Que doit encore apprendre un enfant lorsque les machines peuvent expliquer, traduire, écrire, raisonner, programmer et bientôt accomplir une partie croissante des tâches humaines ?

C’est l’une des questions vertigineuses posées lors de l’audition de la mission d’information de l’Assemblée nationale auprès de trois personnalités — Luc Ferry, Laurent Alexandre et Olivier Babeau — qui ont confronté leurs analyses devant les parlementaires. Leurs positions ne sont pas identiques, notamment sur la question de la complémentarité entre l’humain et la machine. Mais un constat les réunit : le système éducatif est confronté à un changement beaucoup plus rapide que sa capacité à se transformer.

Et derrière la question de l’IA à l’école, c’est peut-être une question beaucoup plus fondamentale qui apparaît : que voulons-nous faire de l’intelligence humaine lorsque l’intelligence artificielle devient omniprésente ?

Nous ne pouvons plus continuer à nier la révolution

L’un des moments les plus frappants de l’audition intervient dès les premières minutes.
Laurent Alexandre invite à “sortir du déni” concernant les capacités actuelles des intelligences artificielles. Selon lui, l’erreur serait de continuer à penser l’IA comme un simple outil informatique venant assister ponctuellement l’être humain.

“On ne peut pas réformer l’éducation si on pense que l’IA n’est pas intelligente.”

Une affirmation volontairement provocatrice, mais qui permet de poser le problème autrement.
Si une machine est capable de produire en quelques secondes ce qui demandait auparavant plusieurs heures d’analyse, de rédaction ou de recherche, la question ne peut plus être seulement : comment apprendre aux élèves à utiliser cet outil ?
Il faut aussi se demander : quelles compétences ont encore de la valeur lorsque l’outil lui-même les maîtrise ?

Laurent Alexandre insiste sur la vitesse du changement. Selon lui, les projections réalisées avant l’arrivée de ChatGPT ont été très rapidement dépassées. Des capacités considérées comme lointaines sont devenues accessibles en quelques années, voire quelques mois.

“Le débat sur ce qu’il faut apprendre et le débat sur la complémentarité est un débat mouvant parce que la cible ne va pas cesser de bouger.”

Une difficulté majeure apparaît alors pour l’école : comment construire un programme éducatif stable dans un environnement technologique qui change chaque semaine ?

Une école qui avance au rythme des décennies face à une technologie qui avance au rythme des semaines

C’est sans doute l’un des points les plus importants de l’audition. L’école fonctionne traditionnellement avec des programmes, des diplômes, des formations et des réformes qui s’inscrivent dans le temps long. Or, les intervenants décrivent une technologie dont les capacités évoluent à une vitesse radicalement différente.

“Il faut cesser de se fixer des objectifs décennaux alors que la technologie change chaque semaine.”

Le problème n’est donc pas seulement de savoir quoi enseigner à l’ère de l’IA, mais aussi de savoir si l’institution éducative est capable de réviser suffisamment rapidement ses objectifs.

Et cette difficulté conduit à une forme de paradoxe : plus l’IA progresse rapidement, moins il semble raisonnable de former les enfants uniquement aux compétences dont on pense aujourd’hui qu’elles seront utiles demain.

Il faudrait au contraire construire des capacités suffisamment profondes pour permettre aux élèves de continuer à apprendre lorsque le monde change.

L’accès à l’IA ne signifie pas savoir s’en servir

C’est Olivier Babeau qui introduit ici une nuance essentielle.
L’IA pourrait donner à chacun accès à une forme d’intelligence extraordinairement puissante. Mais cela ne signifie pas que chacun saura en tirer la même valeur.

“L’accès est très différent de l’usage. L’accès ne suffit pas.”

L’exemple d’Internet est particulièrement éclairant. Lorsque le Web a rendu accessible une quantité immense de connaissances, on a pu croire que l’accès généralisé au savoir produirait mécaniquement une démocratisation de la connaissance. Cela ne s’est pas produit automatiquement.

Avec l’IA, le risque pourrait être encore plus important : avoir accès à une intelligence ne signifie pas savoir dialoguer avec elle, vérifier ses réponses, formuler les bonnes questions, repérer ses erreurs ou utiliser ses productions pour construire sa propre pensée.

“Utiliser l’intelligence nécessite de l’intelligence.”

Autrement dit, l’IA ne rend pas nécessairement les différences de niveau moins importantes. Elle pourrait au contraire les amplifier.

Le risque d’une nouvelle fracture éducative

Cette question des inégalités revient plusieurs fois dans l’audition. Si les enfants les plus favorisés disposent de parents capables de les accompagner dans leurs usages de l’IA, de leur apprendre à vérifier, questionner, approfondir et exploiter les réponses produites, ils pourraient tirer beaucoup plus de bénéfices de ces outils que les enfants qui disposent de moins d’accompagnement.

“Une injustice importante est en train d’émerger.”

L’IA éducative pourrait donc paradoxalement creuser les écarts cognitifs si elle est simplement mise à disposition sans accompagnement. Le problème n’est pas uniquement celui de l’accès à l’outil. C’est celui de la capacité à piloter l’outil. Et cette capacité dépend elle-même du niveau de connaissances, de culture, de langage, de raisonnement et d’autonomie intellectuelle.

Alors, faut-il remettre les fondamentaux au centre ?

Sur ce point, les trois intervenants convergent fortement. La tentation pourrait être de considérer que, puisque l’IA sait désormais produire des textes, calculer, traduire ou expliquer, il devient moins nécessaire d’apprendre à lire, écrire, mémoriser ou raisonner.

L’audition défend au contraire une thèse presque inverse : plus les machines deviennent performantes, plus les fondamentaux deviennent indispensables. Olivier Babeau insiste sur la nécessité de maintenir un socle solide :

“L’IA ne remplace pas le savoir, en fait elle l’exige plus que jamais.”

Lire, écrire, calculer, comprendre le vocabulaire, raisonner logiquement, connaître l’histoire, les sciences et les grandes idées ne seraient donc pas des compétences dépassées.
Elles deviendraient les conditions permettant de ne pas subir la machine.

• Car comment vérifier une réponse produite par une IA si l’on ne possède pas soi-même suffisamment de connaissances pour en apprécier la pertinence ?
• Comment repérer une erreur dans un raisonnement si l’on ne sait pas raisonner ?
• Comment interroger une machine sur un texte complexe si l’on ne maîtrise pas suffisamment la langue pour formuler sa question ?

C’est pourquoi Olivier Babeau propose de déplacer l’accent vers des compétences de plus haut niveau :

“La formulation de problèmes, le jugement critique, la synthèse contradictoire, la créativité.”

Enseigner l’IA… mais aussi enseigner ce qu’elle ne peut pas faire

Une autre idée forte apparaît : l’école ne devrait pas seulement apprendre à utiliser l’IA. Elle devrait apprendre à comprendre ce qu’elle est. Olivier Babeau défend l’idée d’une IA enseignée comme un objet de culture :

“Il faut enseigner l’IA […] comme un objet de culture, pas seulement comme un outil.”

Comprendre ce qu’est un modèle, comment il est entraîné, quels sont ses biais, ses limites et son fonctionnement permettrait aux élèves de prendre une distance critique avec ses productions.

Mais cette éducation devrait aller de pair avec une attention particulière portée à ce que la machine ne remplace pas facilement : la relation aux autres, la prise de parole, la coopération, le jugement, l’engagement et la capacité à décider de sa propre trajectoire.

Olivier Babeau utilise alors un terme particulièrement intéressant : l’agence*.

• Être capable d’agir plutôt que de simplement recevoir.
• Être capable de prendre une initiative.
• De changer d’avis.
• De relier des connaissances.
• De porter un jugement.
• D’assumer une décision.

“Celui qui va pouvoir surnager dans ce monde […] c’est celui qui a une agence (de l’anglais agency. Que l’on peut expliquer par esprit d’initiative et jugement autonome).”

Cette notion pourrait bien devenir l’un des mots-clés de l’éducation à l’ère de l’IA.

Quand les devoirs ne permettent plus de savoir qui a appris

L’IA bouleverse également quelque chose de beaucoup plus concret : l’évaluation.
Luc Ferry raconte une situation devenue emblématique : les devoirs réalisés à la maison peuvent être excellents alors que les performances en situation d’examen s’effondrent.

Pourquoi ?
Parce que l’élève peut désormais déléguer une partie importante du travail à l’IA.

“À la maison, les devoirs sont faits par ChatGPT et sur table, ils sont faits par le gamin.”

Le risque est alors celui d’une perte progressive des compétences — ce que Luc Ferry désigne par le terme de “deskilling”.
L’audition conduit donc à remettre en question le modèle traditionnel du devoir à la maison et de l’évaluation écrite. Luc Ferry propose notamment de donner davantage de place à l’oral et aux situations où l’élève doit réellement mobiliser ses connaissances.

La rapporteure de la mission évoque également une piste intéressante : l’« IA-graphie », c’est-à-dire la possibilité pour un élève de montrer le cheminement de ses prompts et de son interaction avec l’IA plutôt que de simplement remettre un résultat final.

Une question se dessine alors : À l’avenir, l’école devra-t-elle évaluer davantage le raisonnement qui conduit à une réponse que la réponse elle-même ?

L’école ne doit être “ni un sanctuaire ni un terrain d’expérimentation incontrôlé”

Face à ces bouleversements, Olivier Babeau refuse deux positions extrêmes.
D’un côté, une école sanctuarisée, qui chercherait à bannir toute technologie.
De l’autre, une école transformée en laboratoire permanent où chaque nouvelle innovation serait immédiatement expérimentée.

“L’école doit être, à mon avis, ni un sanctuaire ni un terrain d’expérimentation incontrôlé… Il faut réguler par l’usage et non par la prohibition.”

L’IA est déjà présente dans la vie des élèves. La question n’est donc plus réellement de savoir s’il faut l’autoriser à entrer dans l’école. Elle y est déjà.
La question devient plutôt : dans quelles conditions, à quel âge, pour quels usages et avec quel accompagnement ? L’interdiction totale apparaît d’ailleurs peu réaliste.

Cette idée conduit vers une logique de progressivité : apprendre à utiliser l’IA en fonction de la maturité cognitive des élèves.

Et si l’IA permettait enfin une véritable individualisation de l’apprentissage ?

L’audition ne se résume pourtant pas à un scénario inquiétant.

Une des perspectives les plus intéressantes concerne justement l’apprentissage personnalisé.
Olivier Babeau évoque une IA capable de suivre individuellement un élève, de connaître ses difficultés, de s’adapter à son niveau et de dialoguer avec lui comme une sorte de tuteur personnel. Une “IA Aristote”, capable d’accompagner chacun dans ses apprentissages.

L’idée pourrait permettre de dépasser une contrainte historique de l’école : un professeur pour plusieurs dizaines d’élèves. L’IA pourrait offrir une forme d’accompagnement individuel que les moyens humains ne permettaient pas jusqu’ici de généraliser. Mais cette perspective comporte une condition essentielle : l’accompagnement humain.
Car l’IA peut expliquer, reformuler et adapter.
Elle ne peut pas décider à la place de l’élève de ce qu’il veut devenir.

Le professeur ne disparaîtrait pas : son rôle change

C’est peut-être l’une des conclusions les plus intéressantes de l’audition.
Si l’IA prend en charge une partie de la transmission d’informations, de la correction ou de l’explication personnalisée, que reste-t-il au professeur ?

Beaucoup, selon les intervenants.
Laurent Alexandre décrit un enseignant qui serait moins un transmetteur d’informations qu’un accompagnateur, capable d’aider l’élève à comprendre, à s’orienter et à progresser.
Il formule cette évolution ainsi :

“On va être le partenaire humain de la démarche d’apprentissage.”

Le professeur pourrait alors consacrer davantage de temps à ce qui exige une présence humaine : l’accompagnement individualisé, l’orientation, l’évaluation de la compréhension profonde, la transmission des méthodes de pensée et des valeurs.

L’enjeu ne serait donc pas nécessairement de remplacer l’enseignant par une machine.

Mais de libérer l’enseignant d’une partie des tâches que la machine peut effectuer pour lui permettre de se concentrer sur ce qui fait la valeur de la relation éducative.

L’éducation ne peut pas se contenter de former des utilisateurs d’IA

C’est finalement autour de cette idée que les trois interventions semblent se rejoindre.

Luc Ferry insiste sur les humanités et sur la nécessité de conserver une capacité à comprendre le monde, les autres et soi-même.

Olivier Babeau insiste sur les fondamentaux, l’esprit critique, la capacité à formuler des problèmes et l’agence.

Laurent Alexandre insiste sur la vitesse de transformation technologique et sur la nécessité de ne pas construire aujourd’hui l’école de demain avec les certitudes d’hier.

Mais derrière leurs différences, une même question apparaît :
Si la machine peut produire toujours davantage de connaissances et de réponses, l’école doit-elle continuer à avoir pour objectif principal de transmettre des réponses ? Peut-être doit-elle davantage apprendre à poser les bonnes questions, comprendre les réponses, les discuter, les contester et décider quoi en faire.
Et surtout, à ne pas confondre intelligence et jugement.
Car Luc Ferry introduit ici une distinction essentielle : une machine peut devenir extraordinairement intelligente sans pour autant déterminer elle-même les valeurs qu’elle doit poursuivre.

“Le choix des valeurs n’est pas une question d’intelligence.”

Cette phrase déplace profondément le débat. L’enjeu de l’éducation ne serait donc pas seulement de rendre les enfants suffisamment intelligents pour rivaliser avec les machines. Ce serait de leur permettre de savoir ce qu’ils veulent faire de cette intelligence.

Une dernière question : que voulons-nous apprendre à nos enfants si le travail change radicalement ?

L’audition revient finalement à une interrogation qui dépasse largement l’école.
Si une partie croissante du travail peut être automatisée, à quoi doivent servir les études ?
Luc Ferry propose une réponse surprenante. Il distingue les études destinées à obtenir un emploi et celles qui permettent de comprendre le monde. Après avoir consacré des milliers d’heures à la philosophie et aux humanités, il affirme :

“Je ne regrette pas une minute le temps que j’ai passé à ça. Et pourtant ça ne m’a servi strictement à rien en termes d’emploi.”

Mais, précisément, cela ne signifie pas que ces apprentissages étaient inutiles.
Dans un monde où le travail pourrait perdre une partie de sa centralité, les études pourraient retrouver une autre fonction : apprendre à vivre, comprendre, penser, créer du sens et habiter le monde.

Luc Ferry rappelle alors la réflexion de Keynes sur une société où le progrès technologique réduirait considérablement le temps de travail. La question deviendrait alors presque philosophique : que faisons-nous de notre liberté lorsque nous avons moins besoin de travailler ?

Ce que cette audition dit finalement de l’école

L’intérêt de cette audition est peut-être moins dans les prédictions parfois spectaculaires de ses intervenants que dans les questions qu’elle oblige à poser.

Elle invite notamment à réfléchir à six changements majeurs :

1. Ne plus penser l’IA comme un simple outil.
Elle transforme déjà les conditions dans lesquelles les élèves apprennent et travaillent.

2. Revenir aux fondamentaux.
Lire, écrire, compter, raisonner, connaître et comprendre deviennent des conditions pour pouvoir réellement utiliser l’IA.

3. Développer le jugement plutôt que la simple production.
La formulation des problèmes, l’esprit critique, la confrontation des points de vue et la créativité prennent une importance nouvelle.

4. Repenser l’évaluation.
Si une machine peut produire le devoir, l’école doit davantage évaluer la compréhension, le raisonnement et la capacité à défendre un travail.

5. Faire de l’IA un objet de culture.
Comprendre ses mécanismes, ses biais, ses limites et ses effets devient une forme de culture générale indispensable.

6. Préserver l’agence humaine.
L’objectif ne serait pas de former des utilisateurs performants de machines, mais des personnes capables de décider, d’agir, de coopérer et d’assumer leurs choix.

Olivier Babeau résume finalement ces priorités en trois principes :
– le capital cognitif de base,
– l’agence de la personne
– une régulation par l’usage plutôt que par l’interdiction.

Une audition à regarder jusqu’au bout ?

Oui, précisément parce qu’elle ne propose pas une réponse unique. Les échanges sont parfois provocateurs, parfois excessifs, parfois en désaccord. Mais c’est aussi ce qui fait leur intérêt.
Ils permettent de voir se confronter plusieurs visions de ce que pourrait devenir l’école : une école qui protège les fondamentaux, une école qui apprend à maîtriser l’IA, une école qui développe l’esprit critique et les humanités, une école qui prépare à un marché du travail profondément transformé — mais surtout une école qui doit continuer à former des êtres humains capables de choisir.

La question n’est peut-être donc plus seulement : “Que va faire l’IA à l’école ?”
Mais : “Quelle école voulons-nous construire maintenant que les machines savent répondre ?”
Et c’est probablement cette question qui mérite de regarder les 1 h 30 d’échanges de cette audition plutôt que de se contenter d’en lire le résumé.

* Dans le contexte, « agence » vient du concept d’agentivité ou agency en anglais :
·  “esprit d’initiative et de jugement autonome” — plus développé, colle bien à sa propre définition
·  “être acteur de sa propre vie” — plus incarné, reprend directement sa formule « actif dans sa propre vie plutôt que passif »
L’on pourrait également utiliser le terme « d’agilité ». Comme une forme d’apprenant actif, la capacité à s’intéresser à tout ce qui l’entoure, ce qu’il croise, créer des ramifications, des liens entre ses connaissances, ses expériences. Une arborescence du savoir.

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