"Au niveau organisationnel, on parle de plus en plus d’« organisation-agent », un concept qui renvoie non seulement à une nouvelle utilisation de l’intelligence artificielle, mais aussi à un changement de paradigme comparable aux précédentes révolutions industrielles et numériques. L’intelligence artificielle n’est plus un outil passif, mais devient un acteur opérationnel : des agents autonomes émergent, capables d’initier des actions, de coordonner des processus et de collaborer avec les personnes pour créer de la valeur. Bien que les exemples proviennent du monde de l’entreprise, la question cruciale est de savoir si les universités peuvent rester à l’écart de cette transformation et, surtout, si elles doivent l’ignorer. le recteur souligne de l'Université occidentale de Timișoara (UVT), Prof. Dr. Marilen Gabriel Pirtea, interprétant les conclusions du rapport McKinsey (2025).

Le recteur de l'UVT déclare : Le rapport montre que, dans leur forme actuelle, la plupart des universités fonctionnent encore selon un modèle pré-agentique : la technologie est présente dans la vie universitaire, parfois même abondamment utilisée, mais elle transforme rarement les activités académiques. Les plateformes d’apprentissage en ligne, les systèmes d’évaluation ou les bases de données académiques servent davantage d’infrastructure de soutien que de véritables partenaires du processus éducatif. À l’échelle universitaire, la numérisation s’est souvent traduite par la transposition de pratiques traditionnelles sous forme électronique, sans véritable remise en question des modalités d’apprentissage, de recherche ou de prise de décision académique.

Le paradigme de l'organisation agentique propose cependant une autre approche (et il convient ici de préciser le sens du terme « agentique » : il renvoie au passage d'une IA qui « pense » à une IA qui « agit »). Dans ce modèle, l'intelligence artificielle n'est pas un simple ajout aux structures existantes, mais intégrée à l'architecture même du travail. Appliquée aux universités, cette logique se traduirait par la formation d'agents qui personnalisent les parcours d'apprentissage, fournissent un retour d'information continu, soutiennent l'évaluation formative, assistent la recherche ou prennent en charge une grande partie des tâches administratives. Dans cette transformation, l'enseignant ne disparaît pas, mais son rôle évolue : de simple transmetteur d'informations, il devient mentor, évaluateur critique et garant du sens et des valeurs académiques. Cette perspective est séduisante, surtout dans un système éducatif étouffé par la bureaucratie, la surcharge administrative et les impératifs de rentabilité. C'est là que réside la principale tension, car les universités ne sont pas de simples organisations axées sur la performance ; ce sont des institutions normatives, fondées sur l'autonomie académique, la liberté intellectuelle et la confiance du public. Toute délégation de la prise de décision à des agents d'IA soulève des questions. Ces questions ne peuvent être abordées exclusivement par des approches managériales ou technologiques. Elles sont les suivantes : qui fixe les objectifs des agents ? Qui est responsable des erreurs ? Quelles décisions peuvent être automatisées et lesquelles doivent rester exclusivement humaines ? À l’université, la transparence et la possibilité de contestation ne sont pas optionnelles ; elles font partie intégrante de la définition même du savoir académique. Sans mécanismes clairs de gouvernance éthique et épistémique, le paradigme de l’agent risque de transformer l’université en un système opaque, peut-être efficace, mais dépourvu de légitimité., remarque le recteur de l'UVT.

Le rôle des enseignants constitue sans doute le domaine le plus sensible. Selon McKinsey (2025), dans une organisation proactive, la valeur humaine ne disparaît pas, mais se concentre sur le jugement, la créativité et la relation. En matière d'éducation, cela implique une profonde transformation culturelle. On ne peut laisser les enseignants s'adapter à l'intelligence artificielle, et les universités ne peuvent se permettre de reléguer la formation pédagogique relative à l'IA au second plan. Sans un véritable investissement dans le développement des compétences et sans reconnaissance des pratiques pédagogiques innovantes, le risque est soit une résistance tacite, soit, pire encore, un usage contraire à l'éthique et incontrôlé de la technologie. D'un point de vue critique, l'« université proactive » n'est ni une utopie ni une dystopie, mais une opportunité conditionnelle susceptible d'engendrer deux évolutions possibles. Mise en œuvre dans un esprit de réflexion institutionnelle, cette université peut libérer du temps pour des activités académiques à forte valeur ajoutée, soutenir l'apprentissage personnalisé et renforcer le lien entre enseignement et recherche. Mise en œuvre superficiellement, sous la pression de l'efficacité ou des tendances technologiques, elle peut accélérer la gestion managériale et éroder l'autonomie académique., ajoute le professeur universitaire Marilen Gabriel Pirtea.

En résumé, la principale leçon tirée du surprenant rapport McKinsey (2025) dépasse le cadre technologique : l’intelligence artificielle n’oblige pas les universités à se transformer d’une manière particulière, mais facilite leur prise de décision. Chaque université doit donc décider ce qu’elle souhaite déléguer, protéger et redéfinir. Celles qui considéreront l’intelligence artificielle comme un simple outil resteront prisonnières d’un modèle institutionnel obsolète. Celles qui adopteront le paradigme agentique sans réflexion critique risqueront de perdre leur identité académique. Enfin, celles qui parviendront à allier compétences technologiques et discernement académique pourraient redéfinir, peut-être pour la première fois depuis longtemps, ce que signifie véritablement une institution du savoir au XXIe siècle., conclut la rectrice de l'Université Ouest de Timișoara, Marilen Gabriel Pirtea.