La « cobotique tutorale », notion développée par Jacques Rodet, consultant et chercheur en digital learning, désigne la collaboration entre l’intelligence artificielle et les tuteurs humains pour renforcer l’accompagnement des apprenants. L’objectif ? Tirer parti des forces de chacun : la disponibilité et la rapidité de l’IA, l’empathie et le jugement critique des humains.

Comment définissez-vous la cobotique tutorale ?

Le terme « cobotique » provient de la robotique. Il désigne simplement ce qu’un humain peut faire avec un robot. Dans le tutorat, l’idée est donc d’associer les systèmes d’intelligence artificielle au travail des humains. La cobotique tutorale est ainsi une notion dont le but est d’optimiser l’accompagnement des apprenants en combinant les forces de l’IA (disponibilité, rapidité, traitement de données) et celles de l’humain (empathie, jugement critique, personnalisation). Les chatbots, par exemple, sont très performants pour répondre aux questions portant sur le contenu d’une formation. Ils ont aussi l’avantage d’être disponibles 24 heures sur 24, sept jours sur sept, ce qu’on ne peut évidemment pas demander aux tuteurs humains. En revanche, ils sont beaucoup plus limités sur les dimensions motivationnelle, socio-affective et métacognitive. L’enjeu auquel est confrontée la sphère de la formation aujourd’hui est donc de répartir les tâches entre l’IA et le tuteur humain.

Comment cette répartition peut-elle être pensée concrètement ?

Il s’agit de partir de trois questions : qu’est-ce que l’humain ne sait, ne peut et ne veut pas faire ? Il est évident qu’un tuteur humain ne peut pas être disponible 24 heures sur 24. Il ne veut pas forcément non plus réaliser des tâches répétitives comme les rappels, les relances ou l’envoi de notifications. Il n’a pas non plus la possibilité de répondre indéfiniment aux mêmes questions sur le contenu d’une formation. Dans ces cas-là, l’IA peut apporter une véritable assistance. Mais il faut toujours porter une attention particulière à la valeur ajoutée : si l’IA réalise une tâche que l’humain ne veut pas faire, mais qu’elle le fait moins bien, cela n’a pas forcément d’intérêt. Il faut aussi insister sur une limite éthique : la décision de faire intervenir ou non une action de tutorat dans le parcours d’un apprenant doit toujours rester humaine.

Dans quels cas l’intervention d’une IA peut s’avérer pertinente ?

À partir des traces laissées par un apprenant sur une plateforme, l’IA peut par exemple repérer des « signaux faibles » de décrochage : une personne qui cesse de contribuer dans un forum ou qui rend ses travaux en retard. Ces éléments sont parfois difficiles à repérer quand un tuteur doit suivre un grand nombre d’apprenants. L’IA peut donc identifier les personnes susceptibles d’abandonner leur parcours. Mais c’est ensuite au tuteur humain de décider de la nature de l’intervention à mener. C’est lui qui doit prendre la décision de contacter l’apprenant pour comprendre ce qu’il traverse et établir un diagnostic. Par exemple, un apprenant en difficulté pourrait avoir des problèmes techniques, personnels ou même une incompréhension du contenu. Une IA ne peut pas distinguer ces causes sans risque d’erreur. Un tuteur humain, en revanche, peut adapter son accompagnement par le dialogue.

Vous utilisez vous-même l’IA pour corriger des mémoires. Est-ce un exemple de cobotique ?

Oui. Auparavant, je pouvais consacrer quatre à cinq heures à la correction d’un mémoire. Aujourd’hui, avec cette méthode, j’y passe plutôt une heure et demie à deux heures. Je lis d’abord le travail rendu, je repère les points positifs et les points à améliorer, puis je demande à l’IA de formuler des commentaires à partir de ces éléments. Je reprends ensuite son travail, je le modifie, je l’enrichis ou je supprime certaines propositions. Je remarque que malgré ses progrès, l’IA produit des retours génériques et parfois imprécis, d’où la nécessité d’une relecture humaine. C’est une véritable situation de cobotique : l’IA m’aide à réaliser une tâche, mais je garde la maîtrise du retour pédagogique. Je note aussi que mes commentaires ne sont pas meilleurs aujourd’hui qu’avant. En revanche, le gain de temps est important, en particulier lorsque le nombre d’apprenants augmente au cours d’une formation.

Pourquoi ne pas aller plus loin dans l’automatisation du tutorat, notamment pour personnaliser l’accompagnement ?

On confond souvent personnalisation et individualisation. L’IA peut très bien individualiser un parcours en fonction des lacunes ou des caractéristiques d’un groupe d’apprenants. Mais la personnalisation va plus loin : elle consiste à prendre en compte la personne dans ce qu’elle est, avec son histoire, ses doutes, ses difficultés. Cela suppose une relation de confiance avec le tuteur, que l’IA est incapable de construire. Je pense donc que l’enjeu est de déterminer ce que chacun peut faire et où chacun apporte le plus de valeur. Aujourd’hui, beaucoup de personnes découvrent les limites et les biais de l’IA. Elles commencent à en faire un usage plus critique. Même si la cobotique tutorale est encore peu théorisée, de plus en plus de formateurs la pratiquent sans le savoir, en découvrant les limites de l’IA au fil de leur usage. L’enjeu est finalement de structurer cette collaboration pour en tirer le meilleur parti.