Préparer ses cours avec l’intelligence artificielle, construire de nouvelles activités, mais aussi apprendre aux élèves à en identifier les limites : pendant trois jours, Ludovia a permis à plus de 800 participants de confronter outils, expériences et pratiques. Au fil des conférences et des échanges, des questions plus profondes ont émergé : crise de la preuve, dette cognitive, illusion du savoir, triche ou encore difficulté à faire évoluer les systèmes d’évaluation et de certification. Avec l’IA, c’est finalement notre manière de définir ce que signifie « savoir » qui est interrogée.
L’intelligence artificielle peut-elle réellement aider un enseignant à préparer sa classe ? Que peut-on en faire avec les élèves ? Comment éviter que l’outil ne se substitue à leur réflexion ? Et surtout, comment passer des discours sur l’IA à des usages pédagogiques concrets ?
Pendant trois jours, ces questions ont traversé de nombreux échanges de Ludovia.
Conférences, tables rondes, ateliers, workshops, communications scientifiques et discussions informelles ont permis aux plus de 800 inscrits de découvrir des outils, mais surtout de confronter les usages et les expériences.
De l’IA dont on parle à l’IA que l’on expérimente
Pour les enseignants, l’intérêt d’un rendez-vous organisé juste avant la rentrée tient précisément à cette possibilité de repartir avec des idées immédiatement mobilisables.
Aurélie Mercier Richard, enseignante dans l’académie de Paris et membre du réseau e-RUN, résume cette fonction de « sas » entre vacances et rentrée :
« Ludovia se déroule juste avant la rentrée. C’est là qu’on prend toutes les idées que l’on va pouvoir réutiliser, qu’on prend des contacts, qu’on découvre de nouvelles applications et de nouvelles ressources. C’est une émulation avant de reprendre. »
Cette année, l’IA a naturellement occupé une place importante. Mais avec un changement de perspective : au-delà de la découverte des outils, les enseignants s’interrogent désormais sur les situations dans lesquelles ceux-ci peuvent réellement présenter un intérêt pédagogique.
Romain Bourdel Chapuzot, enseignant de physique-chimie dans l’académie d’Aix-Marseille, insiste sur la nécessité de rendre ces pratiques accessibles aux enseignants qui hésitent encore à franchir le pas :
Le but est de s’adresser à des enseignants qui sont plutôt dans une démarche : “je me lance”. Avec la thématique de l’IA, il existe encore une certaine appréhension. L’objectif est donc de proposer une solution facile à prendre en main pour que, dès la semaine suivante, lorsqu’ils retrouveront leurs élèves, ils puissent mettre en pratique des outils vus pendant les ateliers. »
Utiliser l’IA, mais aussi apprendre à en questionner les réponses
L’enjeu éducatif dépasse cependant la simple appropriation d’un nouvel outil.
L’une des questions centrales concerne désormais la place à donner à l’IA dans la démarche d’apprentissage de l’élève : comment l’utiliser sans abandonner la recherche personnelle ? Comment vérifier une réponse générée ? Comment repérer une erreur, un biais ou une approximation ? Et comment maintenir l’effort intellectuel nécessaire à l’apprentissage lorsque l’outil peut produire une réponse construite en quelques secondes ?
La sensibilisation des jeunes aux limites de l’intelligence artificielle apparaît ainsi comme le pendant indispensable de son utilisation.
Pour Mickaël Dourval, enseignant en histoire-géographie à la DRANE Occitanie et habitué de Ludovia, l’intérêt du rendez-vous réside justement dans cette confrontation régulière des pratiques :
Chaque année, on retrouve certaines personnes, mais il y a aussi de nouveaux enseignants et de nouvelles pratiques pédagogiques. Cette année, avec l’IA, il y a forcément des choses nouvelles et intéressantes qui nous permettent de réfléchir à nos pratiques et de continuer à garder cette dynamique de réflexion sur notre pédagogie. »
Crise de la preuve, dette cognitive, illusion du savoir : ce que l’IA oblige à reconsidérer
Au fil des conférences, une série de notions est revenue dans les débats. Elles dessinent peut-être les véritables enjeux éducatifs de l’arrivée massive des IA génératives.
La première pourrait être résumée par une « crise de la preuve ».
Lorsqu’un élève remet un texte parfaitement construit, une résolution de problème, une traduction ou une production réalisée en dehors de la classe, que prouve encore ce travail ? Permet-il d’attester de ses connaissances et de ses compétences, ou seulement de sa capacité à obtenir un résultat, éventuellement avec l’aide d’une intelligence artificielle ?
La question dépasse largement celle de la triche. L’IA brouille la relation traditionnellement établie entre la production rendue par l’élève et la maîtrise supposée des savoirs nécessaires pour la réaliser.
Elle oblige ainsi à distinguer plus finement connaissances, savoirs et compétences. Savoir solliciter efficacement une IA peut devenir une compétence. Mais cette compétence peut-elle s’exercer sans connaissances préalables ? Comment évaluer la pertinence d’une réponse si l’on ne maîtrise pas suffisamment le domaine pour détecter une erreur, une approximation ou un raisonnement fallacieux ?
Le risque d’une « dette cognitive »
Une autre notion évoquée au cours des échanges est celle de dette cognitive.
À force de déléguer certaines opérations intellectuelles à la machine — chercher, synthétiser, reformuler, argumenter, traduire, calculer ou rédiger — existe-t-il un risque de ne plus construire les mécanismes cognitifs nécessaires pour réaliser soi-même ces opérations ?
Le gain immédiat peut alors masquer une dette à plus long terme.
L’élève obtient plus rapidement un résultat, parfois même de meilleure apparence, mais sans nécessairement avoir effectué le chemin intellectuel permettant de se l’approprier.
La question posée à l’enseignant devient alors moins « faut-il autoriser l’IA ? » que « quelles étapes de l’apprentissage pouvons-nous déléguer sans empêcher l’apprentissage lui-même ? »
L’illusion du savoir
C’est probablement l’un des paradoxes les plus intéressants soulevés par l’IA générative : elle peut donner accès à une réponse avant même que l’utilisateur possède les connaissances nécessaires pour en apprécier la qualité.
Parce qu’elle formule des réponses fluides, structurées et souvent convaincantes, l’IA peut produire une véritable illusion du savoir.
Avoir obtenu une explication ne signifie pas l’avoir comprise. Être capable de reformuler une réponse produite par une machine ne signifie pas nécessairement maîtriser le concept. Et disposer instantanément d’une information ne signifie pas être capable de la mobiliser dans une situation nouvelle.
Cette distinction pourrait devenir centrale dans les apprentissages : apprendre à utiliser l’IA suppose aussi d’apprendre à identifier ce que l’on sait réellement, ce que l’on croit savoir et ce que l’on a simplement obtenu de la machine.
Et si le véritable problème devenait celui de l’évaluation ?
Ces interrogations conduisent inévitablement à celle de l’évaluation.
Une grande partie du système scolaire et universitaire repose encore sur un principe relativement simple : la production réalisée par l’élève ou l’étudiant constitue une preuve de ce qu’il sait ou sait faire.
L’IA fragilise cette équation.
Dès lors, faut-il davantage évaluer le processus plutôt que le seul résultat ? Multiplier les situations d’oral ? Observer le raisonnement et les étapes de construction ? Demander à l’élève de justifier ses choix ? Faire une place à l’IA dans certaines évaluations tout en maintenant des situations où l’élève doit démontrer ce qu’il sait faire sans assistance ?
La transformation est d’autant plus complexe qu’elle touche, au-delà de la classe, au système de validation et de certification des diplômes. Modifier quelques pratiques pédagogiques peut être rapide ; transformer les modalités par lesquelles une institution certifie officiellement qu’un élève ou un étudiant possède un niveau de connaissances et de compétences est autrement plus difficile.
La question de la triche reste donc présente, mais elle pourrait n’être que la partie la plus visible d’un problème beaucoup plus profond : comment continuer à certifier des compétences lorsque les outils peuvent produire à la place de l’apprenant une partie de ce qui servait jusqu’ici à les démontrer ?
Des pratiques qui circulent au-delà des académies… et des frontières
Ces interrogations ne concernent évidemment pas uniquement les enseignants français.
L’espace consacré aux échanges de pratiques internationales a accueilli des représentants de plus d’une dizaine de pays, confirmant l’ouverture internationale engagée par Ludovia.
Des enseignants de Catalogne espagnole et de Cerdagne ont notamment rejoint leurs collègues français pour partager expériences et questionnements.
L’association LUDOVIA a également profité de cette édition pour formaliser plusieurs coopérations. Son président a signé des conventions de partenariat avec différents acteurs nationaux et internationaux, parmi lesquels la Ligue de l’enseignement, l’AFINEF, MlfMonde, l’AFT-RN et le Réseau national des e-RUN.
Collectivités et fournisseurs face aux usages réels
Les transformations pédagogiques liées au numérique ne peuvent par ailleurs être dissociées des choix d’équipement.
Les élus et représentants de collectivités présents ont pu rencontrer les exposants, échanger avec leurs homologues et observer les usages présentés par les enseignants.
Une délégation francilienne a notamment présenté la stratégie de la Région Île-de-France en matière d’équipement des établissements scolaires, dans les lycées d’enseignement général comme dans les lycées professionnels.
Pour les entreprises présentes, Ludovia offre parallèlement la possibilité de confronter les produits aux usages du terrain.
Marc Geoffroy, du Club Smart, explique :
Nous sommes en contact direct avec les utilisateurs, qu’ils utilisent déjà nos solutions ou qu’ils les découvrent. Cela nous permet de faire remonter des informations. De nombreuses fonctionnalités ont été développées à partir de demandes formulées par des enseignants rencontrés sur le salon. »
Une relation directe également appréciée par les nouveaux exposants. Yamine Benmessaoud, de Dinobot, participait pour la première fois à Ludovia :
Nous sommes ravis d’avoir participé à ce premier Ludovia, notamment sur le stand de l’AFINEF. L’ambiance est très conviviale. Cela change d’autres salons : les personnes sont beaucoup plus accessibles et les échanges sont faciles. »
La parentalité numérique entre dans la discussion
Autre évolution de cette édition : Ludovia a étendu la réflexion au-delà du seul cadre scolaire.
Pour la première fois, une grande Kermesse du Numérique a été organisée pendant toute la journée du mercredi, avec notamment pour thématique la parentalité numérique.
Une conférence et une dizaine d’ateliers sous chapiteau ont permis d’aborder concrètement les usages numériques en famille. Une centaine de personnes, parents, familles et éducateurs, ont participé à cette journée.
Cette ouverture est loin d’être anecdotique au moment où l’IA générative, les réseaux sociaux et les outils numériques rendent de plus en plus poreuses les frontières entre les usages scolaires et personnels des jeunes.
Finalement, qu’est-ce que « savoir » à l’heure de l’IA ?
Avec plus de 800 inscrits et des enseignants venus de nombreux territoires — dont une quarantaine d’Ariégeois — cette édition de Ludovia aura peut-être surtout montré que la question éducative posée par l’intelligence artificielle est en train de changer.
Le débat ne peut plus se limiter à savoir s’il faut autoriser ou interdire l’IA, ni même à dresser la liste des outils susceptibles d’être utilisés en classe.
Il touche désormais au cœur même du contrat éducatif.
Que doit-on encore apprendre lorsque la machine peut répondre ? Que faut-il impérativement savoir pour être capable de juger sa réponse ? Comment éviter de créer une dette cognitive en déléguant trop tôt certaines opérations intellectuelles ? Comment distinguer compétence réelle et illusion de compétence ? Et comment apporter la preuve d’un savoir ou d’un savoir-faire lorsque l’IA peut contribuer à produire le résultat qui servait jusqu’ici à l’attester ?
Ces questions renvoient directement aux modalités d’évaluation, aux examens et, à terme, à la valeur même de la certification des diplômes.
L’IA peut aider à préparer un cours, produire ou adapter des ressources et ouvrir de nouvelles pistes pédagogiques. Mais elle oblige simultanément l’École à réaffirmer ce qu’elle cherche à transmettre : des connaissances, des méthodes, une capacité à raisonner, à vérifier, à argumenter et à exercer son esprit critique.
À quelques jours de retrouver leurs élèves, c’est peut-être finalement moins une boîte à outils que les participants auront emportée avec eux en quittant Ludovia qu’une question devenue essentielle :
à l’heure où une machine peut produire une réponse, comment permettre à l’élève de construire réellement son savoir — et comment lui permettre de prouver qu’il le possède ?
