Article de revue. Éthique de l’IA dans l’enseignement supérieur et le recrutement : étude comparative des enjeux éthiques liés à l’usage de l’intelligence artificielle générative par les étudiants et les recruteurs

Dans la revue Communication, technologies et développement, Koba Pascal Ohounlome analyse les enjeux éthiques liés à l’usage de l’intelligence artificielle générative dans deux contextes distincts : l’enseignement supérieur et le recrutement. Il propose une approche comparative visant à mettre en lumière les similitudes et les différences dans les problématiques éthiques rencontrées par les étudiants et les recruteurs face à ces technologies.

Dans le domaine universitaire, l’IA générative est de plus en plus utilisée par les étudiants pour produire des travaux académiques. Si les modèles génératifs peuvent favoriser l’accès à l’information et améliorer la productivité, ils soulèvent également des questions majeures en matière d’intégrité académique. L’auteur insiste notamment sur les risques de plagiat, de dépendance cognitive et de perte de compétences critiques. L’utilisation de l’IA peut brouiller la frontière entre production personnelle et assistance technologique, remettant en cause les modalités traditionnelles d’évaluation des connaissances. Par ailleurs, elle interroge la responsabilité des institutions dans l’encadrement de ces usages et dans la formation à une utilisation éthique des outils numériques.

Dans le secteur du recrutement, les recruteurs utilisent également l’IA générative pour trier les candidatures, rédiger des offres d’emploi ou analyser des profils. Si ces technologies promettent des gains d’efficacité et une meilleure objectivité, elles présentent aussi des risques importants de biais algorithmiques, de discrimination et d’opacité dans les processus décisionnels. L’auteur souligne que ces systèmes peuvent reproduire, voire amplifier, des inégalités existantes, notamment en raison des données sur lesquelles ils sont entraînés. La question de la transparence et de la responsabilité devient alors centrale, notamment vis-à-vis des candidats.

Le chercheur met en évidence des enjeux éthiques communs aux deux contextes, tels que la fiabilité des contenus générés, la question de l’autonomie humaine face à la machine, et la nécessité d’un cadre réglementaire adapté. Toutefois, il souligne aussi des spécificités : dans l’enseignement, les enjeux portent davantage sur la formation et l’évaluation, tandis que dans le recrutement, ils concernent surtout l’équité et la justice sociale. Au final, il plaide pour une gouvernance éthique de l’IA générative, fondée sur la transparence, la responsabilité et la formation des utilisateurs et insiste sur la nécessité d’un encadrement institutionnel et réglementaire afin de maximiser les bénéfices de ces technologies tout en limitant leurs dérives.