L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur au Maroc : facteurs d’adoption et intention d’usage futur

Résumé

Résumé

Cette étude analyse les facteurs qui influencent l’adoption de l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur au Maroc ainsi que l’intention des étudiants de l’utiliser dans le futur. Elle s’intéresse notamment au soutien à l’apprentissage, à l’aide à la rédaction, à la productivité, aux pratiques de substitution, à la dépendance et à l’autonomie numérique. L’étude repose sur une approche quantitative menée auprès de 303 étudiants. Les données ont été analysées à l’aide d’une analyse factorielle exploratoire, d’une analyse factorielle confirmatoire et d’un modèle d’équations structurelles. Les résultats montrent que le soutien à l’apprentissage et l’aide à la rédaction influencent positivement l’attitude des étudiants envers l’IA. La productivité et l’attitude influencent également positivement l’intention d’usage futur, tandis que la dépendance exerce une influence négative et significative. En revanche, la relation entre les pratiques de substitution et l’intention d’usage n’est pas significative. Ces résultats montrent que les étudiants considèrent principalement l’IA comme un outil de soutien à leur apprentissage et à leur travail académique, tout en restant conscients des risques liés à une utilisation excessive.

Mots-clés : Intelligence artificielle ; enseignement supérieur ; adoption ; intention d’usage ; étudiants ; soutien à l’apprentissage .

Abstract

This study examines the factors influencing the adoption of artificial intelligence in Moroccan higher education and students’ intention to use it in the future. It focuses on learning support, writing assistance, productivity, substitution practices, dependence, and digital autonomy. The study follows a quantitative approach based on 303 students. The data were analyzed using exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation modeling. The results show that learning support and writing assistance have a positive effect on students’ attitudes toward AI. Productivity and attitude also have a positive effect on future use intention, while dependence has a significant negative effect. In contrast, the relationship between substitution practices and use intention is not statistically significant. These findings show that students mainly perceive AI as a tool that supports their learning and academic work, while they are also aware of the risks associated with excessive use.

Keywords: Artificial intelligence; higher education; adoption; use intention; students; learning support