Intelligence artificielle, soutien institutionnel et résilience numérique dans l’enseignement supérieur africain : une analyse auprès des étudiants des universités publiques marocaines

Abstract

Résumé

La transformation numérique accélérée de l’enseignement supérieur, amplifiée par l’émergence de l’intelligence artificielle générative (IAG), reconfigure profondément les écosystèmes de recherche universitaire. La pandémie de COVID-19 a révélé de profondes inégalités structurelles dans la préparation numérique des universités publiques africaines, creusant l’écart entre l’offre institutionnelle de ressources numériques et les besoins de recherche des étudiants doctorants. La présente étude examine les déterminants de la résilience numérique auprès de 381 doctorants répartis dans sept universités publiques marocaines, à l’aide d’une modélisation par équations structurelles en moindres carrés partiels (PLS-SEM). Le modèle intègre résilience individuelle, capital communautaire, soutien familial, accès à la technologie, littératie numérique, auto-efficacité numérique et soutien institutionnel variable émergente intégrant explicitement la dimension IA. L’ensemble des sept hypothèses est confirmé. Le soutien institutionnel, incluant l’accès aux outils d’IA, constitue le prédicteur le plus puissant de la résilience individuelle (β = ,289, t = 4,61, p < ,001, f² = ,108) et opère comme médiateur partiel de la résilience numérique (β indirect = ,069, IC 95 % [,038 ; ,108]). Le modèle explique 62,3 % de la variance de la résilience numérique (R² = ,623). Ces résultats font progresser la théorie de la résilience numérique en établissant le soutien institutionnel enrichi par l’IA comme variable constitutive, et débouchent sur des recommandations de politique fondées sur des données probantes pour les universités africaines.

Mots-clés : Résilience numérique ; intelligence artificielle ; soutien institutionnel ; PLS-SEM ; doctorants ; Maroc ; inégalités numériques ; auto-efficacité ; enseignement supérieur africain

Abstract

The accelerated digital transformation of higher education, amplified by the emergence of generative artificial intelligence (GenAI), is profoundly reshaping university research ecosystems. The COVID-19 pandemic revealed critical structural disparities in the digital readiness of African public universities, exposing a persistent gap between institutional digital provision and doctoral students’ research needs. This study examines the determinants of digital resilience among 381 doctoral students across seven Moroccan public universities through Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM). The model integrates individual resilience, community capital, family support, technology access, digital literacy, digital self-efficacy, and institutional support an emergent variable explicitly incorporating the AI dimension. All seven hypotheses are confirmed. Institutional support, including access to AI tools, emerges as the strongest predictor of individual resilience (β = .289, t = 4.61, p < .001, f² = .108), and as a partial mediator of digital resilience outcomes (indirect β = .069, 95 % CI [.038, .108]). The model explains 62.3 % of the variance in digital resilience (R² = .623). These findings advance digital resilience theory by establishing institutional support enriched by AI as a constitutive variable, and generate evidence-based policy recommendations for African universities.

Keywords : Digital resilience; artificial intelligence; institutional support; PLS-SEM ; doctoral students; Morocco; digital inequality; self-efficacy; African higher education