Introduit par Pierre Cauty, nouvellement nommé délégué régional académique au numérique éducatif d’Île‑de‑France, ce temps de rencontre avait pour objectif principal de favoriser les échanges entre les trois académies afin de mutualiser les pratiques, par le témoignage de quatre enseignants [1], et de partager l’état de réflexion de la Dgesco relatif à l’impact de l’IA sur les pratiques pédagogiques.
L’intelligence artificielle, un défi pour l’éducation nationale
L’intégration de l’intelligence artificielle dans le système éducatif soulève de nombreuses questions, à la fois sur son potentiel et sur les limites à respecter. En tant que phénomène omniprésent, notamment à travers les IA génératives, cette technologie bouscule les pratiques pédagogiques et administratives. Face à ces évolutions rapides, l’éducation nationale cherche à établir un cadre clair et éthique, en cohérence avec ses valeurs fondamentales : équité, respect et protection des données personnelles.
L’un des enjeux majeurs réside dans la définition des usages acceptables de l’IA en classe et au sein des institutions, tout en s’assurant qu’elle demeure un outil au service de l’humain, et non un substitut. Actuellement, peu de solutions respectent pleinement les exigences souveraines et éducatives, mais des initiatives ambitieuses se dessinent. Par exemple, des partenariats avec Open LLM et Class’Code visent à développer des bases de langage adaptées spécifiquement au domaine de l’éducation. Bien que ce travail prenne du temps, il offre une perspective prometteuse pour aligner les outils technologiques avec les besoins pédagogiques.
La formation des enseignants et des cadres constitue une priorité [2]. Sensibiliser, accompagner et rassurer ces acteurs clés est essentiel pour permettre une adoption éclairée et confiante de l’IA. Des ressources telles que le programme AI4T [3], disponible en ligne, offrent une acculturation rapide et accessible à l’intelligence artificielle. Par ailleurs, des espaces collaboratifs comme la CREIA [4] encouragent la réflexion collective et le partage d’expériences autour des usages éducatifs de l’IA.
Dans ce contexte en constante évolution, l’éducation nationale s’attache à conjuguer innovation et préservation de ses valeurs, pour garantir une utilisation de l’IA bénéfique et éthique dans les écoles.
Perspectives pour l’IA en éducation
L’association Class’code, créée en 2015 dans le cadre du Programme d’investissements d’avenir, a pour objectif de développer des ressources pédagogiques libres dédiées à l’enseignement du codage et de la pensée informatique. Parmi ses contributions majeures, un MOOC sur l’intelligence artificielle (IA) en 2020 a permis de poser les bases de la différenciation des usages éducatifs des intelligences artificielles. Bastien Masse, délégué général de Class’code, insiste sur la distinction entre IA éducative et générative, et sur l’importance d’avoir des outils conformes au RGPD.
Alors que 80 % des élèves utilisent déjà des IA et que les outils d’IA générative sont intégrés dans la plupart des plateformes destinées aux enseignants, le défi est d’assurer leur pertinence et accessibilité dans un cadre éducatif structuré. L’accent est mis sur la pensée critique et les infrastructures matérielles nécessaires à l’intégration efficace de ces technologies. Les limites imposées par certains pare-feu, l’absence de transparence de certaines ressources et les biais observés dans les données d’entraînement restent les principaux obstacles. De nouveaux outils apparaissent tous les jours et les conditions d’utilisation changent régulièrement. Actuellement, on peut distinguer trois types de solutions : les outils commerciaux, les solutions dites ouvertes (alors que l’origine de leurs données d’entraînement sont inconnues) et les produits des EdTech.
Deux projets majeurs innovent dans l’intégration de l’IA pour l’éducation. Le GTNUM GenIAL, un groupe de travail qui associe des académies partenaires, des EdTech et des enseignants pour explorer les impacts des grands modèles de langage sur l’enseignement et l’évaluation, tout en garantissant la conformité RGPD. Ce projet met en avant des webinaires où enseignants, chercheurs et experts échangent sur leurs expériences et explorent les concepts fondamentaux liés à l’IA. Ces retours de terrain permettent d’identifier des difficultés et des attentes spécifiques, afin de sélectionner les outils actuels les mieux adaptés à la réalité des salles de classe.
Le second projet est OpenLLM. Il se distingue par son ambition de créer un modèle de langage totalement ouvert spécifiquement conçu pour des usages éducatifs. Contrairement aux modèles polyvalents, OpenLLM met l’accent sur des tâches précises comme la production de ressources pédagogiques ou l’intégration de la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui permet de soumettre des documents (cours, bases de connaissances) afin de générer des réponses fiables tout en limitant les hallucinations. Le modèle repose sur une transparence totale, rendant accessibles les données d’entraînement. Il vise également une accessibilité technique accrue, avec des versions compactes adaptées aux équipements peu puissants comme les ordinateurs locaux ou les petites machines déployables facilement dans les établissements scolaires.
Les initiatives portées par Class’code, le GTnum GenIAL et OpenLLM illustrent une volonté claire : intégrer l’intelligence artificielle dans l’éducation de manière réfléchie et efficace, tout en plaçant les enseignants et élèves au cœur du développement des outils. Ces projets cherchent à créer un environnement éducatif où innovation technologique et inclusion se rejoignent pour répondre aux défis d’une ère numérique en constante évolution.