L’intelligence artificielle comme vecteur d’inclusion scolaire : analyse des environnements tutoriels intelligents et plateformes adaptatives au tchadien - Cas de Université Numérique du Tchad (UNT)
Abstract
Cette étude s’inscrit dans le contexte de la transformation numérique de l’enseignement supérieur au Tchad, où l’intégration de l’intelligence artificielle est envisagée comme un levier d’inclusion scolaire. L’objectif principal est d’analyser l’impact des environnements tutoriels intelligents et des plateformes adaptatives sur la motivation, la participation et la performance des étudiants, en prenant comme cas l’Université Numérique du Tchad (UNT). L’approche méthodologique repose sur une triangulation combinant données quantitatives (SPSS), qualitatives (NVivo) et documentaires (MAXQDA). L’échantillon comprend 184 étudiants et 36 enseignants-chercheurs. Les instruments mobilisés incluent des questionnaires, des entretiens semi-directifs et l’analyse de documents institutionnels. Les résultats montrent que 68,5 % des étudiants jugent positifs les tuteurs intelligents, 72,2 % les plateformes adaptatives, et 73,4 % estiment que l’IA favorise l’inclusion scolaire. Les enseignants confirment ces apports mais soulignent des conditions de réussite : formation, infrastructures numériques et encadrement éthique. En conclusion, l’IA apparaît comme un vecteur d’inclusion scolaire, mais son efficacité dépend du contexte local et de l’accompagnement pédagogique.
This study takes place in the context of the digital transformation of higher education in Chad, where the integration of artificial intelligence (AI) is considered a lever for school inclusion. The main objective is to analyze the impact of intelligent tutoring environments and adaptive platforms on students’ motivation, participation, and performance, using the case of the Université Numérique du Tchad (UNT). The methodological approach relies on triangulation combining quantitative data (SPSS), qualitative data (NVivo), and documentary analysis (MAXQDA). The sample includes 184 students and 36 faculty members. Instruments used were questionnaires, semi-structured interviews, and institutional document analysis. Results show that 68.5% of students positively value intelligent tutors, 72.2% adaptive platforms, and 73.4% believe AI fosters school inclusion. Faculty members confirm these contributions but highlight conditions for success: teacher training, digital infrastructure, and ethical oversight. In conclusion, AI emerges as a vector of school inclusion, though its effectiveness depends on local context and pedagogical support.
Downloads
References
Abdelwakil, A. (2024, novembre 26). Le PSD 2025-2029 de l’université Virtuelle du Tchad est en cours de validation à N’Djaména. Al-Khabar News, du Tchad. https://fr.alkhabar-journal.com/2024/11/26/le-psd-2025-2029-de-luniversite-virtuelle-du-tchad-est-en-cours-de-validation-a-ndjamena/
Anderson, J. R., Boyle, C. F., & Reiser, B. J. (1985). Systèmes de tutorat intelligents. Science, 228(4698), 456‑462. https://doi.org/10.1126/science.228.4698.456
Badredine, S. (2025, août 16). L’Afrique à l’heure de l’IA : Enseignement et éducation. Afrique Confidentielle. https://afriqueconfidentielle.com/fr/dossier-afrique-confidentielle/lafrique-a-lheure-de-lia-enseignement-et-education/
Bulathwela, S., Pérez-Ortiz, M., Holloway, C., Cukurova, M., & Shawe-Taylor, J. (2024). L’intelligence artificielle ne démocratisera pas à elle seule l’éducation : Sur les inégalités éducatives, le techno-solutionnisme et les outils inclusifs. Sustainability, 16(2), 781. https://doi.org/10.3390/su16020781
Claude, G. (2019, novembre 12). Le guide d’entretien : Définition, caractéristiques, structure et exemple. Scribbr. https://www.scribbr.fr/methodologie/guide-dentretien/
Cochran, W. G. (William G. (avec Internet Archive). (1977). Sampling techniques. New York, NY : Wiley. http://archive.org/details/samplingtechniqu0000coch_t4x6
Coeckelbergh, M. (2026). AI and Epistemic Agency : How AI Influences Belief Revision and Its Normative Implications. Social Epistemology, 40(1), 59‑71. https://doi.org/10.1080/02691728.2025.2466164
Colin, H., & Jotsna, I. (2024). L’intelligence artificielle dans l’éducation. Académie de Paris. https://www.ac-paris.fr/l-intelligence-artificielle-dans-l-education-130992
Conseil supérieur de l’éducation. (2024). Intelligence artificielle générative en enseignement supérieur : Enjeux pédagogiques et éthiques. CSE. https://www.cse.gouv.qc.ca/publications/ia-enseignement-sup-50-0566/
Corbière, M., & Larivière, N. (2020). Méthodes qualitatives, quantitatives et mixtes, 2e édition : Dans la recherche en sciences humaines, sociales et de la santé. Presses de l’Université du Québec.
Creswell, J. W. (avec Internet Archive). (2011). Conception et conduite de recherches en méthodes mixtes. Los Angeles : SAGE Publications. http://archive.org/details/designingconduct0000cres_i7e7
Dagué, A., & Mahamat, A. (2025). Implications sociopédagogiques de l’intelligence artificielle et redéfinition des approchespédagogiques de l’éducation en Afriquesubsaharienne face aux mutations contemporaines. In J. BEOGO, M. A. Sadia, & C. P. L. B. Y. LOUYINDOULA, L’éducation en Afrique subsaharienne à l’épreuve des mutations contemporaines (p. 13‑44). Les Éditions Hemar.
De Landsheere, G. (2000). Échantillonnage systématique. https://vitrinelinguistique.oqlf.gouv.qc.ca/fiche-gdt/fiche/8462107/echantillonnage-systematique
Dumez, H. (2021). Méthodologie de la recherche qualitative. Vuibert.
Flick, U. (2004). Triangulation in qualitative research. Triangulation in Qualitative Research.
Focksia, D. N., & Dagué, A. (2025). Integration de L’IA dans le système éducatif et accessibilité pour la réussite de la qualité de l’enseignement supérieur. Revue francophone internationale, (8), 15‑30. https://doi.org/DOI:%252010.61585/pud-liens
Grawitz, M. (2001). Méthodes des sciences sociales. Dalloz.
IBM. (2009). IBM acquiert SPSS Inc. Pour fournir des clients de capacités d’analyse prédictive. www-03.ibm.com. https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/27936.wss
Jaldi, A. (2023). Artificial intelligence revolution in Africa : Economic opportunities and legal challenges. Policy Cent. New South, 7. https://www.policycenter.ma/sites/default/files/2023-07/PP_13-23%20(Jaldi%20).pdf
Kaledzi, I., & Assignon, C. (2025). Comment l’IA peut transformer l’éducation en Afrique. dw.com. https://www.dw.com/fr/ghana-education-ia-afrique/a-74713579
Kaufmann, J.-C. (2011). L’entretien compréhensif. Armand Colin. https://shs.cairn.info/l-entretien-comprehensif--9782200613976?lang=fr
Mahamat, A., & Dagué, A. (2025). Intégration de l’Intelligence Artificielle (IA) et optimisation des performances académiques dans les Grandes Écoles de formation au Tchad : Une étude menée sur l’École Nationale Supérieure des Technologies de l’Information et de la Communication (ENASTIC) de N’Djamena. In Neuroéducation : Comprendre le cerveau pour mieux enseigner au XXIe siècle (1ère). Guiguess Editions. http://guiguesseditions.com.
Maisiri, J., & Musonza, S. (2026). L’IA dans l’éducation africaine : Progrès ou perte de mémoire. UNESCO. https://www.unesco.org/fr/articles/lia-dans-leducation-africaine-progres-ou-perte-de-memoire-culturelle
Martin, O. (2017). L’analyse quantitative des données—4e éd. Armand Colin.
MAXQDA. (2026). MAXQDA - Logiciel d’analyse qualitative des données. MAXQDA. https://www.maxqda.com/fr
Mekondion, N., Dagué, A., & Djimrabei, M. (2025). Impact de l’Intelligence Artificielle sur les Interactions Étudiantes et optimisation de l’Apprentissage à l’Université de N’Djamena/Tchad. Revue Akiri, 3(1), 679‑697. https://dx.doi.org/10.4314/akiri.v8i1.44
Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Analyse qualitative des données : Un ouvrage de référence élargi. SAGE.
Naffi, N., & Montufar, C. (2025). Autoformation en outils d’intelligence artificielle générative : Un levier pour guider et optimiser la conception pédagogique. Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire / International Journal of Technologies in Higher Education, 22(1), 1‑13. https://doi.org/10.18162/ritpu-2025-v22n1-05
OCDE. (2024). L’impact potentiel de l’intelligence artificielle sur l’équité et l’inclusion dans l’éducation (OECD Artificial Intelligence Papers No. 23; OECD Artificial Intelligence Papers, Vol. 23). https://doi.org/10.1787/15df715b-en
Ollivier, G. (2023). Présentation de Nvivo, logiciel d’analyse de données qualitatives. https://hal.inrae.fr/hal-04058889
Peters, M. (2023). Note éditoriale : Intelligence artificielle et intégrité académique peuvent-elles faire bon ménage ? Revue des sciences de l’éducation, 49(1), 1107846ar. https://doi.org/10.7202/1107846ar
Philippot, S. (2024). Intelligence artificielle pour la pédagogie adaptative [Thesis, Université de Toulouse (EPE ; 2025-...)]. https://theses.fr/s415823?utm_source=copilot.com
Polat, M., Karataş, İ. H., & Varol, N. (2025). Ethical Artificial Intelligence (AI) in Educational Leadership : Literature Review and Bibliometric Analysis. Leadership and Policy in Schools, 24(1), 46‑76. https://doi.org/10.1080/15700763.2024.2412204
Portail de UNT. (2025). Université Numerique irtuelle du Tchad. Université Virtuelle du Tchad. https://www.uvt.td/
Singly, F. de. (2020). Le questionnaire. Armand Colin. https://doi.org/10.3917/arco.desin.2020.01
UNESCO. (2019). Le Consensus de Beijing sur l’intelligence artificielle et l’éducation. UNESCO Digital Library. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303
UNESCO. (2024a). AI competency framework for students. UNESCO. https://doi.org/10.54675/JKJB9835
UNESCO. (2024b). L’intelligence artificielle et l’avenir de l’apprentissage. UNESCO. https://www.unesco.org/en/digital-education/ai-future-learning
UNESCO. (2025a). IA et éducation : Guide pour les décideurs politiques. UNESCO. https://www.unesco.org/fr/articles/ia-et-education-guide-pour-les-decideurs-politiques
UNESCO. (2025b). Le coût culturel de l’IA dans les systèmes éducatifs africains. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/cultural-cost-ai-africas-education-systems
UNESCO. (2025c, septembre 4). L’intelligence artificielle dans l’éducation. UNESCO. https://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence
UNESCO. (2025d, septembre 15). Éthique de l’intelligence artificielle. UNESCO. UNESCO. https://www.unesco.org/fr/artificial-intelligence/recommendation-ethics
Union Africaine. (2024). Stratégie Continentale sur l’IntelligenceArtificielle : Mettre l’IA au Service du Développement et de la Prospérité de l’Afrique. UA. https://au.int/sites/default/files/documents/44004-doc-FR_Strategie_Continentale_sur_lIntelligence_Artificielle_3.pdf
Wang, P. (2019). On Defining Artificial Intelligence. Journal of Artificial General Intelligence, 10(2), 1‑37. https://doi.org/10.2478/jagi-2019-0002
Zotero. (2026). Zoter : Votre assistant de recherche personnel. Center for History and New Media de l’Université George Mason. Zotero. https://www.zotero.org/?utm_source=copilot.com
Copyright (c) 2026 Alhadji Mahamat, Abraham Dague
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
