Qui former ? Sur quoi former ? Où former ?

L’enseignement supérieur à la convergence de l’intelligence artificielle, de la transition démographique et du changement générationnel

’enseignement supérieur fait face à une reconfiguration structurelle issue de trois dynamiques convergentes : l’expansion de l’intelligence artificielle (IA) et de l’hyperconnectivité numérique, le déclin démographique dans plusieurs régions du monde et la transformation des attentes culturelles et professionnelles des nouvelles générations.

Ce texte propose une réflexion sur ces forces qui obligent à repenser trois questions stratégiques fondamentales — Qui former ? Sur quoi former ? Où former ? — non pas comme de simples interrogations pédagogiques isolées, mais comme des axes de refonte institutionnelle.

À partir des données d’organismes internationaux et de la littérature académique récente, il est soutenu que la durabilité et la pertinence de l’enseignement supérieur dépendront de sa capacité à adopter un modèle intergénérationnel, transversal en matière de littératie numérique et hybride dans son architecture formative.

De l’expansion massive à la reconfiguration structurelle

Au cours des dernières décennies, l’enseignement supérieur a connu une expansion sans précédent. Selon l’UNESCO (2022), les inscriptions mondiales sont passées d’environ 100 millions d’étudiants en 2000 à plus de 235 millions en 2020. Toutefois, cette expansion s’est développée sur la base d’hypothèses démographiques et technologiques aujourd’hui profondément transformées.

Les avancées de l’intelligence artificielle modifient les dynamiques de travail, d’apprentissage et de production des connaissances. L’UNESCO (2023) souligne que l’IA n’affecte pas uniquement les outils pédagogiques, mais l’architecture même du système éducatif, y compris l’évaluation, la conception curriculaire et la gouvernance institutionnelle.

Parallèlement, la Division de la population des Nations Unies indique que le taux mondial de fécondité est descendu à 2,3 enfants par femme en 2021, avec des projections en dessous du seuil de remplacement dans plusieurs régions (Nations Unies, 2022). Ce phénomène affecte directement la taille des cohortes en âge universitaire, historiquement centrales dans les systèmes d’enseignement supérieur.

En outre, les générations actuellement engagées dans les processus de formation présentent elles-mêmes des transformations significatives. Les études sur la Génération Z montrent une évolution des attentes vis-à-vis de l’apprentissage et du travail. Twenge (2017) met en évidence des changements dans les modes de socialisation numérique et les priorités professionnelles, tandis que Gallup (2024) souligne des perceptions ambivalentes concernant l’impact de l’IA sur l’éducation et l’emploi.

La transformation générationnelle ne se limite pas aux préférences pédagogiques ; elle redéfinit la relation entre formation et projet de vie. Les institutions qui n’intègrent pas flexibilité, modularité, apprentissage appliqué et accompagnement des transitions professionnelles risquent de perdre en pertinence auprès d’étudiants qui valorisent à la fois l’employabilité et la cohérence éthique des savoirs acquis.

Dans ce contexte, l’enseignement supérieur ne traverse pas une crise conjoncturelle, mais une redéfinition systémique.

Qui former ? La transition démographique et le virage vers l’apprentissage tout au long de la vie

La transition démographique constitue l’un des facteurs les plus structurels du changement. Le rapport World Population Prospects (Nations Unies, 2022) confirme un ralentissement durable de la croissance des populations jeunes en Amérique latine, en Europe et en Asie orientale.

Encoura (2023) projette une diminution significative du nombre de diplômés du secondaire aux États-Unis au cours de la prochaine décennie, phénomène également observé dans d’autres pays à faible taux de fécondité.

Ce contexte transforme la logique institutionnelle :

• Moins d’étudiants traditionnels
• Plus grande concurrence interinstitutionnelle
• Nécessité de diversifier les publics

L’OCDE (2019) souligne que l’apprentissage tout au long de la vie sera essentiel pour maintenir la productivité dans les sociétés vieillissantes. L’enseignement supérieur doit donc élargir son focus vers :

• Les professionnels en reconversion face à l’automatisation
• Les adultes nécessitant une actualisation technologique continue
• Des parcours flexibles intégrant travail et formation

L’étudiant traditionnel n’est plus le centre exclusif du modèle. La durabilité institutionnelle dépendra de sa capacité à fonctionner comme plateforme d’actualisation permanente.

Sur quoi former ? IA, automatisation et compétences humaines élargies

L’intelligence artificielle redéfinit les compétences professionnelles demandées. Le Future of Jobs Report du Forum Économique Mondial (2023) identifie la littératie technologique, l’analyse de données et la pensée analytique comme compétences en forte croissance.

Brynjolfsson et McAfee (2014) soutiennent que l’automatisation transforme non seulement les tâches manuelles, mais également les tâches cognitives, obligeant à reconfigurer les profils professionnels. L’UNESCO (2023) insiste sur le fait que l’intégration responsable de l’IA dans l’éducation doit inclure des cadres éthiques, la transparence algorithmique et le développement de la pensée critique.

Dans ce contexte, la formation transversale en :

• Données
• IA appliquée
• Automatisation
• Éthique numérique

devient une condition fondamentale, et non optionnelle.

La littérature converge également pour affirmer que l’automatisation n’élimine pas la valeur humaine ; elle la déplace vers des compétences supérieures. La technologie complète les tâches exigeant jugement, créativité et compétences sociales.

L’enseignement supérieur doit donc former des professionnels hybrides : technologiquement compétents et solides en capacités cognitives avancées.

Où former ? Hyperconnectivité et expansion de l’écosystème formatif

L’hyperconnectivité redéfinit structurellement l’espace éducatif. Castells (2010) décrit la « société en réseau » comme un système où la production, la circulation et la validation des connaissances s’articulent à travers des infrastructures numériques globales.

L’université, historiquement organisée comme espace physique centralisé, s’inscrit désormais dans une architecture distribuée du savoir.

La pandémie de COVID-19 a accéléré les processus de virtualisation sans en être l’origine. La numérisation éducative était déjà en marche grâce aux plateformes d’apprentissage ouvert, aux ressources éducatives numériques et aux réseaux professionnels mondiaux.

Le modèle émergent se caractérise par :

• L’éducation hybride
• Les microcertifications (OCDE, 2021)
• L’évaluation fondée sur les compétences
• L’intégration avec des environnements productifs réels

La Génération Z valorise flexibilité, sens et applicabilité immédiate (Gallup, 2024). Le campus physique ne disparaît pas, mais il cesse d’être l’unique nœud du système éducatif.

Réflexion finale

La convergence entre transition démographique, automatisation cognitive et transformation culturelle générationnelle crée un environnement structurellement différent de celui qui a donné naissance au modèle universitaire traditionnel.

Il ne s’agit pas de variations marginales, mais d’une altération des hypothèses fondatrices du système : l’abondance de population jeune, la stabilité des profils professionnels et la centralité du campus physique comme unique espace légitime de formation.

Le nouveau scénario est prévisible :

Moins de jeunes.
Plus de technologies transversales.
Des attentes croissantes de flexibilité, de sens et d’applicabilité immédiate.

Ce contexte redéfinit la concurrence dans l’enseignement supérieur. Il ne s’agit plus seulement d’élargir la couverture ou de renforcer les infrastructures, mais de repenser la proposition de valeur institutionnelle en termes de pertinence, d’adaptabilité et de capacité d’articulation avec un environnement dynamique.

Les institutions qui comprendront la nature systémique de cette convergence seront en mesure de redessiner leur architecture académique, de diversifier leurs publics et de se consolider comme plateformes d’apprentissage tout au long de la vie. Celles qui maintiendront des logiques exclusivement expansionnistes — centrées sur le volume, la rigidité présentielle ou une segmentation disciplinaire fermée — feront face à des pressions croissantes de soutenabilité académique, financière et réputationnelle.

Referencias

Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age. W. W. Norton.
Castells, M. (2010). The rise of the network society. Wiley-Blackwell.
Encoura. (2023). Regional impacts of the demographic decline on higher education.
Gallup. (2024). Gen Z and AI in education.
OECD. (2019). Getting skills right: Future-ready adult learning systems.
OECD. (2021). Micro-credentials for lifelong learning and employability.
UNESCO. (2022). Global education monitoring report.
UNESCO. (2023). AI and the future of education: Disruptions, dilemmas and directions.
United Nations. (2022). World population prospects 2022.
World Economic Forum. (2023). Future of jobs report 2023.

PhD. Wilmer Lopez Lopez – Febrero 2026