Environ 30% des enseignants du supérieur utilisaient l'IA générative quotidiennement ou chaque semaine au printemps 2025, contre seulement 4% au printemps 2023.Source ↗
La conception pédagogique représentait 57% des conversations IA des professeurs dans l'analyse par Anthropic d'environ 74 000 échanges issus de l'enseignement supérieur, devant la recherche académique (13%) et l'évaluation du travail des étudiants (7%).Source ↗
86% des enseignants se voient utiliser l'IA dans leur enseignement à l'avenir, mais 80% déclarent que leur établissement n'a pas clarifié la manière dont l'IA devait être appliquée à l'enseignement.Source ↗
38% des enseignants déclarent que l'IA a alourdi leur charge de travail — principalement la surveillance de la fraude (71%) et la refonte des évaluations (61%) — et seuls 28% des établissements disposent d'une politique IA formelle.Source ↗
planificationClaudeChatGPTGemini

Planifier une séance de cours qui ne se résume pas à 75 minutes de cours magistral

La conception pédagogique est le premier usage de l'IA par les professeurs — 57% des conversations IA des enseignants dans l'échantillon d'Anthropic. La vraie difficulté n'est pas la maîtrise du contenu ; c'est de transformer un sujet que vous connaissez parfaitement en une séance minutée avec activités, structure de discussion et vérifications de compréhension, la veille du cours et en plus de vos obligations de recherche et de service.

Prompt
Vous êtes un ingénieur pédagogique expérimenté de l'enseignement supérieur,
spécialisé dans l'apprentissage actif. Concevez une séance de cours complète de
{{session_length}} minutes pour mon cours, {{course}}, sur le sujet {{topic}}.

Contexte des étudiants : {{student_context}}

Format de sortie :
1. Un objectif d'apprentissage mesurable (« À la fin de cette séance, les
   étudiants seront capables de... »)
2. Une ouverture de 5 minutes qui fait émerger les connaissances préalables ou une
   idée reçue courante
3. Deux courts segments de cours magistral (10-12 minutes chacun) : points clés
   plus un exemple travaillé ou une brève étude de cas pour chacun
4. Un bloc d'apprentissage actif (15-20 minutes) : réflexion en binôme, problème en
   petit groupe ou débat structuré — avec des consignes précises à lire à voix
   haute et ce qu'il faut observer en circulant dans la salle
5. Une vérification finale de la compréhension : un prompt de « minute-papier » ou
   deux questions de sondage avec réponses
6. Un tableau de minutage et un « plan B » à couper si la discussion se prolonge

Contraintes : appuyez-vous uniquement sur les concepts et lectures que j'ai
indiqués — n'attribuez, ne citez ni ne paraphrasez aucune lecture ou source que je
n'ai pas mentionnée, et n'inventez aucun fait ni statistique pour les segments de
cours. Gardez chaque minutage réaliste. Si le sujet ne peut pas être bien couvert
dans cette durée de séance, dites-le et proposez ce qu'il faut reporter à une autre
séance.

Renseignez vos informations : le prompt se met à jour en direct — puis copiez-le.

automatisationChatGPTClaude

Rédiger des questions d'examen à partir de vos propres notes de cours

Parmi les enseignants qui déclarent que l'IA a alourdi leur charge de travail, 61% pointent la refonte des évaluations pour contrer l'usage de l'IA par les étudiants — ce qui signifie en pratique rédiger de nouvelles banques de questions et plusieurs versions chaque trimestre. Forcer le modèle à ne travailler qu'à partir de vos supports, avec des distracteurs construits sur de véritables idées reçues, transforme cette corvée en travail de relecture.

Prompt
Vous êtes un enseignant universitaire en {{discipline}} qui rédige un examen juste
et rigoureux. En utilisant uniquement le contenu de cours ci-dessous — n'ajoutez
aucun fait, formule ou exemple extérieur — créez des questions d'examen.

Contenu de cours : {{source_material}}

Cahier des charges des questions : {{question_mix}}

Exigences :
- Étiquetez chaque question avec le concept qu'elle teste et son niveau cognitif
  (mémorisation, application ou analyse).
- Choix multiples : quatre options avec une seule réponse clairement correcte.
  Construisez chaque distracteur autour d'une idée reçue précise que les étudiants
  entretiennent réellement, et notez cette idée reçue entre crochets après le
  distracteur.
- Réponse courte : réponse possible en 2 à 4 phrases, avec une réponse type et un
  barème de correction point par point.
- Classez les questions de la mémorisation vers l'application. Pas de questions
  pièges, pas de « toutes les réponses ci-dessus », pas d'énoncés à la forme
  négative.
- Produisez ensuite une seconde version de l'examen entier — énoncés reformulés,
  options mélangées, mêmes concepts et même difficulté — pour les rattrapages ou
  une seconde section.
- Terminez par un corrigé distinct pour les deux versions.

Si le contenu que j'ai fourni ne peut pas soutenir le nombre ou le niveau de
questions demandé, dites-moi exactement ce qui manque au lieu de compléter avec des
connaissances extérieures.

Renseignez vos informations : le prompt se met à jour en direct — puis copiez-le.

analyseClaudeChatGPT

Construire une grille d'évaluation et calibrer la notation avec vos assistants

Les enseignants jugent la notation comme la tâche où l'IA est la moins efficace, et pourtant près de la moitié des conversations IA liées à la notation délèguent quand même le jugement au modèle — exactement le schéma que les chercheurs jugent préoccupant. La version défendable : utiliser l'IA avant que la notation ne commence, pour construire la grille, la banque de commentaires et un dossier de calibrage qui vous permet, à vous et à vos assistants, de noter de façon cohérente.

Prompt
Vous êtes concepteur d'évaluations pour des cours universitaires. Créez un kit de
notation pour ce devoir.

Devoir : {{assignment_description}}
Cours et niveau : {{course_level}}
Compétences à évaluer : {{focus_skills}}

Produisez trois parties :
1. Une grille analytique à quatre niveaux (Excellent / Compétent / En
   développement / Débutant) avec une ligne par compétence. Les descripteurs
   doivent décrire des caractéristiques observables du travail en 25 mots maximum
   par cellule, sans chevauchement de formulation entre niveaux adjacents et sans
   qualificatifs vagues comme « correct ».
2. Une banque de commentaires de rétroaction : pour chaque compétence, deux amorces
   de phrase pour un travail conforme au standard et deux pour un travail en
   dessous. Chaque commentaire « en dessous du standard » doit nommer une action
   concrète que l'étudiant peut entreprendre en révision.
3. Un dossier de calibrage pour mes assistants : rédigez trois courts extraits de
   réponses synthétiques — inventés par vous, pas de vrais travaux d'étudiants — à
   des niveaux de qualité clairement différents, chacun avec une note suggérée
   selon la grille et une justification en une ligne, afin que nous puissions
   calibrer notre notation avant de commencer.

Contraintes : évaluez uniquement les compétences que j'ai listées — n'ajoutez pas
de critères. Gardez tout le langage de la grille accessible aux étudiants, car la
grille sera publiée avec le devoir. Ne me demandez pas de vrais travaux
d'étudiants.

Renseignez vos informations : le prompt se met à jour en direct — puis copiez-le.

rédactionClaudeChatGPT

Passer une demande de subvention au crible avant qu'elle n'atteigne les évaluateurs

La rédaction de demandes de subvention est l'un des usages de l'IA les plus collaboratifs chez les enseignants-chercheurs — 70% d'augmentation plutôt que d'automatisation dans les données d'Anthropic — et une enquête Wiley auprès de près de 5 000 chercheurs a montré que la plupart s'attendent à ce que l'IA dans la rédaction de subventions devienne largement acceptée. Vous ne pouvez pas utiliser l'IA pour évaluer les propositions d'autrui, mais vous pouvez en faire le lecteur le plus impitoyable que votre propre projet rencontrera avant soumission.

Prompt
Vous êtes un évaluateur de subventions expérimenté et exigeant pour {{funder}} —
du genre qui lit quinze propositions en un week-end et récompense la clarté plutôt
que l'ambition. Évaluez la section de brouillon ci-dessous par rapport aux
critères publiés du bailleur.

Section de brouillon : {{draft_text}}

Critères d'évaluation, copiés depuis les directives officielles du bailleur : {{review_criteria}}

Ma plus grande inquiétude à propos de cette proposition : {{main_concern}}

Format de sortie :
1. Un résumé façon évaluateur : trois véritables points forts, puis les points
   faibles classés selon l'impact probable sur la note
2. Signalements ligne par ligne : citez chaque phrase où une affirmation dépasse
   les preuves présentées, où des objectifs semblent dépendre du succès les uns
   des autres, ou où le jargon ralentirait un évaluateur extérieur à ma
   discipline
3. Les cinq questions qu'un évaluateur soulèverait le plus probablement en
   discussion de panel
4. Des reformulations suggérées pour les trois passages les plus faibles
   uniquement, en conservant ma voix et le contenu technique

Contraintes : n'inventez ni citations, ni données préliminaires, ni méthodes, ni
résultats — là où l'appui manque, signalez le manque plutôt que de le combler.
Jugez uniquement selon les critères que j'ai copiés, pas selon des critères dont
vous vous souvenez. N'adoucissez pas la critique par bienveillance ; j'ai besoin
des objections du panel maintenant, pas dans l'avis de synthèse final.

Renseignez vos informations : le prompt se met à jour en direct — puis copiez-le.

communicationClaudeCopilot

Rédiger des lettres de recommandation qui restent honnêtes et précises

Chaque automne apporte une pile de lettres de recommandation, chacune exigeant une heure que vous n'avez pas — et les données d'Anthropic montrent que leur rédaction est l'une des tâches administratives que les professeurs confient le plus souvent à l'IA. Fait à la légère, cela donne des lettres types et des données étudiantes dans un outil grand public. Fait correctement, cela repose sur vos notes, votre jugement, et un brouillon qui fait gagner le temps de composition.

Prompt
Vous aidez un professeur à rédiger une lettre de recommandation. Règles de
confidentialité pour cette conversation : je désignerai la personne uniquement par
« l'étudiant » — ne me demandez jamais de nom — et vous rédigerez la lettre avec
des espaces réservés [Nom] que je compléterai plus tard dans mon traitement de
texte.

Mes notes sur l'étudiant : {{student_notes}}
Il/elle postule à : {{target_program}}
Comment je le/la connais : {{relationship_context}}
Force de la recommandation, exprimée honnêtement : {{endorsement_level}}

Structure :
1. Ouverture : qui je suis, depuis combien de temps et à quel titre je connais
   [Nom], et une recommandation en une phrase qui correspond à la force que j'ai
   indiquée
2. Deux paragraphes de corps, chacun construit autour d'un exemple concret tiré de
   mes notes — des preuves, pas des adjectifs
3. Une conclusion qui relie le parcours de [Nom] à ce programme précis et propose
   un contact pour toute question complémentaire

Contraintes : utilisez uniquement les faits de mes notes — n'inventez ni projets,
ni notes, ni classements, ni traits de personnalité. Pas de formules toutes faites
(« J'ai l'immense plaisir de... »). Ne dépassez pas le niveau de recommandation que
j'ai indiqué ; une lettre crédible sert mieux l'étudiant qu'une lettre gonflée. Si
mes notes sont trop maigres pour soutenir une lettre convaincante, répondez « IL
ME FAUT PLUS D'INFORMATIONS » et posez-moi trois questions précises au lieu de
compléter artificiellement.

Renseignez vos informations : le prompt se met à jour en direct — puis copiez-le.

créatifClaudeChatGPT

Construire une simulation interactive pour un concept que les étudiants ratent systématiquement

Dans le rapport d'Anthropic, les professeurs utilisaient l'IA pour construire des outils pédagogiques sur mesure autrefois prohibitifs en temps — outils d'entraînement à la stœchiométrie en chimie, modèles de physique, jeux de révision — souvent sous forme d'applications web à fichier unique. Si un concept met en échec une partie de votre classe chaque année, un modèle interactif que les étudiants peuvent manipuler devient le travail d'une soirée au lieu d'un projet d'été.

Prompt
Vous êtes un développeur-enseignant qui construit de petits outils pédagogiques
autonomes pour des cours universitaires. Construisez une simulation interactive
sous la forme d'un unique fichier HTML avec CSS et JavaScript intégrés — sans
bibliothèque externe, police ou appel réseau — que je peux téléverser sur mon LMS
ou projeter en cours.

Cours et niveau : {{course_level}}
Concept à enseigner : {{concept}}
Ce que les étudiants doivent en faire : {{learner_task}}
Contenu source à partir duquel construire (n'utilisez que cela) : {{content_source}}

Exigences :
1. Des contrôles (curseurs, champs de saisie ou boutons) pour les deux ou trois
   paramètres les plus importants, avec retour visuel instantané
2. Un affichage numérique en direct montrant la relation quantitative, pas
   seulement une animation
3. Un « mode défi » avec cinq questions tirées strictement de mon contenu source,
   donnant des indices — pas des réponses — en cas d'erreur
4. Des instructions à l'écran qu'un utilisateur découvrant l'outil peut suivre sans
   mon aide
5. Lisible à la taille d'un projecteur de salle de classe et utilisable sur un
   pavé tactile d'ordinateur portable

Contraintes : restez fidèle au contenu source que j'ai fourni — n'importez aucune
formule, constante ou affirmation venant d'ailleurs. Si vous devez simplifier le
modèle pour le rendre interactif, listez chaque simplification dans un commentaire
HTML en haut du fichier afin que je puisse le vérifier avant le cours.

Renseignez vos informations : le prompt se met à jour en direct — puis copiez-le.

Questions fréquentes chez les professeurs d'université

Ai-je le droit d'utiliser l'IA pour noter le travail des étudiants ?

Les politiques institutionnelles varient et la plupart restent encore à écrire — seuls 28% des établissements avaient une politique IA formelle au printemps 2025. La mise en garde la plus forte est pratique, puisque les enseignants eux-mêmes jugent la notation comme la tâche où l'IA est la moins efficace. Utilisez l'IA pour le langage des grilles et la rédaction de commentaires, gardez chaque décision de notation pour vous, et ne collez jamais de travail d'étudiant identifiable dans un outil grand public.

Coller le travail d'un étudiant dans ChatGPT viole-t-il la FERPA ?

Cela peut être le cas. Les travaux étudiants portant des noms ou des détails identifiants constituent des dossiers scolaires, et les outils d'IA grand public n'ont aucun accord sur les données avec votre établissement. Retirez les noms, identifiants et en-têtes avant de coller quoi que ce soit, ou utilisez un outil sous licence institutionnelle couvert par un accord de protection des données. En cas de doute, décrivez le travail plutôt que de le coller.

Puis-je utiliser l'IA pour évaluer des manuscrits ou des demandes de subvention ?

Pour l'évaluation fédérale par les pairs, non — le NIH interdit l'IA générative dans son processus d'évaluation, et la NSF considère le téléversement du contenu d'une proposition vers des outils non approuvés comme une violation de confidentialité. Les politiques des revues varient, mais la plupart des grands éditeurs la restreignent pour la même raison. Le contenu confidentiel que vous évaluez ne devrait jamais entrer dans un outil que vous ne contrôlez pas.

Dois-je informer mes étudiants lorsque j'utilise l'IA pour préparer mes supports de cours ?

De plus en plus, oui — au moins comme norme. Dans un cas largement médiatisé en 2025, un étudiant de Northeastern a exigé un remboursement de ses frais de scolarité après avoir découvert que les notes de cours d'un professeur avaient été générées par l'IA. Si votre syllabus fixe des règles d'IA pour les étudiants, une brève déclaration sur votre propre usage est une assurance peu coûteuse et incarne la transparence que vous leur demandez.

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