Pour une compréhension éclairée et pragmatique de l’IA, meja vous propose un nouveau rendez-vous trimestriel. L’objectif ? Etudier un cas d’usage lié aux transformations actuelles de l’éducation. Prêts à passer au décryptage ?

Les avancées récentes d’une rapidité inégalée dans les domaines de l’intelligence artificielle (IA) bouleversent les perspectives de l’ensemble des pans de nos sociétés. Comme avant elle la troisième révolution industrielle déclenchée par l’émergence d’internet, la quatrième révolution fondée sur l’IA et l’utilisation de données en masse (Big Data) remet tout en cause et oblige toutes les organisations à se requestionner en profondeur sur ses fondements.

Le secteur de l’enseignement, central dans nos sociétés modernes, est pleinement concerné par ces évolutions. Les problématiques soulevées ne trouvent pas, à ce stade, de réponses simples ou immédiates :

• Comment l’intelligence artificielle peut-elle contribuer à l’amélioration des pratiques pédagogiques et de la transmission de savoirs ?
• Quels nouveaux services et usages peuvent faciliter l’organisation et la gestion d’un établissement d’enseignement ?
• Mais aussi quels sont les risques liés à l’émergence de cette technologie aux limites inconnues et comment former à son utilisation déjà très étendue ?

Néanmoins, les promesses de gains associés aux projets IA restent souvent non atteintes. Une étude réalisée par des chercheurs du MIT conclut même que 95% des projets internes d’IA générative menés à des fins productives en entreprise n’engendrent aucun impact visible sur le résultat d’exploitation.

Face à un tel contexte complexe et mouvant, il ne faut surtout pas se lancer tête baissée, sans réflexion. Nous sommes convaincus qu’une démarche structurée et pragmatique, fondée sur la logique de cas d’usage, constitue la voie la plus pertinente. À l’image d’un problème mathématique complexe que l’on décompose pour mieux le résoudre, il est plus efficace d’évaluer les coûts, les bénéfices et les risques d’un projet d’IA sur un périmètre ciblé, plutôt que d’envisager une transformation globale et indifférenciée.

C’est cette approche que nous avons choisie d’adopter avec cette newsletter. Elle a pour objectif de fournir des éclairages pour recenser des cas d’usages concrets dans l’IA, et qualifier la valeur apportée à ces cas d’usage afin de faciliter le choix des établissements d’enseignement. Au fil des parutions, une cartographie critique des cas d’usages se dressera pour vous orienter dans le lancement de vos projets les plus prioritaires.

Pour ouvrir cette série, nous avons choisi de nous attarder sur un cas d’usage qui a fait l’objet de plusieurs expérimentations : l’utilisation de l’IA pour faciliter la correction de copies. Vous trouverez le contenu détaillé de cette première édition dans les liens suivants :

Regards croisés

Au-delà des solutions techniques, il nous paraît essentiel de donner la parole à celles et ceux qui expérimentent concrètement l’IA dans leurs pratiques pédagogiques. À travers ces regards croisés, nous avons souhaité confronter l’analyse des outils à la réalité du terrain : usages effectifs, bénéfices observés, ajustements nécessaires et questions pédagogiques soulevées.

Nous avons ainsi échangé avec deux enseignants engagés dans des démarches d’expérimentation autour de la correction assistée par l’IA :

• Thibaud Hayette, professeur de lettres modernes dans le département de l’Ain, qui a conduit une expérimentation précurseur en 2023 avec Chatgpt,
• Emmanuelle Deglaire, professeure en droit et fiscalité à l’EDHEC, qui a déployé la solution du marché Bluetrain,

Présentation des solutions d’IA de correction de copies

Pour mieux comprendre le paysage actuel de la correction de copies par IA en France, nous vous invitons à explorer les solutions présentées ci-dessous. Un éclairage utile pour identifier les approches, les usages et les principales fonctionnalités couvertes ! Découvrez les solutions du marché ici.

Pour aller plus loin, quelques suggestions de lecture

• Des copies de mathématiques corrigées par l’IA : quels résultats ? Peut-on confier la correction de copies de mathématiques à une IA ? Cette étude de cas détaillée teste Examino sur des copies réelles et révèle, sans détour, ses promesses… et ses limites.
• Au-delà des solutions, qu’en pensent celles et ceux qui sont évalués ? À travers une série de témoignages, cet article propose un éclairage sur la manière dont les élèves et étudiants perçoivent l’usage de l’IA dans la correction de leurs travaux, entre interrogations éthiques, attentes de feedback et rapport à la relation pédagogique.
• Correction par IA : tabou pédagogique ou levier d’efficacité ? Entre convictions pédagogiques, inertie institutionnelle et progrès technologiques rapides, la correction des copies par IA cristallise de nombreuses tensions. Cet article revient sur les raisons de ces blocages, tout en confrontant discours et réalités chiffrées.

Et dans tout ça, quel est le point de vue de meja sur l’intérêt du cas d’usage ?

Voici nos quelques convictions :

• Le cas d’usage apporte énormément de valeur. En effet, la correction est extrêmement chronophage pour tous les enseignants tout en étant fondamentale pour le contrôle des acquis et la progression pédagogique des apprenants.

• Si la correction automatisée de questions fermées est d’ores et déjà éprouvée, les modèles LLM permettent de prendre en charge efficacement un éventail de typologies de correction beaucoup plus large, notamment sur des réponses beaucoup plus rédactionnelles.

• Au-delà des gains d’efficacité, l’IA peut contribuer à l’amélioration des corrections en proposant une première base d’analyse aux enseignants, et en réduisant les biais humains connus :
  • Effets de fatigue
  • Effet d’ordre de correction de copie
  • Effet de halo lié à la forme
  • Effet de contamination entre plusieurs parties d’une même copie
  • Effet Pygmalion de préjugés liés à la connaissance de l’élève

• L’IA, sauf pour les questions fermées, ne doit constituer qu’une aide à la correction, qu’un premier jet, et ne doit en aucun cas remplacer l’enseignant. Dans le cas inverse, cela engendrerait une perte de confiance des élèves, ainsi qu’un remplacement des biais humains par d’autres biais de l’IA là-aussi bien réels.

• Enfin, puisque les problématiques rencontrées ne sont pas propres à une institution, le recours à des solutions logicielles plutôt que spécifiques nous paraît plus adapté pour profiter de solutions aux fonctionnalités plus avancées, et moins coûteuses.

Très bonne lecture à tous !

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