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En 2026, former les enseignants à l’IA ne relève plus de l’initiative individuelle : c’est un chantier de référentiels de compétences. L’UNESCO en a recensé 36 dans un rapport publié fin septembre 2026. La Chine inscrit un référentiel de littératie IA des enseignants dans son plan national. La France, elle, mise sur un observatoire et des micro-formations, sans référentiel dédié à ce stade. Cet article compare ces approches et donne aux directions des pistes concrètes pour structurer les compétences IA des enseignants.

Qu’est-ce qu’un référentiel de compétences IA pour enseignants ?

Un référentiel de compétences IA pour enseignants décrit ce qu’un professeur doit savoir, savoir faire et savoir juger à propos de l’intelligence artificielle, avec des niveaux de progression. Il ne se limite pas à la maîtrise d’outils. Il couvre aussi l’éthique, la pédagogie et la capacité à enseigner l’IA aux élèves.

Ce type de document sert trois usages :

• Concevoir la formation initiale et continue des enseignants.
• Évaluer le niveau des équipes et cibler l’accompagnement.
• Donner un langage commun aux enseignants, aux directions et aux décideurs.

La question n’est plus de savoir s’il faut former les enseignants à l’IA. Les conclusions du Conseil de l’Union européenne « Teachers in the Era of AI », relayées en mai 2026, demandent d’intégrer la littératie IA dans la formation initiale, l’insertion et la formation continue. Elles insistent aussi sur l’autonomie pédagogique et sur des conditions de travail soutenables. La question est désormais : quel référentiel, et comment le faire vivre ?

[LIEN INTERNE : littératie IA des élèves]

Que propose l’UNESCO, et que dit son rapport de 2026 ?

Le cadre de compétences IA pour enseignants de l’UNESCO (2024) est la référence mondiale : 15 compétences, 5 dimensions et 3 niveaux de progression.

Les cinq dimensions sont :

1. une mentalité centrée sur l’humain ;
2. l’éthique de l’IA ;
3. les bases et applications de l’IA ;
4. la pédagogie de l’IA ;
5. l’IA au service du développement professionnel.

Les trois niveaux s’intitulent Acquérir, Approfondir et Créer. Le cadre repose sur trois principes : protéger les droits des enseignants, renforcer leur capacité d’action et promouvoir la durabilité.

Le rapport « Teacher AI Competency Frameworks » (septembre 2026)

L’Institut de l’UNESCO pour les technologies de l’information dans l’éducation (IITE) a publié fin septembre 2026 une analyse de 36 cadres publics. Ces cadres viennent d’autorités nationales, d’organisations internationales et de la recherche. Le rapport a été mené avec l’Université ouverte de Shanghai.

Il examine ces cadres sur trois plans :

• stratégique : les politiques publiques ;
• tactique : les programmes, la réglementation, les mesures de soutien ;
• opérationnel : la classe.

Il valorise les cadres ancrés dans la pédagogie et alignés sur les programmes scolaires. Il se conclut par une liste de contrôle des éléments d’un référentiel complet. C’est un outil directement utilisable par une direction ou un rectorat qui voudrait construire le sien.

Comment la Chine forme-t-elle ses enseignants à l’IA ?

La Chine a fait de la littératie IA des enseignants une obligation d’État, inscrite dans son plan d’action « IA + éducation » du 2 avril 2026. Ce plan est signé par cinq administrations, dont le ministère de l’Éducation. Il fixe des objectifs à l’horizon 2030.

Pour les enseignants, il prévoit :

• un référentiel national de compétences en IA, qui précise ce que chaque enseignant doit maîtriser ;
• des formations par niveaux, adaptées à chaque poste, avec l’objectif de couvrir tout le corps enseignant ;
• des évaluations à grande échelle, en situation, pour cibler l’accompagnement ;
• l’IA dans la formation initiale, au sein des écoles normales ;
• l’IA dans les concours et certifications d’enseignant.

Le même plan fait de l’IA un cours de base pour tous les étudiants du supérieur, avec des manuels par discipline.

Ce modèle est cohérent de bout en bout : référentiel, formation, évaluation et certification. Il pose toutefois une question que les autres pays ne peuvent ignorer : jusqu’où une logique d’évaluation standardisée laisse-t-elle de place au jugement professionnel de l’enseignant ?

Où en sont les États-Unis et le Royaume-Uni ?

Aux États-Unis et au Royaume-Uni, il n’existe pas de référentiel national imposé : ce sont les établissements et les réseaux qui structurent les compétences IA des enseignants.

États-Unis : des universités qui fixent leur propre cap

L’Ohio State University a lancé l’initiative AI Fluency : chaque diplômé de la promotion 2029 devra maîtriser l’IA dans sa discipline. Pour y parvenir, son centre de pédagogie, le Michael V. Drake Institute, a étendu ses ressources pour aider les enseignants à intégrer l’IA dans leurs cours. Fin septembre 2026, l’université a aussi annoncé un partenariat de recherche avec Google.

Le terrain révèle pourtant un angle mort. Selon une enquête nationale d’Ithaka S+R auprès de 500 enseignants du supérieur (août 2026), la plupart se forment seuls. Certains craignent qu’une formation ne passe pour l’aveu d’une lacune. Ils se tournent plus volontiers vers leurs collègues que vers les services de l’établissement. Et si la plupart jugent prioritaire d’apprendre aux étudiants un usage responsable de l’IA, près de la moitié ne l’enseignent pas activement.

Enseignement à retenir : un référentiel ne suffit pas. Il faut des communautés de pairs pour le faire vivre.

Royaume-Uni : une définition simple et des pilotes d’outils

Le centre national pour l’IA de Jisc propose une définition de la littératie en IA générative pour le supérieur, organisée en trois axes : Terms, Tools, Tasks (les notions, les outils, les tâches). Jisc teste aussi des outils en conditions réelles, par exemple l’assistant pédagogique TeacherMatic dans sept universités.

Et en France, quelles compétences IA pour les enseignants ?

La France n’a pas de référentiel dédié à l’IA, mais elle l’intègre dans son cadre de compétences numériques, le CRCN-Édu, reconnu par un arrêté du 15 juillet 2026. Ce cadre, inspiré du référentiel européen DigCompEdu, décrit les compétences numériques propres aux métiers de l’éducation.

Trois dispositifs le complètent :

• Pix+Édu permet aux enseignants de se positionner, de se former en ligne et de faire certifier leur niveau. Un parcours porte sur l’usage éclairé et responsable de l’IA générative : fonctionnement, limites, biais, hallucinations, données personnelles, impact environnemental.
• L’Observatoire national des pratiques pédagogiques avec l’IA, lancé par le ministère en mai 2026, documente les usages en classe. Il propose des micro-modules de formation sur Magistère et des cartographies des usages par académie.
• Le rapport Pascal-Taddei (juillet 2025) adresse 26 recommandations à l’enseignement supérieur. Il demande notamment de former les personnels enseignants et administratifs, et de repenser l’évaluation des compétences.

L’enjeu est maintenant d’articuler ces briques. Un enseignant peut se former sur Magistère et se certifier sur Pix+Édu, mais aucun document ne dit encore ce qu’un enseignant français doit savoir faire avec l’IA, niveau par niveau.

[LIEN INTERNE : l’Observatoire national des pratiques avec l’IA]

Quatre modèles comparés

Quatre logiques coexistent : un cadre mondial de référence, un pilotage d’État intégré, des initiatives d’établissements et un cadre numérique national élargi à l’IA.

Acteur	Document de référence	Logique	Formation	Évaluation ou certification
UNESCO	Cadre de compétences IA pour enseignants (2024) ; analyse de 36 cadres (2026)	Référence mondiale à adapter	Stratégies proposées aux États	Critères d’évaluation à construire
Chine	Plan d’action « IA + éducation » (avril 2026)	Obligation d’État, objectif 2030	Par niveaux et par poste, couverture complète	Évaluations à grande échelle, IA dans les concours
États-Unis	Initiatives d’universités (ex. Ohio State AI Fluency)	Établissement par établissement	Centres de pédagogie, pairs, autoformation	Variable selon l’établissement
Royaume-Uni	Définition Jisc « Terms, Tools, Tasks »	Réseau national de soutien	Communautés, pilotes d’outils	Pas de certification nationale
France	CRCN-Édu (arrêté du 15 juillet 2026)	Cadre numérique élargi à l’IA	Magistère, Observatoire national	Pix+Édu (attestation, certification)

À retenir

• L’UNESCO fournit la grille de référence : 15 compétences, 5 dimensions, 3 niveaux.
• La Chine est le seul des pays étudiés à lier référentiel, formation, évaluation et certification dans un même plan.
• Aux États-Unis, les enseignants se forment surtout seuls ou entre pairs : les communautés comptent autant que les référentiels.
• La France dispose des briques (CRCN-Édu, Pix+Édu, Magistère, Observatoire), mais pas encore d’un référentiel IA par niveau.
• Partout, l’éthique et la pédagogie pèsent autant que la maîtrise des outils.

Par où commencer pour une direction d’établissement ?

Une direction peut structurer les compétences IA de ses équipes sans attendre un référentiel national, en cinq étapes.

1. Choisir une grille commune. Partir des cinq dimensions de l’UNESCO, ou des trois axes de Jisc pour une version plus simple. Une grille partagée évite que chacun parle d’IA à sa façon.
2. Faire un état des lieux. Proposer le parcours de positionnement de Pix+Édu, ou un court questionnaire interne sur les usages réels.
3. Miser sur les pairs. Identifier les enseignants qui intègrent déjà l’IA et leur confier l’animation de petits groupes. C’est ce que recommande Ithaka S+R.
4. Traiter l’éthique et l’évaluation, pas seulement les outils. Prévoir des temps sur les biais, les données personnelles et l’évolution des évaluations.
5. Documenter et partager. Faire remonter les pratiques à l’Observatoire national, et s’inspirer des cartographies académiques.

[LIEN INTERNE : évaluer à l’ère de l’IA]

Conclusion

La formation des enseignants à l’IA entre dans une phase de structuration. Les référentiels de compétences se multiplient : l’UNESCO en recense déjà 36. La Chine a choisi un pilotage national intégré. Les États-Unis comptent sur leurs universités et leurs réseaux de pairs. La France articule progressivement son cadre numérique, ses certifications et son observatoire. Pour les directions, l’essentiel est d’agir dès maintenant : une grille commune, un état des lieux et des communautés de pairs suffisent pour commencer à développer les compétences IA des enseignants.

FAQ

Existe-t-il un référentiel officiel de compétences IA pour les enseignants en France ?

Pas de référentiel dédié à l’IA. La France s’appuie sur le CRCN-Édu, cadre de référence des compétences numériques pour l’éducation, reconnu par un arrêté du 15 juillet 2026. Il est décliné dans Pix+Édu, qui propose un parcours sur l’IA générative et une certification.

Que contient le cadre de compétences IA de l’UNESCO ?

Publié en 2024, il décrit 15 compétences réparties en cinq dimensions : mentalité centrée sur l’humain, éthique, bases et applications de l’IA, pédagogie de l’IA et développement professionnel. Chaque compétence se décline sur trois niveaux : Acquérir, Approfondir et Créer.

Comment la Chine forme-t-elle ses enseignants à l’IA ?

Son plan d’action « IA + éducation » d’avril 2026 prévoit un référentiel national de compétences IA pour les enseignants, des formations par niveaux et par poste, des évaluations à grande échelle et l’intégration de l’IA dans les concours et certifications d’enseignant, avec un horizon 2030.

Comment les enseignants du supérieur se forment-ils à l’IA aux États-Unis ?

Selon une enquête d’Ithaka S+R menée auprès de 500 enseignants (2026), ils se forment surtout seuls, puis auprès de leurs collègues. Ils sollicitent moins les services de l’établissement. Les universités comme Ohio State s’appuient sur leurs centres de pédagogie.

Par quoi une direction d’établissement peut-elle commencer ?

Elle peut adopter une grille commune, comme les dimensions de l’UNESCO, faire un état des lieux avec Pix+Édu, puis s’appuyer sur les enseignants déjà avancés pour animer des groupes de pairs. L’éthique et l’évaluation doivent compter autant que les outils.

Sources

• UNESCO IITE, « Teacher AI Competency Frameworks » (septembre 2026)
• UNESCO, cadre de compétences IA pour les enseignants (2024), fiche INEE
• Conseil de l’UE, conclusions « Teachers in the Era of AI », compte rendu EPR (mai 2026)
• Chine, plan d’action « IA + éducation » (gov.cn, avril 2026)
• Ohio State University, AI Fluency
• Ithaka S+R, « Where Instructors Turn To Learn About AI » (août 2026)
• Jisc, National Centre for AI, enseignement supérieur
• Eduscol, Pix+Édu et CRCN-Édu
• Eduscol, Observatoire national des pratiques pédagogiques avec l’IA
• MESR, rapports Pascal-Taddei (juillet 2025)