Personnalisation des apprentissages, évaluations différenciées, chatbots pédagogiques… L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives pour l’école et l’accompagnement des élèves. Mais les acteurs alertent sur les risques de dépendance aux outils et d’appauvrissement de l’esprit critique. Retours d’usage.
L’IA au service de l’inclusion scolaire
L’intelligence artificielle s’impose comme un levier puissant pour rendre l’école plus inclusive, en permettant une différenciation pédagogique adaptée aux besoins de chaque élève. « Il est aujourd’hui possible d’exploiter les résultats des évaluations nationales pour obtenir un objet de réflexion et de travail avec toutes les équipes », a expliqué Mehdi El-Herech, principal adjoint au sein de l’académie de Poitiers, à l’occasion d’un webinaire organisé par l’Institut des hautes études de l’éducation et de la formation (IH2EF). Grâce à des prompts simples, celui-ci transforme des tableurs Excel en pages HTML interactives, identifiant par classe et par niveau, les compétences à renforcer, comme la compréhension de l’écrit en 6e, où « 73% des élèves sont identifiés comme étant soit en difficulté, soit fragiles ».
Pour Jérôme Schoch, formateur en CFA, l’IA permet aussi de multiplier les occasions d’entraînement, ce qui est essentiel pour mieux inclure les élèves en difficulté : « Les élèves assistent à un cours, réalisent un exercice, puis sont évalués. Mais ils ont finalement peu d’occasions de répéter, de se corriger, de progresser ». Dans cette logique, « l’IA agit sur le temps, le feedback, la gestion de l’erreur et les traces d’apprentissage ». Pour Sébastien Valéri, proviseur du lycée Rosa-Parks à Versailles, une autre dimension apparaît : celle de l’appropriation par les familles. « On a identifié qu’il y avait un fort besoin des familles de comprendre ce qu’est l’IA, d’où l’organisation de « Cafés IA » pour les accompagner. »
Les usages de l’IA pour la planification des évaluations
L’IA transforme également la planification des évaluations tout en allégeant la charge de travail des enseignants. Mais elle interroge aussi en profondeur le rapport des élèves à la note « La réforme du lycée a fait une place claire au contrôle continu, ce qui suppose, dans l’esprit des élèves, un classement. Ils voient leur rapport aux évaluations évoluer singulièrement, avec une obsession pour la note », constate Sébastien Valéri. Dans ce contexte, l’IA peut être utilisée pour générer des variantes d’évaluations. « On peut prendre un sujet déjà réalisé par un enseignant, créer un prompt et demander à une IA de fabriquer une évaluation qui ressemble à l’évaluation de départ, mais différente sur un certain nombre de critères. » Cette pratique ouvre des possibilités de mutualisation et de gain de temps. Elle suppose toutefois une montée en compétence des équipes d’enseignants.
Cependant, Margarida Romero, professeure des universités, insiste sur les biais des modèles. « Il faut comprendre comment ces systèmes sont entraînés et quels sont les biais liés aux données qui peuvent se retrouver dans les résultats. » Les risques d’usage nécessitent ainsi un cadre au sein des établissements : « Il est indispensable d’installer à l’échelle de l’établissement une véritable gouvernance de l’intelligence artificielle en intégrant la qualité de vie et des conditions de travail pour éviter la surcharge et préserver l’équilibre des équipes », souligne Jonas Erin, inspecteur général de l’Éducation, du Sport et de la Recherche.
L’appui des chatbots pour l’entraînement pédagogique
Enfin, l’IA permet la création de chatbots pédagogiques qui ouvrent de nouvelles perspectives pour l’entraînement des élèves et la transformation des pratiques enseignantes, en redéfinissant notamment le rôle de l’enseignant. « J’ai créé un bot qui joue le rôle d’un client. L’élève doit lui expliquer pourquoi une installation électrique nécessite un dispositif de sécurité. Le bot pose des questions, demande des précisions, relance l’élève », illustre Jérôme Schoch. Dans ce type de dispositif, l’IA permet d’étendre le temps d’entraînement en dehors de la classe et de garder une trace des interactions pour le suivi pédagogique. Autre exemple : « On a demandé à une IA de générer trois textes de 120 mots calibrés pour la fluence en CM1, à 70, 90 et 110 mots par minute, sur le thème de l’aventure », explique Mehdi El-Herech.
Pour autant, ces innovations ne suppriment pas les exigences pédagogiques fondamentales. « Il faut montrer aux élèves qu’il n’est pas possible de déléguer totalement la réflexion à l’IA. L’enseignant doit rester garant de l’exigence pédagogique. D’autant que c’est quand on a une expertise du sujet qu’on peut faire un usage intéressant de ces technologies », indique Margarida Romero. Enfin, Jonas Erin insiste sur la transformation profonde des rôles : « Les élèves deviennent de véritables médiateurs des savoirs, et les enseignants se positionnent davantage comme des ingénieurs pédagogiques, régulateurs des interactions. »
