Impacts et enjeux de l’IA pour l’enseignement

Pas une semaine ne passe sans que l’on nous rappelle que l’IA est la solution à tous nos problèmes. Les modèles génératifs vont-ils nous aider à repenser l’éducation et en faire un réel instrument de compétitivité ? La réponse à cette question n’est pas simple, car l’important n’est pas de s’extasier devant telle ou telle nouvelle technologie, mais de bien appréhender la gravité de la situation, de comprendre comment nous en sommes arrivés là et de définir de façon précise ce que nous cherchons à faire. Le piège à éviter serait de se servir des IA génératives pour produire des contenus pédagogiques à bas coûts, car les apprenants n’ont pas besoin de plus de contenus, mais d’un meilleur accompagnement, à la fois pendant leurs études, mais également pour la formation professionnelle.

#GenAI

En synthèse :

Le modèle éducatif reposant sur un maitre et des disciples remonte à l’antiquité, mais il reste la référence encore aujourd’hui dans l’éducation (écoles et facs) et en entreprise (formation) ;
Les nouvelles technologies ont permis de faciliter l’accès à l’enseignement (MOOCs, visio-formations…), mais au détriment de la densité pédagogique ;
Les nouvelles modalités pédagogiques s’alignent sur les capacités de concentration limitées des jeunes (ex : rapid learning), mais ne les préparent pas aux exigences d’un monde professionnel sous tension ;
Le phénomène de « Grande démission » combiné à celui du « Papy Boom » créent une énorme tension sur le marché de l’emploi qui se répercute sur les étudiants dont on exige toujours plus de compétences et d’expérience à l’embauche ;
Les débats sur l’utilisation de l’IA dans l’enseignement se limitent aux considérations éthiques et devraient aborder la question de façon beaucoup plus pragmatique ;
Les modèles génératifs offrent d’innombrables possibilités pour revoir les pratiques pédagogiques et proposer un accompagnement de proximité des apprenants afin de fluidifier l’acquisition de compétences nécessaires pour relever les défis du XXIe siècle.

Le patron d’OpenAI, Sam Altman, nous disait en 2023 que l’IA générative avait le potentiel de révolutionner toutes les industries, et il n’avait pas tort ! Grâce aux modèles génératifs, l’IA connait un nouveau regain d’intérêt et est en train de petit à petit bouleverser tous les secteurs d’activité (et de créer de fortes tensions : Hollywood’s Divide on Artificial Intelligence Is Only Growing), à commencer par celui qui nous intéresse particulièrement aujourd’hui : l’éducation.

Précisons étymologique importante : le sujet de cet article est plus l’enseignement que l’éducation. L’enseignement désigne en effet la transmission formelle de connaissances et de compétences dans un cadre structuré, comme une école ou une université. L’éducation, quant à elle, englobe un champ beaucoup plus large et concerne le développement global d’un individu (acquisition de connaissances, de valeurs, de croyances, de comportements et de compétences sociales). L’éducation se déroule tout au long de la vie et intervient dans différents contextes (famille, école, travail, vie sociale…). Mais puisqu’il existe un consensus pour utiliser le terme « éducation », j’utiliserai donc le terme « éducation ».

L’éducation de nos enfants est-elle en danger ? Les professeures vont-ils se faire remplacer par des machines ? Rassurez-vous, je vais m’efforcer de faire preuve de finesse dans ma réflexion et d’éviter les poncifs habituels.

Vous êtes certainement habitués à entendre des avis très négatifs sur le système éducatif français et sur le niveau scolaire des élèves. Mais la tension est récemment montée d’un cran avec la généralisation des modèles génératifs, et surtout de ChatGPT, devenu le pire cauchemar des enseignants.

Plusieurs articles et études pointent ainsi du doigt les dérives liées à l’IA générative :

Des enseignants blasés par le système et las du manque d’implication des élèves qui utilisent les modèles génératifs pour rédiger leurs cours, créer des exercices et corriger les copies (That Essay Got a B+, An AI Bot Graded It) ;
L’université de Pennsylvanie qui a constaté une nette amélioration des résultats scolaires des élèves qui utilisent ChatGPT, mais une baisse alarmante dès qu’on les y interdit, en dessous de ceux qui n’y ont pas eu accès (Generative AI Can Harm Learning).

Comme dans toute activité, l’irruption d’une nouvelle technologie très puissante bouleverse les habitudes et mène nécessairement à des travers, et l’IA générative n’échappe pas à la règle. Aussi, il existe de nombreux rapports, livrets blancs et recommandations sur ce sujet :

L’impact des IA génératives sur les étudiants, une étude publiée par le Pôle Léonard de Vinci et Talan ;
Intelligence artificielle et éducation : apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques, par le Ministère de l’Éducation ;
L’intelligence artificielle dans l’éducation par l’Académie de Paris.

Je pense que vous n’avez pas besoin d’une nième personne vous expliquant que oui, c’est une bonne chose, mais qu’il faut être prudent et utiliser l’IA avec parcimonie en respectant l’éthique et en plaçant les apprenants au centre. Ainsi, avec cet article, je vais m’efforcer d’apporter un regard positif sur ce sujet et faire preuve d’un minimum de pragmatisme, car je n’ai rien à défendre dans la mesure où je suis extérieur au monde de l’éducation (même si j’enseigne le numérique dans plusieurs établissements d’enseignement supérieur).

Commençons donc avec un constat tout en finesse : l’enseignement est très certainement le plus archaïque de tous les secteurs d’activité (oups !).

Déjà plus de 3.000 ans d’éducation

Pour bien appréhender l’impact de l’IA sur l’éducation, il faut garder en tête que les pratiques d’enseignement sont grosso modo les mêmes depuis l’antiquité : un maitre qui enseigne oralement des savoirs à des disciples assis en classe. Nous avons ainsi des preuves matérielles qui décrivent la façon dont se passait l’éducation dans l’Égypte ou la Grèce antique.

Le fait que ces pratiques n’aient pas évolué en 3 millénaires explique en grande partie la situation très compliquée dans laquelle nous nous trouvons : Un système éducatif à bout de souffle dans un contexte économique et social très tendu. Ceci se traduit par un niveau de confiance au plus bas dans le système éducatif actuel avec des élèves qui préfèrent abandonner leurs études pour intégrer au plus vite le monde du travail plutôt que de s’endetter pour un diplôme qui ne leur servira pas à grand-chose : U.S. Confidence in Higher Education Now Closely Divided.

Ce désintérêt pour les études supérieures ne serait pas alarmant s’il n’était pas combiné avec le phénomène de « Great Resignation » initié aux États-Unis après la COVID, mais qui a également touché la France avec un pic à plus de 500.000 démissions par trimestre (« Grande démission » : mythe ou réalité ?).

Tout ceci nous mène logiquement à la recherche de solutions urgentes, et de préférence miraculeuses, donc à l’IA générative qui nous est présentée comme la solution à tous les problèmes, même ceux de l’éducation. Pourtant, de nombreuses choses ont été tentées ces dernières années…

Évolution des pratiques d’enseignement

Comme expliqué plus haut, les pratiques d’éducation n’ont quasiment pas évoluées depuis l’antiquité. Ou du moins si, elles ont connu un changement radical grâce à l’imprimerie qui a permis de démocratiser l’enseignement à travers les livres. Mais depuis, la transmission des savoirs est quasiment figée depuis plus de 500 ans : les apprenants se voient remettre un manuel scolaire dont le maitre fait une lecture commentée.

L’essentiel des innovations observées ces 30 dernières années dans l’enseignement concerne l’évolution des supports pédagogiques. Le manuel scolaire a ainsi été dématérialisé pour être remplacé par :

les CD-Rom pédagogiques (auto-apprentissage) ;
les sites web (apprentissage à distance) ;
les applications mobiles (micro-apprentissage) ;
les environnements immersifs (apprentissage virtuel).

Ce à quoi nous avons assisté est une forme de démocratisation (théorique) de l’accès à l’enseignement grâce à l’évolution des supports, mais au détriment de la densité pédagogique, car il faut bien avouer que les pratiques de micro et de virtual learning ne font que masquer le terrible déficit de capacité de concentration qui affecte la grande majorité des élèves.

Je ne doute pas une seule seconde qu’il y a un énorme potentiel dans les supports immersifs pour justement parvenir à extraire les apprenants des distractions du quotidien et concentrer leur attention, mais les environnements immersifs coûtent cher à produire et son contraignants (nécessité de fournir le matériel adéquat).

Au final, nous nous retrouvons avec des pratiques de visio-enseignement qui semblent durablement installées, au grand dam des enseignants et des élèves, car personne ne semble satisfait de ce compromis. Il y a à ce sujet, une très grosse marge de progression pour mieux stimuler les apprenants en s’inspirant des solutions de collaboration à distance que l’on trouve dans le milieu professionnel (Klaxoon, Wooclap, Mentimeter, Stormz, Kahoot, Butter…).

Malheureusement, ce n’est pas la tendance, car nous assistons surtout à une uberisation de l’enseignement et de la formation avec des parcours et modules pédagogiques low cost distribués via des plateformes de MOOCs comme OpenClassrooms, Udemy, FUN… Certes, le principe du dégroupage / regroupage s’applique à tous les secteurs et permet de démocratiser l’accès aux produits et services en plaçant les fournisseurs dans une situation de concurrence ultime, mais je ne pense pas que les apprenants ou les enseignants y gagnent que que ce soit…

De ce triste constat, il ne ressort que la promesse du « learning by doing » pour (re)motiver les apprenants. Si le principe de l’apprentissage inversé est effectivement connu de tous, sa mise en application à grande échelle est très complexe, car il implique de revoir toutes les modalités et tous les supports pédagogiques. Or, la tendance générale est à l’économie et aux coupes budgétaires… Dans les faits, l’enseignement inversé est un mythe que très peu parviennent à mettre en oeuvre. Le seul exemple qui me vienne en tête est l’excellente application mobile Grasshopper publiée par Google pour apprendre à coder, une initiative malheureusement abandonnée en 2023.

Une très belle promesse que l’on retrouve dans un certain nombre d’écrits sous la forme du « learning in the flow of work », un principe équivalent où le tutorat se substitue à l’enseignement avec un apprentissage spontané et contextuel intégré aux processus de travail (How to Help Your Team Learn in the Flow of Work). L’objectif de cette approche est de privilégier l’application pratique des savoirs pour permettre aux collaborateurs de développer leurs compétences de façon naturelle et d’améliorer leur employabilité (A New Paradigm For Corporate Training: Learning In The Flow of Work).

Selon cet objectif (l’employabilité), les entreprises se retrouvent en concurrence avec les établissements d’enseignement supérieur pour des salariés en recherche d’un meilleur niveau de vie (un plus gros salaire) qui passe par l’acquisition d’expérience et de nouvelles capacités : Human capital at work: The value of experience.

Voilà pourquoi les jeunes sont aujourd’hui moins motivés par les études supérieures : car elles coûtent très cher et ne garantissent pas un meilleur emploi dans les mêmes délais. Intégrer une entreprise au plus vite et miser sur la formation professionnelle est une forme de contournement des hautes études pour maximiser le potentiel de croissance des revenus et s’assurer un avenir confortable. C’est un choix risqué, par défaut pour la plupart, mais qui répond à une logique difficile à contredire.

À moins que les NTIC ne viennent changer les paramètres de l’équation…

L’intelligence artificielle dans l’enseignement

Je pense ne rien vous apprendre en écrivant que le secteur de l’éducation est très lucratif, notamment l’enseignement supérieur privé avec plus de 750.000 « clients » sur les 3 millions d’étudiants en France (Enseignement supérieur privé : état des lieux, tendances et perspectives). Inutile de chercher bien loin les raisons du succès des établissements privés, car il est directement corrélé à la baisse continue du budget par étudiant au cours des dernières années : le nombre d’étudiants a augmenté de 30% entre 2008 et 2024, mais le budget de l’enseignement supérieur n’a progressé que de 5 % sur cette même période (Le développement de l’enseignement supérieur privé en France).

Puisque l’on ne sait pas allouer plus de budget à l’enseignement public et que les établissements ont de plus en plus de mal à recruter et fidéliser les enseignants, le secteur se tourne naturellement vers les solutions technologiques pour compenser (la nature a horreur du vide). D’où un nombre conséquent de startups liées à l’enseignement : 2024 Europe EdTech 200.

Et l’utilisation de l’intelligence artificielle est naturellement la tendance la plus forte chez ces startups et même chez les acteurs historiques : 2024 Global Education Outlook.

Si l’IA traditionnelle (reposant sur l’analyse statistique de grands volumes de données) met l’accent sur la personnalisation des parcours et l’analyse de l’engagement, l’utilisation de modèles génératifs est logiquement centrée sur la production, l’enrichissement et la traduction de contenus pédagogiques : GPT and a New Generation of AI for Education.

L’exemple le plus emblématique de cette nouvelle génération de pratiques éducatives assistées par l’IA est le recours aux chatbots pédagogiques, notamment en Chine avec Yuanfudao, l’application-phare des étudiants : Chinese live tutoring app Yuanfudao is now worth $15.5 billion.

Présentée comme une application de tutorat qui accompagne les étudiants dans leur quotidien et stimule leur apprentissage, l’application se décline maintenant en plusieurs versions correspondant à tous les niveaux scolaires et tous les sujets, formant ainsi une galaxie d’applications avec des enfants qui sont encadrés de l’école primaire jusqu’à la fin de leurs études.

Ce principe a bien évidemment été répliqué sur les marchés occidentaux par les nouveaux entrants comme par les établissements historiques : Openclassrooms utilise aussi l’IA pour répondre aux étudiants et ESSCA crée ESSCABOT, un chatbot basé sur l’IA générative pour assister les étudiants. L’objectif de ces applications est officiellement d’augmenter l’engagement des étudiants, donc leur réussite. Mais officieusement, et au vu des services rendus, on se rend vite compte que ces « innovations » servent plus à séduire le marché (les futurs étudiants / clients) et rassurer les investisseurs qu’à apporter un outil pédagogique viable aux étudiants.

Ceci étant dit, ces initiatives ont le mérite d’exister, et elles nous prouvent surtout que toutes les pratiques pédagogiques convergent vers le smartphone. Ce qui n’est pas réellement une surprise, car la génération Instagram / TikTok est habituée à se faire dire quoi regarder, écouter, manger, acheter, porter… Il est donc tout à fait logique que ces étudiants attendent de leur smartphone qu’il leur dise comment étudier et travailler.

Ceci nous amène à nous demander comment tout ceci va se conjuguer en entreprise…

L’enseignement à l’épreuve du monde professionnel du XXIe siècle

Nous pourrions passer des heures à débattre des aspects éthiques de l’utilisation de l’IA dans l’enseignement et des avantages / inconvénients à intégrer les modèles génératifs dans les pratiques et outils pédagogiques. Mais en faisant cela, nous passerions complètement à côté du vrai problème à résoudre : aider les entreprises à trouver leurs futurs talents.

Pour résumer une longue explication, partons du postulat que l’enseignement est une passerelle. Ainsi, faire des études et décrocher un diplôme n’est pas une fin en soi, ce n’est qu’un moyen d’accéder au monde professionnel (et à l’âge adulte). Le problème est que ce fameux monde professionnel subit de très fortes perturbations ces dernières années qui engendrent un contexte de marché très critique (stagflation, permacrise, guerres, raréfaction des ressources…). Les nombreuses incertitudes et la volatilité des marchés sont en décalage complet avec des cursus pédagogiques hérités du XXe siècle qui prennent pour modèle les caractéristiques de marché des Trentes Glorieuses. Vous seriez ainsi très surpris, et inquiets, de constater que l’on enseigne encore aujourd’hui la publicité sur les médias de masse en communication et les 4 P en marketing. 😖

Cette désynchronisation des mondes académiques et professionnels s’accentue avec le temps, car les programmes sont très longs à faire évoluer (la faute au mécanisme de certification des titres RNCP, le Répertoire National de la Certification Professionnelle). Or, quand l’environnement professionnel évolue, les compétences requises évoluent, donc les besoins pédagogiques évoluent. Sauf que ça ne suit pas du côté des universités ou des écoles, d’où ce décalage entre ce que l’on y enseigne et ce dont les entreprises ont besoin.

Et ça ne va pas aller en s’arrangeant, car dans un contexte volatile et incertain, les compétences requises sont de plus en plus diversifiées, et elles évoluent très (trop) vite pour des institutions dont le fonctionnement est calé sur un modèle datant du siècle dernier. Il y a de grosses perturbations à prévoir dans le monde de l’enseignement, mais également dans celui de la formation professionnelle, car les programmes sont conçus d’une année sur l’autre pour pouvoir être intégrés aux catalogues de formation des grands organismes.

Nous sommes là face à des enjeux qui vont bien au-delà des considérations éthiques du corps professoral : il en va de la compétitivité des entreprises qui est grevée par des formations inadaptées (donc des salariés qui stagnent), et du renouvellement des compétences avec des parcours pédagogiques obsolètes (donc des étudiants en errance).

Non, le débat actuel sur l’utilisation de l’IA dans l’enseignement et la formation professionnelle ne devrait pas s’arrêter aux débats sur l’éthique, mais voir beaucoup plus large : comprendre que l’IA est un levier de transformation nécessaire pour faire de l’éducation un moyen de nous aider à affronter les défis du XXIe siècle : transition énergétique, alimentaire, médicale, politique…

Avec tous ces éléments de contexte en tête, nous pouvons aborder de façon beaucoup plus pragmatique la nécessaire refonte de l’enseignement.

L’apport de l’IA générative pour refondre l’enseignement et la formation

La simple mention de l’IA nous fait tout de suite penser à ChatGPT et à ses nombreux lycéens et étudiants qui s’en servent pour se simplifier la vie… de même que les enseignants ! Oui, les capacités des modèles génératifs sont particulièrement bien adapté à la rédaction de cours, exercices, réponses aux devoirs ou de rédactions, mais ce n’est pas vraiment là que se situe le problème. Comme nous venons de le voir et jusqu’à preuve du contraire : les limites de notre système éducatif et de la formation n’ont pas été atteintes parce que nous manquons de cours ou de contenus pédagogiques, mais plutôt parce que les modalités éducatives ne sont plus adaptées aux habitudes et contraintes des apprenants ainsi qu’aux réalités du marché de l’emploi.

Comprenez par là que non, une plus grande facilité à produire des contenus pédagogiques ne va pas arranger le problème, mais au contraire risque de l’aggraver, avec des étudiants encore plus noyés sous des masses de cours obsolètes et des apprenants encore plus assommés par des masses de diaporamas soporifiques. 😱

Pour résumer une longue explication : l’IA ne doit pas nous servir à produire plus, mais à mieux encadrer, car n’oubliez pas que l’objectif primordial est de maximiser l’insertion et l’évolution professionnelle. Ceci passe par une utilisation intensive de l’IA tout au long du parcours de l’apprenant.

La première étape sera de mieux comprendre les besoins des apprenants en les aidant à mieux se connaitre à travers une analyse de leur personnalité : leurs aspirations, ambitions, facilités, difficultés… Les sciences cognitives ayant fait de grands progrès, il est tout à fait possible d’industrialiser cette première étape pour aller au-delà de la simple déclaration de compétences (« Dans quels domaines êtes-vous bon / pas bon ») ou de l’évaluation des connaissances à travers un QCM.

Grâce à ces profils détaillés, il est possible d’orienter les apprenants vers des domaines, métiers ou parcours auxquels ils n’auraient pas pensé spontanément, et surtout de définir un style d’apprentissage qui correspond le mieux à la personnalité des étudiants ou salariés. À ce sujet, je vous recommande de jeter un oeil à ce que propose la startup Noèse.

La deuxième étape consistera à personnaliser les parcours pédagogiques, à la fois dans les sujets et thématiques qui sont enseignés, mais également dans le rythme d’apprentissage. Certes, il existe déjà des systèmes experts capables de générer des parcours personnalisés à partir d’une bibliothèque de modules, mais là nous parlons d’un parcours qui serait adapté en permanence en fonction des progrès des apprenants et de leur niveau d’engagement, un peu comme le ferait un tuteur.

Pour y parvenir, nous avons à disposition des chatbots capables de dialoguer avec les apprenants pour bien comprendre leurs besoins ou leurs difficultés, pour les motiver et pour valider les ajustements apportés à la pédagogie (contenus et rythme). Le service de tutorat proposé par la Khan Academy me semble être ce qui se rapproche le plus de cette idée (Khamigo), d’autant plus avec l’aide de Microsoft (Khan Academy and Microsoft partner to expand access to AI tools that personalize teaching and help make learning fun).

La troisième étape concerne l’adaptation du format des contenus et activités pédagogiques selon les profils pédagogiques (style et vitesse d’apprentissage) ainsi que les modalités (ex : micro-learning sur smartphone pour les collaborateurs de terrain).

Cette adaptation évite de reproduire l’existant (le manuel scolaire que l’on étudie en classe ou le diaporama qui est projeté en salle de formation), mais avec les outils numériques. C’est l’assurance que les savoirs sont transmis dans les meilleures conditions, car individualisées.

La quatrième étape touche à l’accompagnement et à la stimulation au quotidien des apprenants permettant un suivi permanent de la progression (rappels, encouragements, évaluations…) et des ajustements pour maximiser l’engagement.

Là encore, l’exemple du chatbot Khanmigo de Khan Academy me semble tout à fait pertinent. Mais vous pouvez aussi vous renseigner du côté de solutions comme BotMoiLeQi.

Enfin, la dernière étape concerne l’insertion professionnelle avec une facilitation de l’accès au monde professionnel en contournant la barrière du CV (généralement bidonné) et de la lettre de motivation (maintenant rédigée avec ChatGPT) ainsi que des annonces (qui ne reflètent pas nécessairement la réalité de l’emploi ou des responsabilités du poste).

Pour ce faire, les étudiants et établissements d’enseignement supérieur peuvent s’appuyer sur les profils d’apprenants en fin de parcours qui reposent sur les compétences et la personnalité plutôt que les nomenclatures de diplômes. Ces profils sont utilisés pour maximiser la correspondance entre ce que les apprenants peuvent / veulent faire, et ce dont les entreprises ont besoin et non les candidats imaginaires qui sont généralement décris dans les annonces (ex : « Nous recherchons un H/F de moins de 30 ans, quadrilingue, avec 15 ans d’expérience »). Et à nouveau, je peux citer ce que propose Noèse avec ce principe de tableau de correspondance entre les compétences enseignées / acquises et celles qui sont recherchées / nécessaires.

C’est grâce à une refonte du parcours pédagogique s’appuyant sur l’IA pour mieux accompagner l’apprenant que nous parviendrons à resynchroniser les pratiques d’enseignement / formation avec les besoins des entreprises. Cette refonte mettant avant tout l’accent sur l’accompagnement (= replacer l’apprenant au centre) plutôt que la production de contenus pédagogiques synthétiques (= réduire les coûts).

La question résiduelle est de savoir quelle est l’échéance…

Une situation plus critique et urgente que vous ne le pensez

Rénover les pratiques et institutions d’enseignement pour mieux préparer les jeunes à l’avenir n’est pas une idée neuve. D’ailleurs, je ne me souviens pas d’une période où elle n’a pas été envisagée : la question revient sur le tapis à chaque nouveau gouvernement et ministre de l’éducation.

J’attire néanmoins votre attention sur l’urgence de la situation, car le phénomène de « baby boom » (augmentation soudaine des naissances à la fin de la Seconde Guerre mondiale) s’est transformé en « papy boom » (augmentation soudaine des départs à la retraite).

Cette accélération des départs à la retraite que nous visons actuellement se traduit par une forte tension sur le marché de l’emploi et des exigences plus fortes des entreprises qui adoreraient remplacer deux salariés en partance pour la retraite par une seule recrue (en gros diviser la charge salariale par 3 pour un même poste), donc une pression accrue sur les étudiants qui vont devoir assumer cette responsabilité.

La dure réalité à laquelle on ne prépare pas forcément les apprenants est que nous sommes en plein dans la quatrième révolution industrielle. Une période charnière avec de gros changements à venir : un authentique basculement de civilisation qui va nous amener à revoir les dynamiques économiques, sociales et politiques héritées d’un XXe siècle qui est maintenant loin derrière nous.

Ce que je reproche à notre système éducatif est qu’il manque d’ambition : on forme des collégiens pour qu’ils aillent au lycée, on forme des lycéens pour qu’ils passent le Bac, et on forme des étudiants pour qu’ils décrochent un diplôme. Le tout devant se faire au sein d’institutions archaïques qui imposent à tous ces jeunes de rentrer dans un moule défini au XXe siècle. Formulé autrement : nos enfants sont confrontés à un système éducatif hérité du Taylorisme (standardisation et division des tâches éducatives) dans un contexte de marché dominé par l’incertitude et l’évolution permanente.

Je l’écris, car je le pense réellement : tous ces jeunes ne sont absolument pas préparés à ce qui les attend une fois dans le monde professionnel. Ils ne sont à ce sujet pas dupes, car ils ont déjà captés les signaux faibles du marché et se sont organisés pour exprimer leur mécontentement et surtout l’injustice dont ils sont victimes : nous attendons d’eux qu’ils trouvent les solutions aux problèmes que nous avons créés.

Loin de moi l’idée de jouer les populistes, je tente simplement d’expliquer avec mes mots pourquoi nous connaissons un regain de mouvements contestataires comme la France en a connu en 1968.

Tout ceci n’est pas nouveau (les Gilets Jaunes ont commencé à se mobiliser dès la fin de l’année 2018), mais la montée en puissance de l’IA ne fait qu’avancer l’échéance : ce contexte socio-économique très tendu nous pousse à repenser le système éducatif au plus vite. La seule note positive que j’y vois est que le changement est toujours synonyme de perturbations (c’est la règle), mais qu’il est également synonyme de progrès. Et sur ce point, nous avons impérativement besoin de sensibiliser l’opinion publique au fait que l’IA ne servira pas à remplacer, mais à augmenter les salariés. Je vous invite à relire les différents articles que j’ai publiés à ce sujet :

Pour conclure, et finir sur une note positive, j’insiste sur le fait que les progrès en sciences cognitives et en intelligence artificielle offrent de nombreuses opportunités aux établissements d’enseignement d’aider le personnel enseignant et les conseillers d’orientation à s’adapter aux nouvelles réalités et contraintes du marché, à se resynchroniser avec l’environnement professionnel critique dans lequel les apprenants évolueront très bientôt. Un monde professionnel en pleine mutation où ils devront faire preuve d’une grande autonomie pour s’auto-former jusqu’à la fin de leur carrière afin de développer des compétences que le monde de l’enseignement à beaucoup de mal à anticiper.

Vous pouvez regarder le verre à moitié plein et vous dire que l’adoption de l’enseignement à distance en si peu de temps est une grande réussite, ou vous pouvez regarder le verre à moitié vide et constater que nous n’avons fait que numériser l’existant. La véritable transformation numérique de l’enseignement et de la formation ne fait que commencer, et l’IA va nous aider à revoir des pratiques vieilles de trois millénaires pour nous projeter enfin dans le XXIe siècle.