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L'IA peut aider les élèves en classe, automatiser le travail des enseignants ou identifier les élèves qui risquent de prendre du retard à l'école ou à l'université. Voici quelques exemples d'utilisation de l'IA dans l'éducation.
Les élèves bénéficient d’un apprentissage plus personnalisé, d’un retour d’information plus rapide et d’un soutien supplémentaire lorsqu’ils rencontrent des difficultés sur un sujet. Ils peuvent s’entraîner à leur propre rythme et obtenir de l’aide en dehors des heures de cours habituelles. L’IA rend également l’apprentissage plus accessible aux personnes ayant des besoins physiques, sensoriels ou d’apprentissage différents, grâce à des sous-titres, à la synthèse vocale, à la reconnaissance vocale et à des contenus adaptés.
Les enseignants consacrent moins de temps aux tâches routinières telles que la préparation des cours, la notation, les retours d'information et la rédaction de rapports. L'IA leur offre également une meilleure visibilité sur les progrès des élèves, leurs lacunes et les domaines dans lesquels un soutien supplémentaire pourrait être nécessaire.
L'IA permet aux parents de suivre plus facilement les progrès de leur enfant, son assiduité, les devoirs non rendus et les domaines qui pourraient nécessiter davantage d'attention. Elle permet de regrouper ces informations, de mettre en évidence les changements importants et d’envoyer des mises à jour ou des rappels concernant le travail scolaire, les dates limites et les événements à venir.
L'IA aide les établissements d'enseignement à gérer les tâches administratives courantes, à répondre plus rapidement aux questions fréquentes et à planifier les effectifs, les emplois du temps, les budgets et la capacité d'accueil des formations. Elle permet également de suivre plus facilement l'évolution des inscriptions, de la fidélisation et de la demande de formations.
Les mêmes applications de l'IA dans l'éducation peuvent fonctionner de manière très différente d'un contexte à l'autre. Après des années passées à travailler sur des projets d’IA, nous avons mis au point un processus de mise en œuvre qui nous permet d’aborder les principales questions du projet étape par étape.
Découvrir comment l'IA pourrait être utile dans l'apprentissage, l'enseignement ou les tâches administratives.
Définir qui l'utilisera, quelles données sont disponibles et quel résultat est attendu.
Comparaison des cas d'utilisation en fonction de la valeur, de l'effort, des risques et des données disponibles.
Choisir par lesquels commencer.
Vérifier quelles données sont disponibles, d'où elles proviennent et qui peut y accéder.
Définir comment la solution d'IA s'intégrera aux systèmes existants et où les données seront stockées.
Définir ce que la solution doit faire et comment les utilisateurs vont s'en servir.
Développement des fonctionnalités d'IA et de l'interface utilisateur.
Intégration de la solution aux systèmes et sources de données existants.
Tests des intégrations, des résultats générés par l'IA, de la sécurité et des performances.
Déploiement de la solution auprès d'un groupe pilote ou de l'ensemble des utilisateurs.
Expliquer aux enseignants, au personnel ou aux élèves comment l'utiliser et quelles règles respecter.
Suivi de l'utilisation, de la qualité des réponses générées par l'IA, des coûts et des résultats au fil du temps.
Mise à jour des données, des messages d'invite, des règles et des fonctionnalités en fonction des retours d'expérience et de l'analyse des performances.
Découvrir comment l'IA pourrait être utile dans l'apprentissage, l'enseignement ou les tâches administratives.
Définir qui l'utilisera, quelles données sont disponibles et quel résultat est attendu.
Comparaison des cas d'utilisation en fonction de la valeur, de l'effort, des risques et des données disponibles.
Choisir par lesquels commencer.
Vérifier quelles données sont disponibles, d'où elles proviennent et qui peut y accéder.
Définir comment la solution d'IA s'intégrera aux systèmes existants et où les données seront stockées.
Définir ce que la solution doit faire et comment les utilisateurs vont s'en servir.
Développement des fonctionnalités d'IA et de l'interface utilisateur.
Intégration de la solution aux systèmes et sources de données existants.
Tests des intégrations, des résultats générés par l'IA, de la sécurité et des performances.
Déploiement de la solution auprès d'un groupe pilote ou de l'ensemble des utilisateurs.
Expliquer aux enseignants, au personnel ou aux élèves comment l'utiliser et quelles règles respecter.
Suivi de l'utilisation, de la qualité des réponses générées par l'IA, des coûts et des résultats au fil du temps.
Mise à jour des données, des messages d'invite, des règles et des fonctionnalités en fonction des retours d'expérience et de l'analyse des performances.
Une solution d'IA simple destinée au secteur de l'éducation coûte généralement entre $15000 et $20000+. Il ne s'agit toutefois que d'une estimation approximative. Le prix final dépend des fonctionnalités de la solution, du type de données utilisées, des besoins d’intégration et du fait que vous utilisiez des solutions préexistantes ou des modèles personnalisés.
Si vous avez besoin d’un tuteur IA intégré à des systèmes LMS ou SIS, de fonctionnalités vocales, d’un avatar IA et d’une logique d’apprentissage personnalisée, les coûts seront plus élevés. La protection des données des étudiants et les exigences de conformité peuvent également augmenter le coût.
Chez Innowise, j’ai appris que la qualité du modèle d’IA n’est qu’un élément parmi d’autres dans la réussite d’un projet éducatif. Les données, les intégrations, l’adoption par les utilisateurs et les résultats mesurables peuvent avoir tout autant d’impact sur le résultat final. Voici les défis que je rencontre le plus souvent lorsqu’il s’agit de faire passer une solution d’IA du stade du concept à celui de l’utilisation quotidienne.
Les dossiers des étudiants, leurs notes, leur assiduité, leurs activités dans les cours et d’autres informations sont souvent stockées dans des systèmes distincts. Les données manquantes, les doublons et les formats différents peuvent nuire à la précision des résultats générés par l’IA.
Notre approche : Nous identifions tout d’abord les données dont l’IA a réellement besoin, puis nous les nettoyons, les structurons et relions les sources nécessaires. Si vos données sont réparties sur plusieurs systèmes ou si vous n’êtes pas certain qu’elles soient prêtes pour l’IA, nos consultants peuvent les évaluer et vous recommander les étapes suivantes.
Les établissements d'enseignement s'appuient souvent sur d'anciens systèmes LMS, SIS et internes qui n'ont pas été conçus pour fonctionner avec les outils d'IA modernes. Cela peut compliquer l'échange de données et l'intégration de l'IA.
Notre approche : nous examinons les systèmes actuels, évaluons ce qui peut être connecté via des API et développons des intégrations sur mesure lorsque les options standard ne suffisent pas. Si le système existant ne prend pas en charge les nouvelles fonctionnalités d’IA, nous pouvons recommander de moderniser ou de remplacer les composants à l’origine des principales limitations.
Les enseignants et le personnel éducatif peuvent avoir peu d’expérience avec les outils d’IA et ne pas savoir comment rédiger des consignes efficaces, vérifier les résultats générés par l’IA ou comprendre dans quels cas cette technologie peut commettre des erreurs.
Notre approche : Nous formons les enseignants et les autres membres du personnel éducatif à l’utilisation de l’IA, à la vérification de ses résultats et à la compréhension des domaines dans lesquels le jugement humain reste indispensable
Même les applications d’IA utiles dans le domaine de l’éducation peuvent s’avérer difficiles à adopter si elles ajoutent des étapes supplémentaires ou ne s’adaptent pas aux méthodes de travail des enseignants et du personnel.
Notre approche : Nous commençons par étudier les méthodes de travail des enseignants et du personnel, ainsi que la manière dont l’IA devrait s’intégrer à leurs tâches quotidiennes. Ensuite, nous testons la solution auprès d’un petit groupe de futurs utilisateurs, recueillons leurs retours d’expérience et l’ajustons avant de la déployer à plus grande échelle.
Les élèves peuvent utiliser l'IA générative pour réaliser leurs devoirs, rédiger des dissertations ou répondre à des questions sans faire le travail eux-mêmes. Cela peut compliquer la tâche des enseignants lorsqu'il s'agit d'évaluer les connaissances réelles d'un élève.
Notre approche : Nous collaborons avec les établissements d’enseignement pour définir une utilisation acceptable de l’IA et intégrer ces règles dans la solution. Cela peut notamment consister à limiter l’IA à des conseils et des explications, à suivre l’utilisation de l’IA intégrée et à ajouter des contrôles anti-plagiat.
Il est facile de suivre la fréquence d’utilisation d’un outil d’IA, mais une utilisation intensive ne signifie pas toujours que la solution d’IA fonctionne bien. Les établissements d’enseignement doivent encore vérifier si les élèves apprennent mieux, si les enseignants consacrent moins de temps aux tâches routinières ou si moins d’élèves prennent du retard.
Notre approche : Nous définissons des indicateurs de réussite avec notre client avant le lancement et comparons les résultats après la mise en place. En fonction du projet, nous pouvons suivre les notes, la réussite aux cours, les progrès des élèves, la charge de travail des enseignants ou les demandes d'assistance.
Bon nombre des défis mentionnés ci-dessus sont également communs aux projets d'IA dans d'autres secteurs. Dans le domaine de l'éducation, cependant, l'IA fait partie intégrante de la manière dont les élèves apprennent et interagissent avec les contenus pédagogiques.
Les systèmes d'IA utilisés dans l'éducation peuvent traiter des données très personnelles sur les élèves, notamment des informations d'identité, des renseignements sur leur santé ou leur handicap, des dossiers comportementaux et leur parcours scolaire. Si ces données sont divulguées ou utilisées à des fins autres que celles initialement prévues, l'établissement scolaire risque de perdre le contrôle des informations sensibles concernant ses élèves. Les exigences en matière de confidentialité sont encore plus strictes lorsque des mineurs sont concernés, car le traitement de leurs données nécessite souvent un consentement et des mesures de protection supplémentaires.
1) Respectez les réglementations applicables au projet, telles que la FERPA et la COPPA aux États-Unis, ainsi que le RGPD dans l'Union européenne. Lorsque l'IA est utilisée par des élèves en situation de handicap, des cadres réglementaires tels que l'IDEA, la Section 504 et l'ADA s'appliquent. Les règles locales en matière d’éducation et d’IA ont également leur importance, car les exigences varient selon les marchés.
2) Définissez dans quels cas le consentement des parents ou des élèves est requis et intégrez ces étapes de consentement dans la solution.
3) Adoptez une approche de minimisation des données, afin que l’IA n’accède qu’aux données de l’élève dont elle a besoin pour une tâche spécifique, plutôt qu’à l’intégralité du dossier scolaire.
4) Définissez des autorisations en fonction des rôles des utilisateurs, afin que les enseignants, les administrateurs, les élèves et les autres utilisateurs n’aient accès qu’aux informations qui les concernent.
5) Vérifiez minutieusement les services d’IA tiers, notamment les données qu’ils reçoivent, le lieu où elles sont traitées et s’ils conservent les invites ou les résultats.
L'IA peut donner une réponse erronée lorsqu'elle manque de contexte, que les données sont incomplètes ou qu'elle ne peut pas accéder aux supports pédagogiques appropriés. Dans ces cas-là, elle peut néanmoins produire une réponse qui semble correcte. Si les élèves s'y fient, ils risquent d'apprendre des informations erronées, de mal comprendre un sujet ou de répéter la même erreur dans des exercices futurs.
De plus, si les données utilisées pour former ou alimenter l’IA contiennent des biais, certains groupes d’élèves risquent de recevoir des retours, des évaluations ou des recommandations moins précis. Cela peut avoir une incidence sur leurs notes, leur accès à un accompagnement ou leur parcours d’apprentissage.
Ce que je constate au sein de Innowise, c’est qu’une grande partie de l’expertise dont nous avons besoin est déjà en place. Mes collègues et moi-même avons travaillé sur des projets liés à l’IA générative, aux modèles de langage à grande échelle (LLM), à l’analyse prédictive, à la vision par ordinateur, à l’automatisation et aux logiciels éducatifs. Nous ne partons donc généralement pas de zéro ; nous avons toujours quelqu’un qui a déjà été confronté à un problème technique similaire.
Je dirais que l’équipe est notre plus grand atout. Nous disposons en interne de plus de 3 500 spécialistes dans les domaines de l’IA, des données, du développement logiciel, de l’assurance qualité, du DevOps, du design et bien d’autres encore. Cela nous confère une grande flexibilité : nous pouvons constituer rapidement une équipe, intégrer de nouvelles compétences en l’espace de quelques jours ou modifier la composition de l’équipe à mesure que le projet évolue, sans avoir à faire appel à un autre prestataire.
Si vous envisagez d’utiliser l’IA dans votre produit ou vos processus éducatifs, que ce soit pour accompagner les élèves, alléger la charge de travail des enseignants ou automatiser des tâches routinières, nous sommes là pour vous.
Avis client
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L'IA dans l'éducation consiste à utiliser des outils d'IA pour accompagner les élèves, les enseignants et les établissements d'enseignement. Elle peut aider à expliquer des sujets, à corriger des devoirs, à répondre à des questions, à suivre les progrès des élèves et à gérer les tâches administratives courantes.
Parmi les utilisations courantes de l'IA dans l'éducation, on peut citer les tuteurs basés sur l'IA, l'apprentissage adaptatif, la notation automatisée, la préparation des cours, les chatbots d'accompagnement des élèves, l'apprentissage des langues, le suivi des progrès et les tâches administratives courantes.
Les principaux avantages des applications de l'IA dans l'éducation sont un apprentissage plus personnalisé, un retour d'information plus rapide, une réduction des tâches routinières pour les enseignants, un meilleur accompagnement des élèves et un accès facilité à l'apprentissage pour les personnes ayant des besoins différents.
L'IA est déjà utilisée dans les établissements scolaires de la maternelle à la terminale, les universités et les programmes de formation à travers le monde, même si son adoption varie encore d'un établissement à l'autre. Parmi les exemples d’utilisation de l’IA dans l’éducation, on peut citer le « Virtual Peer » de l’université Macquarie pour l’accompagnement des étudiants, Microsoft Copilot à l’école primaire d’Aš pour l’enseignement et la traduction, ainsi que le soutien scolaire par IA avec Copilot destiné aux lycéens au Nigeria.
Les principaux risques concernent la confidentialité des données des élèves, les réponses erronées ou biaisées fournies par l'IA, ainsi que le fait que les élèves s'appuient trop sur l'IA au lieu de réfléchir eux-mêmes aux exercices à résoudre. Les établissements scolaires et les universités doivent également se doter de règles claires concernant l'utilisation de l'IA, les cas dans lesquels une personne doit vérifier son travail, ainsi que la manière de se conformer à des réglementations telles que la FERPA, le RGPD et la COPPA.
Les écoles et les universités obtiennent généralement de meilleurs résultats lorsqu’elles s’attaquent en premier lieu au problème qui pose le plus de difficultés. Si la charge de travail des enseignants est le principal enjeu, elles peuvent se concentrer sur la notation ou la préparation des cours. Si les élèves ont besoin de plus de soutien, le recours à des tuteurs basés sur l’IA ou à des chatbots peut s’avérer plus pertinent. Une fois que le cas d’utilisation de l’IA le plus pertinent dans le domaine de l’éducation est clairement identifié, l’étape suivante consiste à vérifier les données, les systèmes, les exigences en matière de confidentialité et la manière dont la solution s’intégrera dans le travail quotidien avant de la déployer à plus grande échelle. Un partenaire de développement expérimenté peut vous aider dans cette démarche.
L'avenir de l'IA dans l'éducation consistera probablement à intégrer systématiquement l'IA dans l'apprentissage et le travail quotidien. Le marché devrait connaître une croissance passant de $8,3 milliards en 2025 à $57,2 milliards d'ici 2033, l'apprentissage personnalisé et le tutorat par IA figurant parmi les principaux axes de croissance. Les enseignants resteront au cœur du système, et les établissements devront investir dans la formation à l'IA, dans la mise en place de règles claires et dans une utilisation responsable de cette technologie. Le degré d'adoption variera, car de nombreux établissements sont encore confrontés à des budgets limités, à des systèmes obsolètes, à des exigences en matière de protection de la vie privée, à des préoccupations liées à l'intégrité académique et à un manque de compétences en IA.
L'investissement initial nécessaire à la création d'un système d'IA simple destiné à l'éducation pourrait se situer entre 1 TP 181 T 15 000 et 1 TP 181 T 20 000+. Le coût final dépendra de plusieurs facteurs, notamment l'étendue des travaux, les capacités de l'IA, le prétraitement des données, l'intégration à des plateformes LMS ou SIS, l'utilisation de modèles personnalisés, les fonctionnalités vocales et d'avatar, ainsi que les exigences en matière de sécurité.
