ChatGPT et Google transforment l'éducation : l'AI remplacera-t-elle les tuteurs et les enseignants ?

Les réseaux neuronaux sont déjà devenus pour les élèves et les étudiants un répétiteur peu coûteux, disponible à la demande : ils expliquent un sujet avec des mots simples, montrent plusieurs façons de le résoudre et donnent immédiatement des exercices d’entraînement pour consolider les acquis. Mais, en même temps, ils remettent en cause le rôle habituel de l’enseignant, car ils peuvent non seulement enseigner, mais aussi aider à tricher.

Pourquoi l’AI entre dans la salle de classe

Le scénario décrit dans l’article paraît bien trop familier pour être considéré comme une fantaisie. Un élève ouvre ChatGPT, lui demande d’expliquer les équations du second degré « comme si j’avais 12 ans », et une minute plus tard reçoit une explication claire, sans attente, sans déplacement et sans paiement à l’heure. C’est là la force des outils d’AI pour l’éducation : ils sont disponibles le soir, ne se fatiguent pas, ne s’énervent pas et adaptent presque instantanément leur réponse au niveau de l’élève. Pour les familles qui ont du mal à financer un répétiteur régulier, une telle alternative semble non seulement pratique, mais économiquement inévitable.

L’ampleur du phénomène se voit déjà dans les chiffres. Une étude de la Walton Family Foundation, dès 2023, a montré que 51 % des étudiants américains utilisaient ChatGPT pour leurs études. Les enseignants ont eux aussi rapidement intégré l’AI dans leur travail quotidien : un sur trois l’utilise pour préparer ses cours.

En Russie, le tableau est similaire par la tension qu’il suscite : selon les données de la HSE, les deux tiers des enseignants ont déjà rencontré au moins une fois un travail rédigé par un réseau neuronal, et 40 % des pédagogues estiment que les interdictions ne résoudront pas le problème. Autrement dit, la technologie est déjà dans la classe, même si les règles n’ont pas encore rattrapé la réalité.

En quoi elle est utile

Pour autant, l’AI dans l’éducation ne se résume pas à la triche. Pour l’enseignant, c’est un moyen d’alléger une partie de la routine ; pour l’élève, c’est la possibilité d’obtenir une explication supplémentaire exactement au moment où il bloque. Des applications comme Photomath et Socratic vendent depuis longtemps l’idée d’un « répétiteur dans la poche », et les modèles génératifs l’ont élargie : désormais, le système ne se contente pas de donner une réponse, il peut expliquer la démarche de résolution, inventer un exercice similaire et adapter la difficulté à un niveau précis.

• Expliquer un sujet avec des mots différents et à différents niveaux de difficulté
• Montrer plusieurs façons de résoudre un même problème
• Générer des exemples d’entraînement et un mini-test
• Aider l’enseignant à préparer un plan de cours ou un brouillon d’exercice
• Vérifier rapidement la structure d’une réponse et repérer les lacunes

C’est précisément pour cela que le marché n’attend pas que les responsables publics et les universitaires se mettent d’accord. Les financements continuent d’affluer vers les services éducatifs fondés sur l’AI, car la demande est claire : les parents veulent un accompagnement moins cher, les élèves veulent une réponse rapide sans stress, et les écoles veulent des outils de personnalisation. Mais cela ne signifie pas qu’un réseau neuronal remplace automatiquement l’enseignant. Il fonctionne bien là où il faut de l’explication, de l’entraînement et de la répétition, mais il est moins performant lorsqu’il s’agit d’instaurer une discipline de travail, de soutenir la motivation et d’accompagner la trajectoire de développement à long terme d’une personne précise.

Là où les problèmes commencent

Le principal problème est qu’un réseau neuronal efface la frontière entre l’aide et la substitution de l’effort. Si un élève utilise l’AI pour comprendre un sujet, c’est un scénario. S’il confie entièrement son devoir au modèle et rend la réponse prête comme si elle était la sienne, l’enseignant n’évalue déjà plus les connaissances, mais la qualité du prompt. C’est de là que vient cette impression de crise : les formes traditionnelles d’évaluation cessent de fonctionner comme avant. Il devient de plus en plus difficile de vérifier où s’est arrêtée l’autonomie et où a commencé la génération, surtout lorsque le texte ou la solution paraissent soignés et plausibles.

Il existe aussi un risque plus concret : un réseau neuronal peut se tromper avec assurance. Il peut produire une belle explication contenant une étape inexacte, inventer un fait ou proposer une méthode de résolution qui n’est pas la meilleure. Un enseignant réel remarque la confusion dans une telle situation, pose des questions de clarification et ajuste son explication en temps réel. Un modèle n’a ni responsabilité réelle quant au résultat de l’élève ni ce contact humain qui est particulièrement important pour les enfants en difficulté, anxieux ou peu motivés. C’est pourquoi parler de « remplacement complet » ressemble encore davantage à une provocation qu’au plan à court terme du marché.

Ce que cela signifie

Selon toute vraisemblance, les réseaux neuronaux ne feront pas disparaître les enseignants et les répétiteurs, mais transformeront leur travail. Les explications de base, l’entraînement et la vérification préliminaire basculent de plus en plus vite vers l’AI, tandis que la valeur de l’enseignant en chair et en os se déplace vers le diagnostic, la motivation, la discipline et la capacité à conduire l’élève vers une compréhension réelle, et non vers une réponse simplement bien présentée et rendue.