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Domaines d’application pertinents de l’IA dans le secteur éducatif

Analyse générale de l’IA dans l’éducation

L’intelligence artificielle (IA) s’impose aujourd’hui comme un facteur de transformation majeur du monde du travail, y compris dans le domaine de l’enseignement. En effet, l’IA transforme progressivement le paysage éducatif, apportant à la fois de nouvelles opportunités et des défis pour les acteurs du secteur. Bien employées, ces technologies promettent de révolutionner les pratiques pédagogiques et organisationnelles, plutôt que de simplement reproduire les méthodes existantes.

En particulier, l’IA a le potentiel de « réinventer » l’éducation en introduisant davantage de personnalisation et d’efficacité dans les apprentissages. Par exemple, elle peut adapter automatiquement les contenus au profil de chaque apprenant et optimiser des tâches comme la correction des évaluations. Concrètement, cela permet aux enseignants de diminuer leur charge administrative, leur laissant ainsi plus de temps pour se consacrer à des enjeux pédagogiques cruciaux, tels que l’engagement des élèves et la qualité des interactions humaines. L’objectif n’est pas de remplacer l’enseignant par la machine, mais de l’augmenter – en d’autres termes, de le décharger des tâches routinières pour qu’il puisse se concentrer sur la valeur ajoutée humaine (accompagnement, motivation, expertise disciplinaire).

Pour identifier les domaines d’application pertinents de l’IA, un guide d’OpenAI (2024) suggère de focaliser l’analyse sur trois axes clés. Il s’agit de : (1) l’automatisation des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, (2) la résolution des goulots d’étranglement liés aux compétences, et (3) la gestion de l’ambiguïté dans le travail. Nous allons examiner chacun de ces axes plus en détail dans le contexte éducatif, en les illustrant à chaque fois par des exemples concrets allant de l’école primaire à l’enseignement supérieur.

Tâches répétitives et à faible valeur ajoutée

Dans l’enseignement, de nombreuses tâches quotidiennes sont répétitives, chronophages et n’apportent qu’une faible valeur ajoutée pédagogique. Il peut s’agir par exemple de travaux administratifs (saisie des notes, préparation des bulletins, gestion des présences), de corrections d’exercices standardisés, ou encore de la génération de supports de cours de base. Ces tâches indispensables consomment du temps que les enseignants ne peuvent pas consacrer pleinement à l’interaction avec les élèves ou à la préparation de projets innovants. Automatiser une partie de ces processus grâce à l’IA apparaît donc comme un levier important d’amélioration des conditions de travail et de la qualité de l’enseignement.

L’IA excelle en effet dans l’automatisation de tâches routinières et répétitives. Par exemple, des logiciels éducatifs basés sur l’IA peuvent prendre en charge la correction automatique de tests à choix multiples ou d’exercices de calcul, fournissant instantanément les résultats aux élèves. Ce faisant, les enseignants gagnent un temps précieux qu’ils peuvent réinvestir dans l’élaboration de cours interactifs ou le soutien individualisé des apprenants. De même, la génération de contenus peut être accélérée : une IA peut produire en quelques secondes une banque de questions d’entraînement, un résumé de texte ou des exemples d’exercices, là où un enseignant aurait dû y consacrer de longues heures. En automatisant ces tâches à faible valeur ajoutée, l’IA permet aux professionnels de l’éducation de se concentrer sur le cœur de leur mission pédagogique – notamment la différenciation de l’enseignement, l’accompagnement personnalisé et l’innovation didactique.

Exemples d’application du primaire à l’université :

  • En école primaire : un enseignant utilise un outil d’IA pour corriger automatiquement les quiz de mathématiques de ses élèves et générer des exercices d’entraînement sur mesure. Par exemple, après une évaluation de calcul, le système peut analyser les erreurs fréquentes de chaque enfant et proposer pour chacun des exercices de remédiation adaptés. Cela lui évite de corriger manuellement chaque copie et lui fait gagner un temps considérable, qu’il peut consacrer à aider les élèves en difficulté ou à préparer des activités plus créatives.
  • Au collège et au lycée : l’IA peut prendre en charge des tâches administratives répétitives comme la gestion des absences ou la planification des devoirs. Un professeur de collège peut, par exemple, utiliser un assistant numérique pour renseigner automatiquement son cahier de textes en y inscrivant les devoirs et le contenu des séances, à partir de quelques indications de sa part. De même, des algorithmes d’IA peuvent aider à générer des évaluations (QCM, exercices d’application) en variant les questions selon le niveau des classes, ou encore effectuer une première correction des copies sur des questions fermées. Le professeur n’a plus qu’à vérifier et à se concentrer sur les questions ouvertes et l’analyse fine des copies.
  • Dans l’enseignement supérieur : dans un amphithéâtre bondé ou un cours en ligne massif, un enseignant-chercheur s’appuie sur un assistant virtuel intelligent pour répondre aux questions récurrentes des étudiants et pour l’aider à gérer un grand volume de copies. Par exemple, un agent conversationnel entraîné sur le contenu du cours peut fournir des réponses instantanées aux questions fréquentes (dates d’examen, clarification d’un concept du cours, etc.), évitant au professeur de répondre individuellement à des dizaines de courriels similaires. De même, un système d’IA peut réaliser une première évaluation automatisée des travaux rendus (détection des erreurs factuelles, comparaison avec le barème attendu), ce qui oriente l’enseignant sur les points nécessitant une relecture approfondie. Ces usages libèrent du temps pour que les enseignants du supérieur se concentrent sur l’animation de discussions approfondies, le mentorat des étudiants et la préparation de contenus à plus haute valeur ajoutée.

Goulots d’étranglement dus au manque de compétence disciplinaire

Dans l’éducation, les blocages surviennent quand ni l’enseignant ni l’élève ne disposent de l’expertise nécessaire pour traiter un sujet spécifique – par exemple un professeur généraliste face à un exercice complexe de mathématiques ou un étudiant en droit confronté à une question juridique pointue. Les IA spécialisées, entraînées par fine-tuning ou via des systèmes de RAG (Retrieval-Augmented Generation), constituent une solution. En fine-tuning, le modèle « intègre » en mémoire un corpus disciplinaire (programmes de mathématiques, lois, articles scientifiques, etc.), acquérant ainsi des compétences ciblées. En RAG, le modèle interroge dynamiquement une base de connaissances validée (manuels, codes juridiques, ressources pédagogiques) pour étayer ses réponses. Par exemple, on utilise la RAG en mathématiques pour insérer dans le prompt les contenus d’un manuel scolaire afin d’aligner la réponse sur le programme national. En conséquence, ces IA expertes fournissent un soutien immédiat et cohérent sans devoir attendre la disponibilité d’un spécialiste humain.

  • Mathématiques et sciences (primaire et secondaire) : un assistant IA fine-tuné sur les programmes officiels de mathématiques ou de physique connaît le vocabulaire et les méthodes attendues pour chaque niveau. L’élève peut lui poser des questions ou demander des explications étape par étape, comme s’il dialoguait avec un professeur expert du programme. Des recherches montrent que, lorsqu’on utilise la RAG avec un manuel de mathématiques de qualité, les réponses générées sont jugées plus satisfaisantes par les élèves tout en restant conformes au programme. Par ailleurs, des LLM adaptés à l’enseignement savent moduler leur niveau de langage et la complexité des explications en fonction du public, offrant ainsi une véritable personnalisation. Par exemple, un système de chat éducatif peut proposer des exercices plus ludiques en primaire et davantage de rigueur en lycée, tout en guidant l’élève avec des indices pédagogiques. Comme le souligne l’étude d’Henkel et al., les modèles instruits par fine-tuning (comme ChatGPT) peuvent ajuster leur ton et leurs exemples au niveau de l’élève, mais il faut néanmoins vérifier la fiabilité des réponses.
  • Droit (enseignement supérieur) : pour les étudiants en droit, des IA spécialisées dans le juridique servent de « bibliothèques vivantes ». Par exemple, des chatbots tels que LegiGPT sont entraînés sur l’ensemble des codes et lois français (plus de 148 000 articles ingérés). Ces systèmes, basés sur des LLM avancés (GPT-4, etc.), peuvent répondre instantanément à des questions de droit en puisant dans les textes législatifs et la jurisprudence. Ils permettent à l’étudiant de simuler une discussion avec la loi elle-même, sans devoir consulter individuellement chaque code. Comme décrit par Numerama, LegiGPT agit « comme un assistant personnel juridique » en suivant le langage naturel et est spécialisé exclusivement dans le droit français. Ce genre d’outil ne remplace pas un professeur ou un avocat, mais en classe de droit ou lors de travaux dirigés, il lève le goulot d’attente d’un correctif par un expert humain, en offrant rapidement une interprétation documentée des textes.
  • Conception pédagogique et scénarisation de cours (tous niveaux) : les IA spécialisées aident aussi les enseignants dans leur ingénierie pédagogique. Par exemple, des modèles de langage comme ChatGPT ou Copilot peuvent être utilisés pour scénariser et structurer un cours complet selon des référentiels didactiques (modèle ADDIE, taxonomie de Bloom, etc.). En pratique, l’enseignant indique le public visé et les objectifs, et l’IA propose un plan de cours hebdomadaire avec activités et évaluations adaptées. L’Université de Fribourg note que les enseignants peuvent « utiliser l’IA pour scénariser leur cours, le structurer, et concevoir des évaluations adaptées ». Ainsi, au lieu de rédiger seul un programme de cours, l’enseignant obtient en quelques minutes un premier jet détaillé, qu’il ajuste ensuite. De même, l’IA peut générer des exemples concrets, des études de cas ou des exercices en lien avec le cours, personnalisés à différents niveaux. Cette assistance pédagogique permanente fait gagner un temps précieux et comble les manques méthodologiques éventuels de l’enseignant novice, tout en introduisant des pédagogies actives renforçant la compréhension des élèves.

Au total, ces IA expertes spécialisées permettent de lever des goulots d’étranglement liés aux compétences en fournissant immédiatement un éclairage d’expert dans le contexte exact du cours. Que l’on soit en école primaire, au collège, au lycée ou à l’université, l’enseignant ou l’apprenant n’a plus besoin d’attendre la venue d’un spécialiste : l’IA, formée sur le contenu disciplinaire ou connectée aux bonnes sources documentaires, joue ce rôle. En éliminant l’attente et en adaptant finement les explications au niveau des utilisateurs, ces solutions contribuent à fluidifier l’apprentissage et à renforcer les compétences là où elles faisaient défaut, transformant ainsi le goulot d’étranglement en opportunité d’apprentissage immédiate.

Sources : travaux et retours d’expérience sur l’usage de LLM en éducation.

Gestion de l’ambiguïté

Le troisième grand domaine d’application de l’IA concerne la gestion de l’ambiguïté, c’est-à-dire la capacité à avancer malgré l’incertitude ou le caractère ouvert d’une tâche. Dans le monde de l’éducation, ce type de situation est fréquente : un enseignant peut se retrouver face à une problématique pédagogique floue (par exemple concevoir un projet interdisciplinaire original, résoudre un conflit d’équipe éducative, ou innover sans point de repère établi), et un apprenant peut être bloqué devant une tâche ouverte (comme choisir le sujet d’un exposé, démarrer un projet créatif, ou formuler la problématique d’un mémoire). Lorsqu’on « ne sait pas par où commencer », la tendance naturelle peut être de procrastiner ou de reproduire les approches connues, au risque de brider l’innovation et la résolution du problème. L’IA peut alors être mobilisée comme un catalyseur pour surmonter ce flou initial : elle aide à générer des idées, analyser des données, ou suggérer des prochaines étapes quand la marche à suivre n’est pas évidente.

Concrètement, l’IA peut servir de tremplin à la créativité et à la réflexion. Des recherches récentes montrent qu’un modèle d’IA avancé peut agir comme un « puissant partenaire de réflexion » pour un enseignant en faisant émerger des pistes pédagogiques inédites, c’est-à-dire des idées qu’il n’aurait peut-être pas imaginées lui-même. De même, l’IA offre un regard neuf et quasi-immédiat sur n’importe quelle question, ce qui s’avère précieux pour sortir d’une impasse créative. Par exemple, un enseignant peut tout à fait solliciter une IA pour générer des idées de plans de cours répondant à des critères très spécifiques, ou pour obtenir des conseils d’activités et de projets adaptés à un profil d’apprenants donné. Symétriquement, un élève confronté au manque d’inspiration peut utiliser l’IA pour brainstormer des idées de projets ou même pour créer des moyens mnémotechniques astucieux facilitant la mémorisation d’un contenu scolaire. Ce qui demandait autrefois de longues recherches et quelques remue-méninges collectifs peut désormais être initié en quelques instants avec l’appui d’un agent conversationnel. L’IA ne fournit pas forcément LA solution (et son oeil extérieur doit être affiné par le jugement humain), mais elle stimule la réflexion en ouvrant des pistes multiples là où régnait l’incertitude.

Exemples d’application du primaire à l’université :

  • À l’école primaire : l’IA peut aider à débloquer des situations pédagogiques floues qui laissent parfois un enseignant perplexe. Par exemple, face à une nouvelle classe aux profils hétérogènes, un professeur des écoles pourrait demander à une IA des idées d’activités ludiques et différenciées pour introduire une notion difficile, ou des suggestions de projets interdisciplinaires simples adaptés à des enfants de 8-9 ans. L’IA pourrait proposer une série d’approches créatives (mises en situation, analogies, histoires) dont l’enseignant s’inspirera pour bâtir sa séquence. De même, si une classe de primaire souhaite mener un projet sur un sujet vaste (par ex. « la protection de l’environnement ») sans savoir par quel angle l’aborder, l’IA peut fournir une liste de sous-thèmes exploitables et d’idées d’activités (jardinage, tri des déchets à l’école, correspondance avec une autre école, etc.), offrant ainsi un point de départ concret au lieu d’une page blanche.
  • Au collège et au lycée : les apprentissages deviennent plus complexes et de nombreux travaux demandent aux élèves de l’initiative personnelle – ce qui peut être déroutant. Un lycéen devant choisir le sujet de son travail personnel encadré (TPE) ou de son projet de fin d’études pourrait faire appel à une IA pour explorer différentes pistes à partir de ses centres d’intérêt. L’agent lui suggérera par exemple plusieurs questions de recherche potentielles, en indiquant pour chacune quelques sources ou expériences possibles, ce qui l’aide à évaluer la faisabilité et l’originalité de chaque idée. L’élève conserve bien sûr son libre arbitre pour le choix final, mais l’IA lui aura permis de franchir le cap de l’angoisse de la page blanche. Du côté des enseignants, on peut imaginer un professeur de lycée confronté à un problème ambigu de gestion de classe (par exemple stimuler la participation d’une classe très passive). S’il ne sait pas quelle stratégie adopter, il peut demander à une IA : celle-ci pourrait lui proposer plusieurs pistes d’intervention pédagogique (travail en groupes, méthodes actives, usage de supports numériques interactifs, etc.), qu’il pourra ensuite tester et ajuster selon la réaction de ses élèves.
  • Dans l’enseignement supérieur : l’IA se révèle précieuse pour accompagner les tâches d’exploration et de recherche où règne l’incertitude. Un étudiant en licence qui doit rédiger son premier mémoire universitaire peut utiliser un modèle de langage pour dégrossir sa revue de littérature sur un sujet encore mal défini : l’IA pourra lui suggérer quelques références bibliographiques de base, les principaux courants de pensée liés à son sujet et même un plan provisoire, ce qui lui donne une structure initiale sur laquelle bâtir son travail. De même, un groupe d’étudiants en école d’ingénieur travaillant sur un projet innovant pourra consulter une IA pour obtenir des idées techniques ou méthodologiques face à un obstacle (par exemple, quelles approches existent pour réduire l’empreinte carbone d’un matériau, ou quels tests réaliser pour valider telle hypothèse). Enfin, pour un enseignant-chercheur qui conçoit un nouveau cours dans un domaine émergent, interroger ChatGPT ou un outil équivalent peut permettre de brainstomer des plans de cours et des études de cas pertinents lorsque les repères manquent, l’IA jouant ici le rôle d’un collègue virtuel avec qui échanger des idées en phase de conception.

Conclusion

L’irruption de l’intelligence artificielle dans l’éducation ouvre une ère de transition qui va profondément remodeler les pratiques et les métiers. Plutôt que de voir l’IA comme une menace, il convient de la considérer comme un allié puissant pour amplifier l’efficacité de l’enseignement et de l’apprentissage. Le rôle de l’enseignant est appelé à évoluer : il deviendra de plus en plus un facilitateur d’expériences d’apprentissage plutôt qu’un simple transmetteur de connaissances factuelles. En délégant à la machine certaines tâches techniques ou répétitives, l’enseignant de demain pourra se concentrer sur l’accompagnement humain, la motivation, le développement des compétences socio-émotionnelles et la personnalisation fine des parcours. D’ailleurs, comme le souligne un expert, il est peu probable que l’IA « remplace » un jour complètement les professeurs – au contraire, il faut imaginer une « intelligence augmentée » où l’IA et l’intelligence humaine collaborent main dans la main pour enrichir l’éducation.

Pour tirer parti de ces opportunités, de nouvelles postures professionnelles devront être adoptées par les acteurs de l’éducation. D’abord, les enseignants, formateurs et cadres éducatifs auront tout intérêt à développer leurs compétences numériques et leur familiarité avec les outils d’IA. Se former à l’usage de ces technologies (et à la compréhension de leurs limites) devient aussi essentiel que maîtriser son programme disciplinaire. Il s’agit d’être en mesure de piloter intelligemment les assistants IA : savoir formuler des consignes efficaces (compétence de prompt engineering), interpréter de façon critique les propositions de l’IA, vérifier la fiabilité des informations fournies et ajuster les réponses automatiques en fonction du contexte pédagogique. Parallèlement, les éducateurs devront cultiver ce qui fait leur irréductible valeur ajoutée humaine – par exemple la créativité, l’empathie, l’écoute, la capacité à inspirer et à encourager les apprenants. En effet, certaines études suggèrent qu’un usage intensif et non réfléchi de l’IA pourrait entraîner une diminution de la pensée critique ou de l’effort d’analyse chez les apprenants comme chez les professionnels. Il faudra donc veiller à préserver et développer les compétences cognitives et sociales des élèves à l’ère de l’IA, en les mettant au défi de dépasser la simple consommation de réponses automatisées.

Enfin, cette transition vers une éducation augmentée par l’IA s’accompagne de formidables opportunités futures. Grâce à l’IA, on peut imaginer une personnalisation encore plus poussée des parcours éducatifs : chaque élève pourrait bénéficier d’un tuteur virtuel intelligent adaptant en temps réel les activités à ses besoins, tout en laissant à l’enseignant la supervision globale et l’apport socio-émotionnel. Les données éducatives analysées par l’IA permettront d’anticiper les difficultés (par exemple, repérer précocement un risque de décrochage scolaire et intervenir avant qu’il ne se concrétise). L’enseignant de demain devra donc endosser le rôle d’un chef d’orchestre pédagogique capable de faire interagir harmonieusement l’IA et les humains dans la classe. S’il développe ces nouvelles postures – curiosité, adaptation, collaboration avec la machine, vigilance éthique –, la profession enseignante a tout à gagner de cette révolution technologique. L’IA, employée de manière responsable et créative, peut libérer un immense potentiel pour une éducation plus inclusive, plus efficace et plus humaine que jamais. C’est en ce sens qu’elle constitue non pas la fin, mais le renouveau du rôle éducatif, où l’humain, augmenté par la machine, restera au cœur de la réussite des apprenants.