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Dans la littérature encore relativement récente sur l'intelligence artificielle (IA) dans la formation, l'utilisation de l'IA est déjà divisée de manière relativement cohérente en trois grands champs d'application:

  • Formation à l'IA: comprend la transmission de connaissances sur l'utilisation et la classification de contenus générés par l'IA.
  • Formation sur l'IA: comprend la transmission des domaines de connaissances fondamentaux sur lesquels repose l'IA.
  • Formation avec l'IA: comprend l'utilisation d'outils basés sur l'IA pour l'enseignement et l'apprentissage ainsi que pour l'administration de l'éducation et l'organisation scolaire.

Tant la «formation à l'IA» que la «formation sur l'IA» sont fortement marquées par des considérations liées à la pédagogie et au contenu de formation. En conséquence, ces champs ne relèvent pas de notre domaine de compétence direct en tant qu'agence spécialisée ayant une vision essentiellement systémique de la formation. C'est pourquoi nous ne traitons pas ces champs d'application ici.

Le champ d'application «formation avec l'IA» peut encore être subdivisé en champs d'application «enseignement et apprentissage» et «administration de l'éducation et organisation scolaire». L'illustration ci-dessous montre une sélection non exhaustive de cas d'application possibles de l'IA dans ces champs d'application. En cliquant sur le point correspondant, les cas d'application sont brièvement esquissés.

Enseigner avec l'IA

Le champ d'application «enseigner avec l'IA» comprend des cas d'application de l'IA qui soutiennent le corps enseignant dans son travail. Jusqu'à présent, ces applications de l'IA ont eu des difficultés à s'imposer dans la discussion générale sur la «formation avec l'IA». Cela s'explique en partie par la crainte que les enseignantes et enseignants puissent être remplacés par l'IA. Il devrait plutôt s'agir de décharger le corps enseignant de certaines activités et de gagner ainsi plus de temps pour l'encadrement individuel des élèves. Ainsi, l'élaboration et l'évaluation des examens, la planification sommaire du semestre scolaire ou la rédaction des rapports d'apprentissage pourraient à l'avenir être assistées par une IA. 

Applications pour l'école et l'enseignement

Le Navigateur d'Educa est à disposition de celles et ceux qui s'intéressent à des applications concrètes de l'IA dans le domaine de l'enseignement et de l'apprentissage.

Pour se faire une idée des systèmes d'IA utiles à l'enseignement, l'«AI Report» de l'«European Digital Education Hub» (en anglais) renvoie directement à quelques applications d'IA appropriées. L'Université de Zurich a notamment rassemblé des recommandations (en allemand) sur la manière de profiter de l'IA pour la préparation des semestres et des leçons, et le canton de Saint-Gall a constitué un dossier sur l'IA dans le quotidien scolaire (en allemand).

Une utilisation efficace des systèmes d'IA dans l'enseignement exige du corps enseignant des connaissances approfondies sur les systèmes d'IA qui conviennent à leur travail quotidien et aux contenus du programme d'enseignement correspondant. Parallèlement, l'utilisation de l'IA dans l'enseignement doit toujours tenir compte des directives en vigueur en matière d'éthique et de protection des données. A cet égard, le guide publié par le canton de Zurich «L'intelligence artificielle dans l'enseignement – Meilleures pratiques juridiques» (en allemand) offre de premiers points de repère.

Anwendungsfelder und Anwendungsfälle

Légende

Champ d'application (non exhaustif)

Cas d'application (non exhaustif)

Apprendre avec l'IA

Le champ d'application «apprendre avec l'IA» devrait compter actuellement le plus grand nombre de cas d'application et les plus concrètement développés (voir illustration). Le potentiel réside, d'une part, dans l'enrichissement de l'enseignement par l'utilisation d'applications basées sur l'IA et, d'autre part, dans la personnalisation des contenus d'apprentissage ainsi que dans le retour sur les connaissances acquises par l'IA. La personnalisation pourrait contribuer à soutenir les apprenantes et apprenants dans leur parcours d'apprentissage individuel en faisant en sorte que les systèmes d'IA servent quasiment de garde-fous sur ce parcours d'apprentissage en sélectionnant les contenus d'apprentissage. L'avantage des retours basés sur l'IA est qu'ils sont également personnalisés et qu'ils peuvent en général être directement liés à la performance de l'apprenante ou de l'apprenant.

L'interaction directe avec les systèmes d'IA recèle également des potentiels pour l'apprentissage. Il est par exemple possible pour les apprenantes er apprenants de dialoguer dans une langue étrangère avec une IA (voir par exemple le projet ChaLL). Cela permet d'augmenter considérablement le temps de parole pour chaque apprenante et apprenant par rapport à l'enseignement en classe. Une autre forme d'interaction est offerte par ce que l'on appelle les «chatbots enseignables». Ceux-ci sont conçus pour que les apprenantes et apprenants leur enseignent des sujets. De cette manière, les apprenantes et apprenants sont plus à l'aise avec les contenus et découvrent leurs propres zones de développement.

Le rapport de l'UNESCO «AI and Education» énumère une multitude de cas d'application concrets, y compris les solutions d'IA utilisables dans ce contexte. L'Université de Lucerne a en outre rassemblé dans son dossier en allemand sur l'«IA dans l'enseignement» des applications spécifiques pour les générateurs de voix et d'images de différents fournisseurs.
Administration et organisation avec l'IA

Dans le domaine d'application de l'administration de l'éducation et de l'organisation scolaire, les solutions d'IA peuvent d'une part être utilisées pour des contenus directement liés à la formation. D'autre part, l'IA offre également un grand potentiel d'automatisation dans la gestion opérationnelle (voir illustration). Ces champs d'application de l'IA ne sont toutefois pas directement liés à la formation et ne seront donc pas discutés en profondeur ici.

En ce qui concerne l'utilisation de solutions d'IA dans le domaine de la formation, il existe actuellement au moins trois applications. Premièrement, il y a la conception d'horaires assistée par IA. Dans ce cas, des horaires optimisés sont établis à l'aide d'une IA et en tenant compte des données relatives au corps enseignant, aux élèves et à la capacité des salles de classe. Deuxièmement, l'IA a le potentiel de répartir les élèves dans les établissements scolaires et les classes en tenant compte, par exemple, de leur lieu de résidence, de leurs capacités ou de leur milieu socio-économique. L'analyse d'un nombre immense de combinaisons différentes pourrait contribuer à une répartition optimale des écoles et des classes, par exemple du point de vue de l'égalité des chances. Troisièmement, l'utilisation d'un chatbot de formation pour la communication avec les parties prenantes est envisageable. Celui-ci pourrait fournir des renseignements sur la base des informations sur lesquelles il se base et décharger ainsi l'administration sur le plan administratif.

Le plus grand défi, en particulier dans les deux premiers cas d'application, réside encore dans la traçabilité des propositions basées sur l'IA. Les systèmes d'IA actuels fonctionnent encore en grande partie comme des «boîtes noires» et il est donc difficile de justifier les décisions générées par les systèmes d'IA. Or, cette exigence s'applique aux décisions qui débouchent par exemple sur une décision juridiquement valable (voir à ce sujet l'expertise sur l'état des lieux juridique de l'IA dans l'espace de formation). En outre, il faut s'assurer que les processus administratifs assistés par l'IA laissent toujours la possibilité aux êtres humains de passer outre les propositions faites par les systèmes d'IA.

Conclusion

Cette liste le montre clairement: les cas d'application dans la formation à, sur et avec l'IA sont multiples. Le développement rapide autour de l'IA devrait encore augmenter considérablement le nombre de cas d'application à l'avenir. Parallèlement, de nombreux cas d'application n'ont pas encore trouvé d'écho dans des produits concrets. Comme pour toutes les technologies, l'IA ne doit pas être utilisée pour le plaisir de la technologie. L'avenir montrera donc dans quels domaines et cas d'application le gain de l'utilisation d'une IA est si grand qu'il vaut la peine de relever les défis qui y sont liés.

Littérature complémentaire