L’IA à l’école : Regard sur ce qui se fait ailleurs
Ceci est le dernier billet de ma série sur ma visite à Londres pour Bett2026. En relisant mes notes sur ce panel, je réalise que c’est probablement celui que j’ai trouvé le plus intéressant de tout l’événement, celui qui a suscité le plus de réflexion.
Le sujet : « Préparer les apprenants pour une main-d’œuvre axée sur l’IA : Politiques et programmes en action » (Preparing learners for an AI-driven workforce: Policy and curriculum in action).
Ce qui rendait l’échange pertinent, c’était de voir comment l’adoption de l’IA, les politiques en place et les solutions trouvées varient beaucoup d’un pays à l’autre.
Voici un partage de mes notes sur ce panel, modéré par Beth Havinga (Directrice générale, European Edtech Alliance), qui réunissait des perspectives très variées :
- Ryan Donaghy : Sous-ministre de l’Éducation et du Développement de la petite enfance, Gouvernement du Nouveau-Brunswick (Canada).
- Azizjon Azimi : Chef du Conseil de l’IA, Ministère de l’Industrie et des Nouvelles Technologies (République du Tadjikistan).
- Martha Soto : Secrétaire à l’Éducation, Secrétariat de l’Éducation de Querétaro (Mexique).
- Casey K. Sacks : Présidente, BridgeValley Community College (États-Unis).
Le Nouveau-Brunswick : La confiance avant tout
Avec la présence du Nouveau-Brunswick sur scène, je me devais d’y être.
L’approche présentée par Ryan Donaghy m’a semblé pragmatique et fort intéressante. La province a établi des balises pour l’IA il y a déjà trois ans, au tout début de l’arrivée de l’IA générative plus facilement accessible par tous. Bien sûr, comme la technologie évolue à une vitesse folle, ces directives sont déjà en cours de révision, mais la base est là. L’objectif est de développer une littératie en IA dans toutes les écoles du Nouveau-Brunswick.
Ce qui distingue leur stratégie, c’est l’autonomie accordée aux enseignants (teacher agency). Plutôt que de tout bloquer ou d’imposer un outil, on mise sur la sensibilisation à la sécurité et la confidentialité dans l’usage, tout en laissant les enseignants explorer. On encourage l’essai et l’erreur : essayer des outils, se tromper et recommencer. Cette approche ouverte permet d’avancer sans attendre que tout soit parfait. L’IA y est aussi perçue comme un outil pour favoriser l’inclusion scolaire et soutenir les élèves qui pourraient décrocher.
Tadjikistan : L’IA comme levier économique
Le contraste avec le Tadjikistan était marqué. Pour Azizjon Azimi, l’IA représente une opportunité économique majeure.
Leur stratégie repose sur une « zone franche pour l’IA » (AI Free Zone) et une approche de type « carré de sable » (sandbox), où l’on permet d’expérimenter rapidement des projets avec peu de contraintes réglementaires. Ils encouragent d’ailleurs les étudiants en mathématiques et en informatique à s’orienter vers le génie en apprentissage automatique.
J’ai particulièrement retenu leur défi géographique : le pays étant très montagneux, la connectivité Internet traditionnelle n’est pas toujours fiable partout, malgré des possibilités avec les sattellites de Starlink. Pour contourner cela, ils déploient des modèles open source locaux, capables de fonctionner sans une infrastructure lourde et directement sur chaque appareil des étudiants.
Mexique : Les défis d’un système centralisé
Du côté du Mexique, Martha Soto a exposé les défis d’un système un peu différent du nôtre. Là-bas, l’éducation est régie au niveau nationalet le curriculum très précis et fourni pour chaque enseignant. Le problème, c’est que le curriculum a été mis à jour juste avant l’arrivée de l’IA générative, ce qui fait que cette technologie n’y est pas intégrée officiellement.
Les États mexicains comme Querétaro ont peu de marge de manœuvre pour modifier ce qui est enseigné en classe. De plus, les ressources sont limitées. Mme Soto mentionnait que le budget pour la formation continue des enseignants pouvait être aussi bas que 3 ou 4 dollars américains par année par personne, ce qui est un obstacle majeur pour implanter de nouvelles pratiques.
États-Unis : Le lien direct avec l’emploi
Aux États-Unis, Casey K. Sacks a apporté une perspective très terrain. Son établissement collabore étroitement avec les employeurs de la région. Concrètement, cela signifie que les enseignants vont visiter les milieux de travail, comme une usine Toyota voisine, pour voir comment l’IA est utilisée au quotidien. Ils adaptent ensuite leur enseignement en conséquence pour se coller à la réalité du marché.
Elle aussi a soulevé un point important sur l’intégrité académique. Selon elle, il faut dépasser le débat sur la triche. En entreprise, les employés performants utilisent l’IA; l’école doit donc montrer comment l’utiliser intelligemment plutôt que de l’interdire.
Des enjeux communs
Un thème est revenu souvent : l’accès et l’équité. Que ce soit au Mexique ou dans certains endroits aux États-Unis où la connexion Internet reste instable et où des étudiants doivent faire leurs devoirs dans des stationnements publics pour capter du Wi-Fi, l’infrastructure demeure un défi. L’IA a le potentiel de réduire les écarts, mais seulement si l’accès de base est là.
Ce panel a bien montré qu’il n’y a pas de solution unique. Entre approche flexible et défis structurels, on voit que l’adaptation à l’IA est un chantier mondial, encore loin d’être terminé.