Intranet UQTR Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR)
L'intelligence artificielle à l'UQTR
Balises et ressources pour la communauté universitaire

Titulaires d’une charge de cours

Programme intensif sur la pédagogie et l’IA du 10 au 12 juin 2026

Personnel enseignant de l’UQTR, préparez-vous!

En savoir plus sur le Programme intensif sur la pédagogie et l’IA

Conceptions sur l'intelligence artificielle (IA) et l'intelligence artificielle générative (IAg)

Il n’existe pas une définition unique de l’IA, mais il est possible de la conceptualiser comme des systèmes qui s’appuient sur des algorithmes d’automatisation et d’optimisation ainsi que sur l’emploi de méthodes statistiques avancées. 

En ce qui concerne l’IA dite « générative » (IAg), l’appellation prête à confusion. D’abord, la question de la génération de nouveau contenu est débattable . Ensuite, à proprement parler, ce type d’approche n’a rien de nouveau, sinon une augmentation considérable du niveau de complexité des données traitées . En effet, l'IAg utilise des réseaux de neurones profonds (et hautement complexes) afin de prédire des extrants qui ne faisaient pas nécessairement partie de leurs données d’entraînement. Cependant, l’utilisation de réseaux de neurones n’en fait pas nécessairement de l’IAg, sans compter que ce genre de prédiction, bien que moins complexe, est fait depuis les débuts de l’IA. En somme, nous parlerons d’IAg dans des contextes d’algorithmes qui permettent de générer des images, des textes, des sons, et des vidéos.

Peterson, C. (2024). Ethics of AI explained. The International FLAIRS Conference Proceedings, 37(1). https://doi.org/10.32473/flairs.37.1.135275 (nouvelle fenêtre)

Peterson, C., et Deschênes, M.-C. (2025). AI governance in academia: Guidelines for generative AI. The International FLAIRS Conference Proceedings, 38(1). https://doi.org/10.32473/flairs.38.1.138855 (new window)

Zewe, A. (2023, 9 novembre). Explained: Generative AI. MIT News. https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109 (nouvelle fenêtre)

Principes institutionnels
d’utilisation de l’intelligence artificielle

Pour favoriser une conduite responsable quant à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA), l’UQTR vous invite à consulter les énoncés de principes vous concernant.

IA et communauté étudiante (PDF) (nouvelle fenêtre)

IA et personnel enseignant (PDF) (nouvelle fenêtre)

Niveaux d'utilisation de l'IAg

Les niveaux d’utilisation de l’intelligence artificielle générative (IAg) présentés ici fournissent des balises pour encadrer l’utilisation des outils d’IAg par la communauté universitaire.

Transcription textuelle

Télécharger Les niveaux d'utilisation (PDF) (nouvelle fenêtre)

Icônes pour utilisation dans vos documents

Icônes individuelles (PNG)

Téléchargement de l'icône Niveau 0 de l'IAg. Téléchargement de l'icône Niveau 1 de l'IAg. Téléchargement de l'icône Niveau 2 de l'IAg. Téléchargement de l'icône Niveau 3 de l'IAg. Téléchargement de l'icône Niveau 4 de l'IAg.

Ensemble des 5 icônes (PNG)

Téléchargement des icônes des niveaux de l'IAg.

Guide pour le personnel enseignant

Un guide associé aux niveaux d’utilisation de l’IAg vous invite, en tant que personne enseignante, à réfléchir à la place que vous souhaitez accorder à l’IAg dans chacune de vos activités d’enseignement.

Télécharger le Guide pour le personnel enseignant (PDF) (nouvelle fenêtre)

Formulaire de déclaration de l’utilisation de l’IAg

Vous avez la possibilité de demander à vos personnes étudiantes d’annexer ce formulaire de déclaration de l’utilisation de l’IAg à leurs travaux. Le formulaire est modifiable selon vos besoins. Des ressources connexes (nouvelle fenêtre) sont aussi offertes pour vous accompagner dans votre démarche d’intégration de l’IAg dans votre enseignement.

Télécharger Formulaire de déclaration de l’utilisation de l’IAg (DOCX) (nouvelle fenêtre)

Télécharger Formulaire de déclaration de l’utilisation de l’IAg (PDF) (nouvelle fenêtre)

Ressources pédagogiques

Le Bureau de pédagogie et de formation à distance (BPFAD) de l’UQTR offre de la formation, de l'accompagnement et du soutien au développement pédagogique et technopédagogique au personnel enseignant. Par exemple, il vous propose des ressources concernant l'IA et la pédagogie uqtérienne (nouvelle fenêtre). N'hésitez pas à prendre rendez-vous (nouvelle fenêtre) afin de discuter de vos besoins.

Ressources du Service de la bibliothèque de l’UQTR

Le Service de la bibliothèque met à votre disposition des ressources et des formations sur l’intelligence artificielle afin de soutenir vos pratiques d’enseignement, avec un accompagnement adapté à vos cours. Pour plus d’information, veuillez consulter son guide sur l'intelligence artificielle (nouvelle fenêtre) et la page Obtenir de l'aide (nouvelle fenêtre).

Aucune aide Octobre 2025 Aide à la compréhension Aide à la planification ou à la révision Aide à la production Aide intégrale Au niveau 0 , toute utilisation de l’IAg est interdite et pourrait être sanctionnée. Au niveau 1 , l’IAg peut être utilisée préalablement à une production pour faciliter la compréhension, la rétention de l’information ou la démarche de recherche. La personne étudiante est tenue de déclarer son utilisation de l’IAg selon les directives fournies par la personne enseignante. La personne étudiante est tenue de citer le contenu généré par l’IAg conformément aux normes et de déclarer son utilisation de l’IAg selon les directives fournies par la personne enseignante. La personne étudiante doit en tout temps respecter les consignes de la personne enseignante et les principes institutionnels. Elle doit faire preuve de vigilance dans son utilisation de l’IAg. Au niveau 2, l’IAg peut être utilisée à l’étape de la planification et/ou à l’étape de la révision. La production demeure élaborée par la personne utilisatrice et n’est pas modifiée par l’IAg. Au niveau 3 , l’IAg peut être utilisée pour modifier une partie d’une production. Le contenu a été initialement élaboré par la personne utilisatrice. Au niveau 4 , l’IAg peut être utilisée pour générer l’entièreté ou une partie d’une production. Le contenu résulte principalement de l’IAg. Son utilisation est quantitativement et/ou qualitativement significative. Niveaux d’utilisation de l’intelligence artificielle générative (IAg)