (1996). *Les compétences du pouvoir, le pouvoir des compétences : la fonction de cadre de direction dans le réseau sociosanitaire*. École des hautes études commerciales.

A. (2024). Les défis de l’IA dans l’éducation : de la protection des données aux biais algorithmiques. *Médiations et médiatisations*, (18), 148‑160. https://doi.org/10.52358/mm.vi18.409

F. et Holmes, W. (2024). *Orientations pour l’intelligence artificielle générative dans l’éducation et la recherche*. UNESCO. https://doi.org/10.54675/HBCX3851

Ministère de l’Éducation du Québec [MEQ]. (1998). *Vers une politique de la formation continue*. Gouvernement du Québec. https://numerique.banq.qc.ca/patrimoine/details/52327/40197

Ministère de l’Éducation du Québec [MEQ]. (1999). *Orientations pour la formation continue du personnel enseignant*. *Choisir plutôt que subir le changement.* Gouvernement du Québec. https://numerique.banq.qc.ca/patrimoine/details/52327/41221

Organisation des Nations unies pour l’éducation, la science et la culture [UNESCO] Institute for Lifelong Learning. (2022). *Making lifelong learning a reality: A handbook*. UNESCO. https://www.uil.unesco.org/sites/default/files/medias/fichiers/2022/06/UIL_Handbook_170x240_RZ220601_Online.pdf

Organisation des Nations unies pour l’éducation, la science et la culture [UNESCO]. (2023, 20 avril). *Comment l’intelligence artificielle peut-elle renforcer l’éducation?* UNESCO. https://www.unesco.org/fr/articles/comment-lintelligence-artificielle-peut-elle-renforcer-leducation

Park, W. (2018). *Artificial intelligence and human resource management: New perspectives and challenges*. Japan Institute for Labour Policy and Training, Tokyo. https://www.jil.go.jp/profile/documents/w.park.pdf

Pedró, F., Subosa, M., Rivas, A. et Valverde, P. (2023). *Artificial intelligence in education: Challenges and opportunities for sustainable development.* UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366994

Rich, E. (1983). *Artificial intelligence*. McGraw-Hill.

Richardson, J., McLeod, S. et Sauers, N. J. (2015). Technology leadership is just good leadership: Dispositions of tech savvy superintendents. *AASA journal of scholarship and practice*, *12*, 11‑30. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:152556637

M. et Petko, D. (2021). School principals’ educational goals and leadership styles for digital transformation: Results from case studies in upper secondary schools. *International Journal of Leadership in Education*, *28*(2), 422-440. https://doi.org/10.1080/13603124.2021.2014979

J. (2003). Working with ICT: Perceptions of Australian principals. *Journal of Educational Administration*, *41*(2), 171‑185. https://doi.org/10.1108/09578230310464675

S. S. et Vijay, J. (2013). Applicability of artificial intelligence in different fields of life. *International Journal of Scientific Engineering and Research*, *1*(1), 28‑35. https://www.ijser.in/archives/v1i1/MDExMzA5MTU=.pdf

W.-J. (2017). Developing the principal technology leadership competency indicators for technical high schools in K-12 in Taiwan. *Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education*, *13*(6). https://doi.org/10.12973/eurasia.2017.01215a

Tardif, J. (2006). *L’évaluation des compétences : documenter le parcours de développement*. Montréal, Canada : Chenelière Éducation.

A. D., Castillo, A. et Russell, R. (2017). Artificial intelligence and public policy. *Mercatus Research Paper.* https://doi.org/10.2139/ssrn.3021135

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

Villani, C. (2018). *Donner un sens à l’intelligence artificielle (IA)* ([Rapport de recherche]). Paris, Gouvernement de France. https://www.vie-publique.fr/files/rapport/pdf/184000159.pdf