L'intelligence artificielle arrive déjà dans la salle de classe

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Lorsqu’une école privée de San Francisco a annoncé avoir déchiffré le code de l’apprentissage, avec deux heures d’académique assisté par l’IA par jour et des étudiants classés parmi les meilleurs percentiles au niveau national, cela a attiré beaucoup d’attention.

L’école coûte plus cher que toute autre institution privée de la ville. Son corps étudiant est presque exclusivement issu de familles technologiques d’élite. Et son IA, il s’avère, est principalement utilisée pour suivre la rapidité avec laquelle les étudiants progressent dans le matériel, une fonction que les logiciels d’apprentissage adaptatif remplissent dans les écoles publiques depuis des années.

Cet écart entre le titre et la réalité est, en miniature, l’histoire de l’IA dans l’éducation K-12 en ce moment.

Les écoles américaines subissent des pressions de toutes parts. Les résultats aux tests n’ont pas encore complètement récupéré après la pandémie. Les enseignants quittent la profession. Les budgets sont serrés et se resserrent encore. Dans ce contexte, arrive une technologie qui promet de gagner du temps, de personnaliser l’apprentissage et de préparer les étudiants à une économie qui, soi-disant, exigera une maîtrise de l’IA. Il n’est pas difficile de comprendre pourquoi les écoles s’y tournent.

Mille expériences différentes

Choisissez un pays, presque n’importe lequel, et vous trouverez un système scolaire expérimentant avec l’IA. Au Kazakhstan, une société de services financiers a conclu un accord avec OpenAI pour apporter ChatGPT à 165 000 éducateurs. El Salvador a annoncé un partenariat avec xAI d’Elon Musk pour construire un système de tutorat basé sur l’IA pour plus d’un million d’étudiants.

L’Islande, en revanche, mène un pilote national prudent où plusieurs centaines d’enseignants expérimentent l’IA pour la planification des cours, sans impliquer les étudiants, par crainte qu’une dépendance excessive ne fragilise le processus d’apprentissage. L’Estonie est allée plus loin, en créant un programme national d’alphabétisation à l’IA qui a spécifiquement modifié ChatGPT pour qu’il réponde aux questions des étudiants par des questions plutôt que par des réponses.

Aux États-Unis, Microsoft $MSFT -1.84% et OpenAI ont collectivement engagé des dizaines de millions de dollars pour la formation des enseignants via les deux plus grandes unions d’enseignants du pays. En Floride seulement, plus de 100 000 lycéens ont désormais accès au chatbot Gemini de Google $GOOGL -2.00% via leur district scolaire.

L’administration Trump a encouragé tout cela, lançant un Défi Présidentiel en IA invitant les élèves de K-12 à réaliser des projets d’IA pour résoudre des problèmes communautaires. Mais même dans des districts enthousiastes, les étudiants ont appris l’existence du concours deux mois après son lancement.

De nombreux districts, y compris les deux plus grands en Californie, n’avaient pas prévu de participer. Le défi offre des prix en argent mais pas de financement supplémentaire, ce qui favorise les écoles disposant déjà de programmes d’IA robustes pour gagner.

Les outils d’IA gratuits, les plus accessibles aux écoles sous-financées, ont aussi tendance à être les moins fiables, selon un rapport de la Brookings Institution de 2025. Cela pourrait être, suggèrent les auteurs du rapport, la première fois dans l’histoire de la technologie éducative que les écoles devront payer plus pour obtenir des informations plus précises.

Les preuves ne suivent pas

Ce n’est que le début, mais la recherche existante n’est pas encourageante. Une étude analysant des plans de leçons de civisme générés par l’IA a révélé qu’ils privilégiaient la simple mémorisation et manquaient d’engagement actif et critique. Ils omettaient aussi souvent les perspectives des communautés historiquement marginalisées. Les outils n’ont pas été conçus avec les enseignants en tête. Ils ont été créés comme des chatbots polyvalents, puis distribués aux écoles.

Le rapport de Brookings décrit une boucle de rétroaction où les étudiants qui délèguent leur réflexion à l’IA en font moins eux-mêmes, et avec le temps, cette atrophie s’aggrave. « C’est facile. Tu n’as pas besoin d’utiliser ton cerveau », a confié un étudiant aux chercheurs.

Une autre étude, menée par Microsoft et Carnegie Mellon, a montré que les chatbots populaires pouvaient activement diminuer les compétences de pensée critique. Les systèmes d’IA sont aussi conçus pour être agréables, ce qui s’avère être un mauvais modèle pour la friction nécessaire à la construction de la résilience sociale et émotionnelle.

Il existe de véritables bénéfices. Les enseignants rapportent des gains de temps réels. L’IA peut aider les étudiants apprenant une seconde langue, soutenir ceux ayant des difficultés d’apprentissage, et assister les éducateurs à adapter leur enseignement à différents niveaux.

Il est aussi important de noter que beaucoup de dirigeants technologiques qui poussent l’IA dans les classes ont choisi des écoles à faible technologie ou sans écran pour leurs propres enfants. Maintenant, ils proposent quelque chose de bien plus intensif pour tous les autres.

La plupart des déploiements dépassent largement la recherche. Les États laissent en grande partie aux districts le soin d’élaborer leurs propres politiques. Les districts laissent en grande partie aux enseignants le soin de s’adapter. Et les enseignants, dont beaucoup ont reçu leur première formation réelle à l’IA lors d’un atelier du samedi financé par les entreprises dont les produits sont présentés, font de leur mieux.

Le modèle estonien, sceptique, dirigé par le gouvernement et axé sur l’alphabétisation à l’IA plutôt que sur l’adoption de l’IA, a suscité l’intérêt des chercheurs du monde entier. Mais il a nécessité une coordination nationale, une volonté politique, et des négociations avec des entreprises technologiques que la plupart des systèmes scolaires ne sont pas en mesure de mener.

Avoir un outil qui répond patiemment à vos questions à votre rythme a une vraie valeur. Mais beaucoup de ce que fait l’école ne concerne pas seulement l’obtention de la bonne réponse. Il s’agit d’apprendre à travailler avec les autres, à accepter la disagreement, et à résoudre des problèmes en communauté. C’est plus difficile à automatiser, et probablement à ne pas automatiser du tout.