L'intelligence artificielle dans les établissements scolaires, sur le plan administratif et pédagogique

Synthèse
Liste des préconisations
Introduction

1. L'IA dans les établissements scolaires : un intérêt marqué pour la question, des usages encore ponctuels

1.1. Un contexte marqué par une effervescence institutionnelle à tous les niveaux, au risque de la confusion

1.2. Une enquête de terrain qui montre des usages encore limités et dispersés mais un fort intérêt pour l'IA et de nombreuses attentes

1.3. Les usages des élèves : des usages divers, mal identifiés, peu encadrés et porteurs d'inégalités
1.3.1. Entre usages cachés et usages publics raisonnés
1.3.2. La question de la fraude, entre discours réducteurs et réel défi

1.4. Les pratiques des enseignants : des usages encore fortement individus-dépendants avec une plus-value inégale
1.4.1. Des usages hors la classe en augmentation
1.4.2. Des usages dans la classe encore peu développés

1.5. Un usage encore anecdotique de l'IA pour la gestion administrative des établissements scolaires

2. L'IA en éducation : des opportunités qui nécessitent réflexion, encadrement et formation

2.1. Enseigner à l'heure de l'IA : des paradoxes, des opportunités et des risques qui interrogent les pratiques pédagogiques
2.1.1. Enseigner à l'heure de l'IA ou l'école à l'heure des paradoxes
2.1.2. L'IA pour la pédagogie et l'éducation : entre opportunités et risques
2.1.3. IA et didactique disciplinaire : des conséquences multiples à penser dans et entre les disciplines

2.2. Enseigner avec l'IA : le nécessaire renforcement du rôle de l'enseignant pour un usage raisonné, critique, pédagogique et créatif de l'IA
2.2.1. Des outils à base d'IA qui restent subordonnés à la scénarisation pédagogique
2.2.2. Des enjeux juridiques à clarifier pour permettre des usages éthiques
2.2.3. L'IA renforce le besoin d’un lien fort entre école et recherche

2.3. Former à l'IA : une formation des cadres et enseignants à repenser et renforcer pour répondre à un besoin fort de formation
2.3.1. Un besoin de formation exprimé, identifié mais qui reste à définir clairement
2.3.2. Une offre de formation dispersée, peu lisible et encore insuffisante

2.4. Éduquer à l'IA : un curriculum de formation des élèves à l'IA à dessiner et à déployer équitablement
2.4.1. Un besoin de formation rapide de tous les élèves pour accompagner une utilisation déjà effective de l'IA par les élèves
2.4.2. Une diversité d'approches qui émergent à l'international
2.4.3. L'IA dans les programmes scolaires : une approche scientifique et technique
2.4.4. La nécessité d'un curriculum pluridisciplinaire cohérent de l'IA

3. L'IA, une révolution technologique bien identifiée dont le pilotage soulève des questions de gouvernance, d'égalité, et de modèle économique

3.1. Éducation nationale et IA : une question transversale qui appelle une coordination renforcée entre les acteurs de l'éducation
3.1.1. Une gouvernance de l'IA encore trop éparpillée
3.1.2. Une coordination des acteurs nationaux et académiques qui se met en place et doit être renforcée
3.1.3. L'établissement scolaire, un échelon souvent impensé des stratégies nationales et académiques d'appropriation et d'utilisation de l'IA
3.1.4. Faire de l'IA une opportunité pour renforcer la gouvernance participative et la démocratie scolaire

3.2. IA et égalité des chances dans l'Éducation nationale : des priorités à clarifier pour un déploiement juste et équitable de l'IA
3.2.1. Le discours national est perçu comme ambigu voire contradictoire et freine le déploiement de l'éducation à l'IA sur le territoire
3.2.2. Un risque de renforcement des inégalités

3.3. Éducation nationale et déploiement de l'IA : entre P2IA et communs numériques, un modèle économique à consolider
3.3.1. Une évolution des partenariats avec les EdTech
3.3.2. Un modèle de souscriptions de licences au déploiement facilité, mais à l'impact réduit
3.3.3. Une stratégie de communs numériques qui nécessite un accompagnement

Conclusion
Annexes