Si l'IA répond presque tout, à quoi sert d'aller à l'université ? Une experte colombienne a expliqué dans quels domaines la technologie ne remplace pas l'académie.

La controverse suscitée par la créatrice de contenu Kika Nieto concernant la valeur de payer pour un diplôme professionnel à l'ère de l'intelligence artificielle a ouvert un débat sur le rôle des universités en Colombie.

Vanessa Sánchez Mendoza, vice-rectrice académique et de recherche de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz, a soutenu que la formation supérieure doit aller au-delà de la simple transmission d'informations et se concentrer sur des compétences que la technologie ne peut pas assumer seule.

La créatrice de contenu a interrogé sur les réseaux sociaux le fait qu'en 2026, les personnes consacrent des millions de pesos à une formation universitaire traditionnelle alors que les outils d'intelligence artificielle peuvent répondre aux questions, organiser des plans d'apprentissage, résumer des textes, analyser des données et proposer des explications en quelques secondes.

Nieto a précisé qu'elle ne regrettait pas d'avoir obtenu son diplôme il y a des années, mais elle a soulevé des doutes sur le coût actuel des études universitaires. « Je ne regrette pas d'avoir étudié, mais je me demande pourquoi, aujourd'hui, en 2026, les gens continuent de décider de payer des millions de pesos pour assister à une université », a-t-elle déclaré.

L'université face à une technologie qui fournit des réponses

L'intelligence artificielle peut faciliter l'accès à l'information et accompagner les tâches académiques, mais elle n'élimine pas le besoin d'une formation universitaire, selon Sánchez. La vice-rectrice a expliqué que le but de l'enseignement supérieur doit se déplacer de la simple transmission de contenus vers le développement du jugement, de la créativité, de la collaboration et de la responsabilité.

Aller à l'université a toujours du sens car l'intelligence artificielle offre des informations, mais ne remplace pas le processus d'apprentissage à les confronter, à les discuter, à prendre des décisions avec d'autres et à répondre de leurs conséquences. La nouvelle formation académique doit préparer les étudiants à utiliser la technologie avec discernement, rigueur et responsabilité.

« Il y a des apprentissages qui ne se produisent pas simplement parce que quelqu'un nous fournit des informations, mais qui se construisent lorsque nous devons penser, discuter avec d'autres, prendre position, nous tromper, argumenter nos décisions et nous rendre responsables de leurs conséquences », a expliqué Sánchez Mendoza.

Pour cette universitaire, la présence de l'IA oblige à réexaminer les compétences que les étudiants doivent développer par eux-mêmes. La question ne se limite pas à la quantité de connaissances qu'une plateforme peut fournir, mais à la capacité de comprendre les problèmes, de formuler des questions et d'utiliser ces informations dans des situations concrètes.

L'université devient ainsi un espace d'interaction entre des personnes aux parcours, aux connaissances et aux positions différents. Cette cohabitation, selon la vice-rectrice, offre des expériences qu'une technologie ne reproduit pas, telles que la résolution de désaccords, la reconnaissance des erreurs et la construction d'accords.

Pensée critique pour évaluer l'information

La pensée critique figure parmi les compétences qui prennent le plus de poids face à l'avancée de l'intelligence artificielle. Une réponse produite par un outil peut paraître convaincante, mais évaluer sa fiabilité, sa pertinence et sa suffisance exige une analyse humaine.

Dans la formation universitaire, les étudiants apprennent à confronter les sources, à identifier les hypothèses, à reconnaître les biais et à considérer des perspectives différentes avant de tirer une conclusion. Ce processus permet que l'information ne se transforme pas automatiquement en décision ou en affirmation acceptée sans vérification.

« La pensée critique commence précisément lorsque nous cessons de nous demander seulement quelle est la réponse et que nous commençons à nous demander pourquoi nous devrions y croire, quelle preuve la soutient et quelles seraient les conséquences de son acceptation », a déclaré Sánchez Mendoza.

La vice-rectrice a souligné que l'accès immédiat à de grands volumes d'information ne garantit pas la compréhension. Le rôle de l'enseignement supérieur sera d'apprendre à relier les données, à questionner les arguments et à déterminer l'usage qui peut être fait des contenus générés par des systèmes technologiques.

Ce défi a des conséquences pour les étudiants, les enseignants et les institutions. L'IA peut servir à organiser des idées ou à analyser des informations, mais l'apprentissage doit inclure la capacité d'identifier les limites, les erreurs ou les lacunes dans les réponses produites par la technologie.

Apprendre avec les autres, cohabiter et créer

La vie professionnelle exige de résoudre des problèmes avec d'autres personnes, a souligné Sánchez Mendoza. Par conséquent, l'université doit apprendre à écouter, à expliquer une idée, à argumenter, à reconnaître les contributions d'autrui et à construire des décisions partagées dans des environnements où existent des différences.

L'expérience académique permet aux étudiants de se lier avec des professeurs et des camarades de parcours et d'idées différents. Ces rencontres peuvent donner lieu à des réseaux professionnels, des amitiés, des projets et des conversations qui complètent les contenus étudiés dans une matière.

La cohabitation avec des points de vue non choisis fait également partie de la formation. Un outil d'intelligence artificielle peut s'adapter aux questions de l'utilisateur, tandis que le contact avec d'autres personnes oblige à interpréter les contextes, à exprimer des désaccords et à réviser ses propres positions.

La créativité est l’une des autres capacités que l’université doit renforcer. Bien que l’IA puisse combiner des idées avec rapidité, créer implique de reconnaître un problème, de formuler des questions, de tolérer l’incertitude, d’essayer des alternatives, de corriger les erreurs et de décider quelle solution a du sens pour une situation donnée.

Pour Sánchez Mendoza, le défi ne consiste pas à concurrencer la capacité de génération de contenu de la technologie. La formation doit préparer les étudiants à transformer les idées en réponses pertinentes face à des problèmes réels.

Leadership et responsabilité face aux décisions

Cependant, l’intelligence artificielle peut organiser l’information, analyser des scénarios et suggérer des options, mais elle ne peut pas assumer la responsabilité morale et sociale d’une décision. Sánchez Mendoza a soutenu que cette différence maintient la nécessité de former des leaders capables d’agir dans des conditions d’incertitude.

Diriger suppose comprendre les autres, mobiliser les capacités et construire des objectifs partagés. L’université offre des scénarios pour participer à des projets, prendre des décisions et travailler autour de problèmes concrets, avec des résultats qui doivent être évalués par ceux qui les impulsent.

« L’université ne doit pas concurrencer l’intelligence artificielle. Elle doit apprendre à travailler avec elle avec rigueur, responsabilité et sens critique », a précisé la vice-rectrice académique et de recherche de la Konrad Lorenz.

L’académique a ajouté que les institutions doivent préserver « la conversation, la curiosité, le jugement, la créativité, la rencontre avec les autres et la responsabilité de nos décisions ».