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Actualité internationale
Le point sur l’actualité internationale en éducation

Que peut l’intelligence artificielle dans une collaboration humain-machine en éducation ?

Luis Galindo et Laëtitia Pierrot
p. 24-28

Texte intégral

1Le 11 mai 1997, en moins de vingt mouvements, Garry Kasparov, le champion du monde d’échecs de l’époque, était battu pour la première fois par un système d’intelligence artificielle (IA). Même si l’histoire du rôle des systèmes d’IA dans la société remonte aux dessins de Jean-Marc Côté, à la fin du xixe siècle, dans lesquels il essayait d’imaginer le monde dans les années 2000 et, plus concrètement ensuite dans le domaine de l’éducation, à la machine à enseigner de Pressey, dans les années 1920, cette partie d’échecs a marqué, dans les imaginaires, une histoire sur les systèmes d’IA versus les humains (dans laquelle les humains seraient remplacés par des machines), sur le créateur face à sa création. Récemment, l’IA a cessé d’être perçue uniquement comme un adversaire des humains pour ouvrir la voie à des formes de collaboration inédites, notamment dans l’éducation, où elle commence déjà à transformer les pratiques pédagogiques.

2Entre promesses de processus éducatifs enrichis et crainte de bouleversements non maîtrisés, la question de la collaboration humain-machine se pose. Dans cet article, nous explorons la façon dont l’IA peut justement enrichir les pratiques éducatives, en examinant ses apports et ses limites du point de vue des enseignants, des apprenants et des formateurs.

Des discours sur l’IA

3En 1997, Garry Kasparov, persuadé que le système d’IA avait été aidé par un humain, avait demandé à jouer une nouvelle partie, ouvrant ainsi la voie à une question intéressante : si les humains sont moins performants que les IA aux échecs, un binôme humain-IA ne serait-il pas moins performant qu’une IA seule ? Un test inspiré de cette question fut organisé en 2005, et sans surprise, un tel binôme devançait un humain… mais également un système d’IA.

4Si la question des développements de l’IA et de leurs répercussions sur la société remonte aux années 1960, ces dernières années, on observe, dans des rapports officiels et différents médias, des discours concrets sur l’impact de l’IA dans le domaine de l’éducation (Minichiello, 2019).

5Différents rapports de l’Unesco, publiés en 2024, mettent l’accent sur les possibilités de l’IA (notamment générative) pour améliorer et renforcer les apprentissages, ainsi que sur les risques liés à l’absence de cadres réglementaires pour protéger les apprenants et les enseignants, et garantir une approche centrée sur l’humain dans l’utilisation de ces technologies dans l’éducation.

6Les rapports européens, notamment ceux de la Commission européenne en 2021 et du Conseil de l’Europe, mettent en avant les bénéfices potentiels de l’IA dans l’éducation, tels que la personnalisation des apprentissages (stratégies d’enseignement individualisées ou aide à la planification des cours), tout en avertissant des risques (particulièrement pour les apprenants défavorisés). Ces dangers relatifs aux inégalités numériques et aux biais algorithmiques invitent à souligner le besoin d’une supervision humaine systématique et le développement d’une « intelligence artificielle explicable ».

  • 1  Références fournies en fin d’article.

7On trouve des discours similaires dans d’autres régions du monde. Des rapports en Amérique latine et dans les Caraïbes, comme celui commandé par la Banque mondiale ou par l’Organisation des États ibéro-américains1, soulignent le potentiel de l’utilisation de l’IA pour personnaliser l’apprentissage (via des systèmes de tutorat) et pour optimiser la gestion de l’éducation. Les principaux problèmes, dans cette région, concernent la fracture numérique, la gouvernance éthique et les preuves limitées de l’efficacité à l’échelle.

8De même, le Parlement britannique souligne le potentiel de l’IA pour les enseignants dans la planification des cours, la notation et d’autres tâches, et se concentre sur les défis concernant les impacts négatifs potentiels sur les compétences des apprenants en matière d’écriture et de pensée critique, par le biais du travail entrepris par l’IA. Le ministère américain de l’éducation souligne, quant à lui, la nécessité de partager les connaissances et d’élaborer des politiques en matière d’IA dans l’éducation, ainsi que l’importance de former les enseignants et les apprenants à une meilleure utilisation de ces technologies.

9Enfin, dans la région Asie-Pacifique, avant la diffusion des systèmes d’IA générative ces dernières années et, par conséquent, la multiplication de différents types d’utilisation des systèmes d’IA, plusieurs pays comme la Corée du Sud et surtout la Chine mettaient déjà en œuvre des systèmes d’IA dans l’éducation au niveau postsecondaire, mais aussi du primaire et du secondaire, avec un modèle qui se caractérise par un fort partenariat entre le secteur public et le secteur privé.

10Si l’on peut observer des éléments de discours spécifiques selon les aires géographiques où des initiatives ont été lancées, la plupart des discours tenus dans le monde concernant les avantages et les risques sont similaires. Il est intéressant de noter que l’évolution des discours se concentre aujourd’hui sur la collaboration des humains (enseignants ou apprenants) avec les systèmes d’IA, en tant qu’avantage potentiel pour l’enseignement et l’apprentissage ou en tant que risque. Ces discours mettent donc en lumière une question clé : comment l’IA peut-elle réellement transformer les pratiques pédagogiques et les modèles d’enseignement ?

Vers de nouveaux modèles d’enseignement et d’apprentissage ?

11Historiquement, les premières applications de l’IA en éducation prennent la forme d’agents conversationnels (chatbots) et de systèmes tutoriels intelligents (STI). Contrairement aux STI, développés pour imiter le comportement d’un tuteur humain aux besoins d’apprentissage des apprenants en adaptant ses actions pédagogiques, les agents conversationnels ont d’abord été conçus pour simuler des conversations dans n’importe quel domaine. Plus récemment, les tableaux de bord, chargés de restituer l’activité d’enseignement ou d’apprentissage, se sont développés. À partir des années 2000, l’intégration de tels outils dans des contextes éducatifs a été introduite pour repenser les processus d’enseignement et d’apprentissage.

12Ces différents outils visent, dans l’ensemble, à favoriser une prise de décision automatique sur le parcours pédagogique, qu’il s’agisse de la préparation du contenu, de l’aide aux apprenants pour mobiliser des connaissances et initier des tâches, ou du soutien à l’évaluation et à la régulation des activités (Lameras et Arnab, 2021).

13En éducation, l’IA se situe au cœur de trois fonctions principales (Lepage et Roy, 2023) : tuteur, outil d’enseignement ou objet d’apprentissage. Appréhendées à travers le triangle pédagogique de Houssaye (2014), les IA agissent sur le processus d’enseignement (outil), d’apprentissage (objet) ou de formation (tuteur) et contribuent ainsi à une médiation didactique et pédagogique.

14Pour Lepage et Roy (2023), si le rôle des enseignants est peu abordé dans le domaine de l’IA en éducation, il n’en demeure pas moins central, le déploiement des IA dans la classe, comme de toute autre technologie, passant par les enseignants. Les principaux freins évoqués pour expliquer sa non-utilisation concernent, au-delà des barrières techniques et matérielles, la sensation d’une formation « déshumanisée ». Et si l’IA apporte un soutien aux enseignants et aux apprenants, son efficacité dépend largement des compétences des utilisateurs humains. Sans formation adéquate, ces outils risquent de renforcer les inégalités existantes en laissant de côté certains enseignants et apprenants. Une formation critique à l’IA dans l’éducation paraît indispensable, pour favoriser une collaboration humain-machine.

Enjeux d’une collaboration humain-machine

15Le développement récent des systèmes d’IA générative pour le grand public et en éducation a inauguré de nouvelles formes de partenariat entre enseignants, apprenants et systèmes intelligents. Ces deux dernières années, des collaborations possibles entre les systèmes d’IA et les humains dans ce domaine s’illustrent particulièrement à travers la création d’assistants personnalisés. Loin de remplacer l’humain, l’IA s’impose comme un collaborateur susceptible de faciliter les pratiques pédagogiques, voire de les redéfinir.

16Il peut s’agir d’assistants d’IA pour les enseignants, afin d’accompagner la définition d’objectifs pédagogiques, d’assistants d’IA pour les apprenants, destinés à les aider à apprendre une nouvelle langue ou à mémoriser (avec des flashcards par exemple), d’assistants spécialisés pour des disciplines comme l’histoire (échanges avec des personnages historiques) ou les mathématiques (tuteur pour différents concepts complexes), un grand nombre de ces assistants étant créés par les enseignants eux-mêmes.

17D’autres exemples sont plus liés à des tâches courantes (pour les enseignants) comme chercher des idées pour préparer un cours ou un module de formation, rechercher des informations, créer des résumés, générer des exercices, intégrer le matériel pédagogique dans un système de gestion de l’apprentissage (learning management system, LMS), voire automatiser le processus d’évaluation des apprenants. Pour les apprenants, différentes entreprises ont émergé, proposant des solutions pour renforcer l’apprentissage (mémoriser, pratiquer, mieux comprendre, etc.), ou pour renforcer les connaissances qui servent de base, de fond ou de fondement.

18Bien que les exemples de collaboration IA-humain dans l’éducation semblent prometteurs, ils posent des questions éthiques cruciales. Les biais algorithmiques le respect des données personnelles, et les potentielles dérives vers une éducation « déshumanisée » sont des enjeux qui nécessitent des cadres robustes et une vigilance constante.

19L’Unesco est l’un des principaux organismes à avoir soulevé cette question dans un rapport de recommandations qui fait état des plus grands défis concernant l’utilisation des systèmes d’IA. L’Unesco appelle dès lors à des pratiques qui garantissent la transparence des algorithmes, une utilisation équitable des données et un accès équitable aux bénéfices de l’IA, notamment dans les contextes les plus défavorisés. De ce fait, la gouvernance représente le défi le plus important, et l’Unesco recommande à l’ensemble des pays de mettre en place une base commune incluant de bonnes pratiques émergeant des différents contextes dans le monde.

20L’IA en éducation représente donc une opportunité indéniable de transformer les pratiques pédagogiques, à condition qu’elle soit encadrée par des politiques garantissant une utilisation éthique et centrée sur l’humain. La question centrale reste de savoir comment cette technologie peut servir de levier pour une éducation plus inclusive et plus performante.

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Bibliographie

Houssaye, J. (2014). La pédagogie traditionnelle : une histoire de la pédagogie. Fabert.

Lameras, P. et Arnab, S. (2022). Power to the teachers: An exploratory review on artificial intelligence in education, Information, 13(1), 14. https://doi.org/10.3390/info13010014

Lepage, A. et Roy, N. (2023). Une recension des écrits de 1970 à 2022 sur les rôles de l’enseignant et de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’IA en éducation, Médiations et médiatisations, 16, 9-29. https://doi.org/10.52358/mm.vi16.304

Minichiello, F. (2019). L’acculturation à l’intelligence artificielle : l’urgence d’une prise de conscience. Revue internationale d’éducation de Sèvres, 81, 12-15. https://doi.org/10.4000/ries.8538

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Annexe

Quelques repères bibliographiques sur l’IA en éducation

Les références ci-dessous constituent une sélection d’ouvrages et d’articles essentiels et complémentaires, qui permettront au lecteur d’approfondir sa compréhension des thèmes explorés dans cet article.

Sur l’histoire des machines à enseigner :
Watters, A. (2021). Teaching Machines: The History of Personalized Learning. The MIT Press. https://doi.org/​10.7551/​mitpress/​12262.001.0001

Sur la tâche cognitive de résolution de problèmes, en particulier sur les efforts des chercheurs en IA pour programmer un ordinateur capable de battre l’esprit humain lors d’un jeu d’échecs :
Rasskin-Gutman, D. (2009). Chess Metaphors: Artificial Intelligence and the Human Mind. The MIT Press. https://doi.org/​10.7551/​mitpress/​7925.001.0001

Sur le développement des technologies de l’IA dans l’éducation et la nécessité d’une réglementation :
Council of Europe. (2024). Regulating Artificial Intelligence in education (26th session). https://dgxy.link/​kEqql

Sur les avantages et risques associés au déploiement de l’IA en éducation :
European Commission et European Education and Culture Executive Agency. (2023). AI report: By the European Digital Education Hub’s Squad on artificial intelligence in education. Publications Office of the European Union. https://dgxy.link/​hJtKI

Sur les innovations clés basées sur l’IA en Amérique latine et dans les Caraïbes :
Molina, E., Cobo, C., Pineda, J. et Rovner, H. (2024). AI Revolution in Education: What You Need to Know. World Bank. https://dgxy.link/​Zk0xd

Sur les enjeux et les opportunités liés à l’intégration de l’IA dans l’éducation en Amérique latine :
Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (OEI). (2023). El futuro de la inteligencia artificial en educación en América Latina. https://dgxy.link/​A5h8M

Sur la façon dont les technologies d’IA peuvent être utilisées par les enseignants et les apprenants dans les écoles, les collèges et les universités :
Parliamentary Office of Science and Technology. (2023). Use of artificial intelligence in education delivery and assessment (POST-PN-0712). UK Parliament. https://doi.org/​10.58248/​PN712

Recommandations du ministère américain de l’éducation sur les politiques relatives à l’intelligence artificielle :
U.S. Department of Education. (2023). Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations. https://dgxy.link/​2eezU

Sur les avancées de l’IA dans la région Asie-Pacifique, en évaluant les préparatifs et les priorités pour son adoption :
Asia-Pacific Economic Cooperation. (2021). Artificial Intelligence in APEC: Progress, Preparedness, and Priorities. https://dgxy.link/​iXOH1

Comparaison des approches de l’éducation en IA en Chine, au Canada et en Corée du Sud :
Asia Pacific Foundation of Canada. (2022). Nurturing the Next Generation AI Workforce: A snapshot of AI education initiatives in APEC economies. https://dgxy.link/​Gs0cO

Sur l’impact de l’intelligence artificielle et des technologies numériques dans le domaine éducatif en France :
Jean A. (coord.) (2021). Les agents conversationnels en classe. Synthèse de la recherche et recommandations. Conseil scientifique de l’Éducation nationale. https://dgxy.link/​XlpCB

Recommandations pour encadrer l’usage de l’intelligence artificielle de manière éthique :
UNESCO. (2022). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://dgxy.link/​1641N

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Notes

1  Références fournies en fin d’article.

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Pour citer cet article

Référence papier

Luis Galindo et Laëtitia Pierrot, « Que peut l’intelligence artificielle dans une collaboration humain-machine en éducation ? »Revue internationale d’éducation de Sèvres, 97 | 2024, 24-28.

Référence électronique

Luis Galindo et Laëtitia Pierrot, « Que peut l’intelligence artificielle dans une collaboration humain-machine en éducation ? »Revue internationale d’éducation de Sèvres [En ligne], 97 | décembre 2024, mis en ligne le 01 décembre 2024, consulté le 21 mars 2025. URL : http://journals.openedition.org/ries/15917 ; DOI : https://doi.org/10.4000/139bq

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Auteurs

Luis Galindo

Luis Galindo dirige le Laboratoire d’innovation et de ressources en éducation (LIRE) de France Éducation International (FEI), un service dédié à la veille et à la production de ressources en éducation et en formation, ainsi qu’au développement de projets dans le domaine du numérique éducatif et des données ouvertes dans l’éducation et la formation. Chercheur associé au laboratoire Techné de l’université de Poitiers, il collabore également avec le Laboratoire d’innovation et numérique pour l’éducation (LINE) de l’Université Côte d’Azur et a été membre du conseil consultatif et scientifique pour le réseau European Schoolnet de la Commission européenne. Il s’intéresse en outre à la mobilisation de différents types de données dans l’ingénierie pédagogique. Courriel : galindo[at]france-education-international.fr

Laëtitia Pierrot

Laëtitia Pierrot, docteure qualifiée en sciences de l’information et de la communication (CNU 71), est enseignante-chercheuse en sciences de l’éducation et de la formation (CNU 70) au Centre de recherches en éducation de Nantes (CREN), Le Mans Université. Ses centres d’intérêts scientifiques sont structurés autour de l’analyse des usages et des pratiques numériques en contexte scolaire et non scolaire. Après avoir géré des projets d’analyse des usages (étude de l’appropriation d’un serious game, identification des usages numériques universitaires, analyse des pratiques numériques des enseignants), sa recherche doctorale a porté sur l’analyse des pratiques numériques juvéniles appréhendées au travers d’une analyse des traces numériques. Courriel : laetitia.pierrot[at]univ-lemans.fr

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