14 % des profs utilisent l'IA : le retard n'est pas l'outil

14 %. C'est la part des enseignants français qui utilisent l'intelligence artificielle dans leur travail, selon l'enquête TALIS 2024 de l'OCDE. La moyenne des pays de l'OCDE est de 36 %. La France est dernière du classement (Café pédagogique, Internationale de l'Éducation).

On pourrait en conclure que l'école française refuse l'IA, ou que les outils n'existent pas. Ce serait faux sur les deux points. Les outils existent, certains sont gratuits et publics. Ce qui manque, c'est autre chose — et c'est ce qu'il faut mettre sur la table maintenant, avant que l'écart ne se creuse entre les élèves qui apprennent à se servir de l'IA chez eux et ceux qui ne l'apprendront nulle part.

Cet article défend une idée simple : le retard de l'école française face à l'IA n'est pas technique, il est humain et institutionnel. Et il propose d'ouvrir un débat précis, avec des questions précises, dans le mois qui vient.

Les outils existent déjà

C'est le point que presque personne ne connaît — et il y a de bonnes chances que tu ne le connaissais pas non plus. Depuis septembre 2024, tous les élèves de seconde ont accès gratuitement à MIA Seconde, un outil développé par une entreprise française, EvidenceB, pour le ministère. Son principe est exactement celui qu'on imagine quand on rêve d'une IA éducative : un test de positionnement d'abord, puis un parcours personnalisé parmi environ 20 000 exercices conçus par des enseignants et des chercheurs, en mathématiques et en français. Selon son cofondateur, l'outil règle la difficulté « légèrement au-dessus » de ce que l'élève maîtrise, sans le décourager ni l'ennuyer (CIDJ).

Depuis juin 2026, l'État met aussi à disposition de tous ses agents, enseignants compris, un assistant IA souverain et gratuit, hébergé dans l'infrastructure publique, qui n'utilise pas les données des utilisateurs pour s'entraîner. Une version spécialisée pour les enseignants doit être déployée progressivement pendant l'année 2026-2027 (académie de Bordeaux).

Et le ministère a publié un cadre d'usage : les élèves du premier degré sont sensibilisés à l'IA sans manipuler eux-mêmes les outils génératifs (La Classe).

Autrement dit, la France a déjà, sur le papier, ce que beaucoup réclament : un tuteur adaptatif public et une IA d'État. Ce qui manque, c'est ailleurs. Et deux choses frappent. D'abord, je n'ai trouvé aucune évaluation publique des résultats de MIA Seconde, deux ans après son déploiement : on ne sait pas si les élèves qui l'utilisent progressent. Ensuite, l'assistant souverain est réservé aux adultes. Pour les élèves, en dehors de MIA, il n'existe pas d'IA publique conçue pour apprendre — il reste les outils grand public, conçus pour répondre.

Saluer l'initiative, mesurer l'écart

Il faut d'abord saluer ce qui a été fait. Mettre gratuitement un outil d'entraînement personnalisé entre les mains de tous les élèves de seconde, construire une IA d'État hébergée en France, qui ne revend pas les données des professeurs et ne dépend pas d'une entreprise étrangère : peu de pays l'ont fait. Le choix de modèles ouverts, que l'État peut faire tourner sur ses propres serveurs, est un vrai choix de souveraineté, pas un détail.

Mais il faut aussi le dire franchement : ce qu'on met aujourd'hui entre les mains des élèves n'est pas à la hauteur de ce dont un élève a besoin, ni de ce qui existe ailleurs. Pour le vérifier, j'ai comparé ce dont dispose le système éducatif français avec ce qui se fait de mieux dans le monde.

Ce que reçoivent les élèves. MIA Seconde n'est pas une IA générative. C'est un moteur d'exercices adaptatifs, une technique plus ancienne qui choisit des exercices dans une banque selon les réponses de l'élève ; il ne dialogue pas, n'explique pas autrement, ne répond pas à une question imprévue. Les spécialistes du numérique éducatif s'en sont en partie détournés depuis la fin des années 2010, et quelques semaines après sa généralisation, à l'automne 2024, l'outil ne touchait selon Le Monde que « quelques dizaines de milliers » d'élèves sur les quelque 800 000 visés (Le Monde, repris par Ekole). Les élèves du primaire, eux, ne doivent pas utiliser d'IA générative du tout. Il n'existe donc, pour un collégien ou un lycéen français, aucune IA conversationnelle publique conçue pour apprendre.

Ce que reçoivent les adultes. L'assistant de l'État s'appuie sur l'infrastructure Albert, qui propose plusieurs modèles ouverts : gpt-oss-120b d'OpenAI, Gemma 4 de Google, des modèles de Mistral AI, DeepSeek V4 Flash (documentation Albert). L'État ne précise pas lequel fait tourner l'assistant.

Comment ces modèles se situent dans le monde. L'indice d'intelligence d'Artificial Analysis, l'un des classements indépendants les plus suivis, note les modèles sur une batterie de tests de raisonnement, de mathématiques, de connaissances et de code (Artificial Analysis) :

Le meilleur modèle accessible dans l'infrastructure publique atteint environ 60 % du niveau mondial ; la plupart des autres, un quart à un cinquième. Et ces modèles-là sont réservés aux agents, pas aux élèves.

Ce que la pédagogie demande. Il existe aussi des tests spécifiques à l'enseignement. Le Pedagogy Benchmark, construit à partir d'examens de formation professionnelle d'enseignants, a évalué 97 modèles : leurs scores vont de 28 % à 89 % (arXiv, 2025). Selon ses auteurs, les meilleurs modèles atteignent désormais près de 90 %, quand des humains se situent autour de 50 % et GPT-3.5, en 2022, à 52 % (Fab AI). L'écart entre un modèle de pointe et un modèle moyen n'est pas un détail technique : c'est la différence entre un tuteur qui comprend pourquoi l'élève se trompe et un outil qui répète la règle.

Le constat est donc double. L'initiative est juste ; l'outil est en retard d'une génération. Un élève qui veut un vrai tuteur conversationnel ira le chercher sur une application grand public — celle-là même qui, sans garde-fous, le fait reculer à l'examen. La question n'est pas de renoncer à la souveraineté, mais de lui donner les moyens d'être au niveau : des modèles plus puissants, une version réglée en mode tuteur, ouverte aux élèves, et évaluée.

Le retard est dans la formation

Pourquoi alors si peu de professeurs s'en servent-ils ? Les chiffres de TALIS 2024 sont sans ambiguïté :

Sources : Café pédagogique, Internationale de l'Éducation.

Le chiffre qui compte est le deuxième. À Singapour, 76 % des enseignants ont été formés à l'IA dans l'année ; en France, 9 %. Et l'OCDE relève un lien fort entre formation et usage. On ne peut pas reprocher à quelqu'un de ne pas utiliser un outil qu'on ne lui a jamais appris à utiliser.

C'est là que je dois corriger ma propre intuition de départ. J'avais tendance à voir des profs sans imagination, pliés au programme, qui manquent d'anticipation. Le manque d'anticipation est réel — mais il est d'abord celui de l'institution. Un professeur recruté à bac+5, avec un master, n'est pas incapable d'imaginer un cours avec l'IA. Il n'a simplement reçu ni le temps, ni la formation, ni souvent le matériel pour le faire.

Et l'institution a d'autres urgences. À la session 2026, 446 postes du CAPES externe sont restés vacants faute de candidats admis, dont 17 % des postes de mathématiques — alors même que le concours est désormais ouvert dès la licence, à bac+3, pour élargir le vivier (SNES). Un système qui peine à recruter assez de professeurs a du mal à former ceux qu'il a. C'est une explication, pas une excuse : c'est précisément parce que les professeurs manquent qu'il faudrait leur donner des outils qui démultiplient leur temps.

Ce que l'IA fait vraiment à l'apprentissage

Avant de demander « plus d'IA à l'école », il faut savoir ce qu'elle fait réellement aux élèves. Deux études récentes, faites dans des conditions réelles, donnent une réponse nette.

En Turquie, des chercheurs de l'université de Pennsylvanie ont suivi près de 1 000 lycéens en mathématiques. Un groupe avait accès à ChatGPT tel quel ; un autre à une version « tuteur », conçue avec des enseignants pour donner des indices plutôt que des réponses. Pendant les exercices, le premier groupe a fait 48 % mieux que le groupe sans IA, le second 127 % mieux. Mais à l'examen, sans IA, le groupe ChatGPT a fait 17 % moins bien que celui qui n'avait jamais eu d'IA. Le groupe tuteur, lui, n'a rien perdu (Knowledge at Wharton ; étude publiée dans PNAS). Une IA qui donne les réponses fait croire à l'élève qu'il a appris ; il n'a rien appris.

Au Nigeria, un programme de la Banque mondiale a proposé à des élèves de neuf lycées publics douze séances de tutorat par IA en anglais, en salle informatique, avec un professeur qui introduisait le sujet et guidait les échanges. En six semaines, le gain d'apprentissage a atteint environ 0,3 écart-type, l'équivalent de près d'un an et demi d'apprentissage habituel, avec un rapport coût-bénéfice parmi les meilleurs des programmes éducatifs évalués (VoxDev).

Les deux études disent la même chose : l'IA fait progresser quand elle est conçue pour apprendre et encadrée par un professeur ; elle fait régresser quand elle est utilisée comme une machine à réponses. Ce n'est pas un argument contre l'IA à l'école. C'est un argument pour une IA scolaire distincte des outils grand public, et pour des professeurs formés à l'utiliser.

À quoi pourrait ressembler un cours

Pour sortir des généralités, voici un exemple de processus. C'est une proposition, pas un dispositif existant — mais chaque étape repose sur des outils qui existent déjà.

1. Le diagnostic (10 minutes). En début de séquence, chaque élève passe un court test sur la notion à venir. L'IA le génère à partir du programme ; le professeur le relit et l'ajuste.

2. Le profil (fait par l'IA, validé par le prof). L'IA ne donne pas une note : elle décrit, pour chaque élève, ce qui est acquis, ce qui ne l'est pas, et l'erreur typique. Le professeur voit sa classe en trois ou quatre groupes réels, au lieu d'une moyenne.

3. Le récit. Le cours commence par l'histoire de la méthode. Pour le théorème de Thalès, par exemple : selon la tradition rapportée par les auteurs antiques, Thalès aurait mesuré la hauteur d'une pyramide d'Égypte à partir de son ombre, en comparant avec l'ombre d'un bâton. Puis l'usage concret : mesurer la hauteur du lycée avec l'ombre d'un camarade et un téléphone. La notion n'est plus une formule à retenir ; c'est la solution à un problème que quelqu'un s'est vraiment posé.

4. L'entraînement en mode tuteur. Chaque groupe s'entraîne avec une IA réglée pour donner des indices, jamais la réponse, à son niveau. Le professeur circule et reprend en direct les blocages que le profil avait annoncés.

5. La vérification sans IA. La séquence se termine par une évaluation en classe, sans outil — exactement ce que l'étude turque montre comme indispensable pour savoir si l'élève a appris ou s'il a seulement été aidé.

Ce processus ne remplace pas le professeur. Il lui rend du temps — celui de la correction, de la préparation des exercices différenciés — pour le consacrer à ce qu'aucune machine ne fait aussi bien : raconter, expliquer autrement, repérer l'élève qui décroche.

Raconter plutôt que réciter

Je suis convaincu qu'un professeur qui raconte, comme un conteur, l'origine d'une méthode et ce qu'elle a permis de faire, donne plus envie d'apprendre qu'un professeur qui déroule le programme. La recherche me donne en partie raison, avec une condition importante.

Le psychologue cognitif Daniel Willingham, dans Why Don't Students Like School?, explique que notre mémoire traite les récits de façon privilégiée : une histoire, avec ses causes, son conflit et sa résolution, se retient mieux qu'une liste d'informations. Mais une méta-analyse de 58 études portant sur plus de 7 500 élèves montre aussi l'inverse : les « détails séduisants » — anecdotes, images ou blagues intéressantes mais sans lien avec ce qu'il faut apprendre — font baisser l'apprentissage, parce qu'ils détournent l'attention (ScienceDaily).

La différence est essentielle. L'histoire de Thalès et de la pyramide n'est pas une décoration : elle est le théorème, posé comme un problème réel. L'anecdote amusante sur la vie privée d'un mathématicien, elle, distrait. Le bon conteur n'est pas celui qui divertit ; c'est celui dont le récit porte la notion. Et c'est là que l'IA peut aider le professeur : retrouver l'origine d'une méthode, ses usages concrets, des exemples adaptés à une classe — à condition que le professeur vérifie, parce qu'une IA invente aussi des anecdotes.

Supprimer les devoirs n'est pas une solution

Il y a une réaction que je trouve particulièrement révélatrice : renoncer aux devoirs à la maison parce que les élèves les font faire par une IA. Je n'ai pas trouvé d'enquête française chiffrée sur ce point ; on dispose de témoignages d'enseignants, qui décrivent « un avant et un après » l'arrivée de l'IA dans les devoirs et les exposés (Slate). La seule donnée chiffrée que j'ai trouvée vient d'Estonie : 49 % des enseignants y ont modifié leurs pratiques depuis l'arrivée de l'IA, principalement en réduisant les devoirs.

Le problème est réel. Mais supprimer les devoirs, c'est constater qu'un outil existe et choisir de ne pas s'en occuper. D'autres formes sont possibles :

• Le devoir avec IA tuteur et trace : l'élève travaille avec une IA scolaire réglée pour ne pas donner les réponses, et le professeur voit le chemin, pas seulement le résultat.
• Le devoir « explique ton erreur » : l'élève reçoit une copie fausse, éventuellement produite par une IA, et doit trouver et expliquer les fautes. Une IA qui fait le travail à sa place ne l'aide pas ; il faut comprendre.
• Le devoir qui se termine en classe : on prépare chez soi, on rédige ou on explique à l'oral en classe, comme les professeurs le font déjà pour le grand oral.

Aucune de ces formes n'est miraculeuse. Mais toutes partent du principe inverse de la suppression : puisque l'IA est là, autant apprendre à l'élève à s'en servir pour apprendre.

Une IA publique pour les élèves : une question d'égalité

C'est le point qui me tient le plus à cœur, et je le dis comme je le pense. Si l'école ne met pas une IA éducative de qualité dans les mains de tous les élèves, ce sont les familles qui le feront — celles qui peuvent payer un abonnement, celles qui savent guider leur enfant pour qu'il s'en serve comme d'un tuteur et non comme d'une machine à recopier. Laisser l'IA éducative au seul marché, à une époque où elle pourrait justement réduire l'écart entre élèves favorisés et défavorisés, ce serait passer à côté de ce que cette époque permet. Je n'aime pas l'idée que, dans cette nouvelle ère, la chance d'apprendre dépende encore de ce que les parents peuvent acheter.

Il faut être honnête sur deux choses. D'abord, l'outil gratuit ne suffit pas : MIA Seconde est gratuit, mais un élève qui n'a personne pour l'encourager à s'en servir le soir en profitera moins qu'un autre. L'égalité d'accès n'est pas l'égalité d'usage — c'est une hypothèse raisonnable, que je n'ai pas pu chiffrer. Ensuite, public ne veut pas dire fabriqué par l'État : MIA a été conçu par une entreprise privée pour le ministère. La question n'est pas « public ou privé », mais « qui fixe les règles pédagogiques, et qui y a accès ».

J'ai décrit dans l'article sur les blocages des lycées une école qui perd une heure de cours sur dix, et des métiers de bureau parmi les plus exposés à l'IA. Les deux sujets se rejoignent : le risque de l'IA pour cette génération n'est pas une fatalité, c'est une école qui ne l'arme pas pour s'en servir.

Le débat à ouvrir

Ce débat ne devrait pas porter sur « pour ou contre l'IA à l'école » : elle y est déjà, par les téléphones des élèves. Il devrait porter sur trois questions précises, qu'on peut poser dès le mois qui vient — dans les conseils pédagogiques, les associations de parents, les syndicats, les consultations du ministère :

1. Faut-il ouvrir aux élèves du secondaire une IA publique en mode tuteur, sur le modèle de l'assistant souverain des agents, avec des garde-fous pédagogiques et une évaluation indépendante de ses effets ?
2. Comment passer de 9 % à une majorité d'enseignants formés, et sur quel temps — pris sur les heures de cours, ou ajouté et rémunéré ?
3. Que deviennent les devoirs : les supprime-t-on, ou les repense-t-on autour d'une IA qui aide à apprendre au lieu de faire à la place ?

Ces trois questions ont une réponse mesurable. C'est ce qui les rend utiles. Si tu es élève, parent ou professeur, ce sont elles qu'il faut poser, à voix haute, là où tu as une voix.

Points forts

• Le diagnostic repose sur des chiffres internationaux comparables. TALIS 2024 place la France dernière de l'OCDE pour l'usage de l'IA par les enseignants et très loin pour la formation.
• Les preuves sur l'apprentissage sont expérimentales. Les études turque et nigériane comparent des groupes d'élèves dans des conditions réelles ; elles ne reposent pas sur des opinions.
• L'article ne réclame pas ce qui existe déjà. Il part des outils en place — MIA Seconde, l'assistant souverain — et pointe ce qui manque : l'évaluation, l'accès des élèves, la formation.
• Les propositions sont concrètes et vérifiables. Un processus de cours en cinq étapes, trois formes de devoirs, trois questions de débat.

Points faibles

1. TALIS mesure surtout le collège. L'enquête porte principalement sur les enseignants du premier cycle du secondaire. Les lycées, notamment avec MIA Seconde, peuvent être un peu en avance sur ces chiffres.

2. Les deux études ne sont pas la France. La Turquie et le Nigeria ont des systèmes scolaires différents ; l'étude turque ne porte que sur les mathématiques, l'étude nigériane sur l'anglais et sur six semaines. Rien ne garantit les mêmes effets dans une classe française.

3. MIA Seconde n'a pas d'évaluation publique. Je m'appuie sur son principe, pas sur ses résultats. S'il s'avérait inefficace, l'argument « les outils existent » perdrait une partie de sa force.

4. Le processus de cours est une proposition. Il n'a été testé nulle part sous cette forme. Il suppose un temps de préparation, un équipement et une IA en mode tuteur accessible aux élèves — trois choses qui manquent aujourd'hui.

5. L'IA pose des questions que l'article ne traite pas. La protection des données des mineurs, que la CNIL encadre, la consommation d'énergie, la dépendance à un fournisseur, et le risque d'anecdotes inventées dans les récits générés.

6. Le récit a ses limites. Toutes les notions ne se prêtent pas à une histoire, et un professeur qui raconte mal fait perdre du temps. La recherche sur les « détails séduisants » montre que l'effet peut s'inverser.

7. Mon rejet du marché est une opinion. L'idée qu'une IA éducative doive être publique pour être juste est une conviction personnelle. On peut défendre qu'une concurrence encadrée produirait de meilleurs outils, plus vite — MIA en est d'ailleurs un exemple hybride.

8. Le benchmark mesure l'intelligence générale, pas la qualité d'un tuteur. L'indice d'Artificial Analysis, établi par une entreprise privée, teste le raisonnement et les connaissances, pas la capacité à faire apprendre un élève. Un modèle plus petit, bien réglé pour la pédagogie, peut être un meilleur tuteur qu'un modèle géant utilisé tel quel. Et l'État ne dit pas quel modèle fait tourner son assistant : je compare l'éventail disponible, pas l'outil exact.

9. Le chiffre d'usage de MIA date de 2024. Les « quelques dizaines de milliers » d'élèves rapportés par Le Monde correspondent à l'automne 2024, juste après la généralisation ; l'usage a pu progresser depuis. Le ministère n'a pas publié de chiffre récent que j'aie pu trouver.

Le vrai arbitrage

La France n'a pas d'abord un problème d'outils, même si les siens ont une génération de retard. Elle a un tuteur adaptatif gratuit en seconde, une IA d'État souveraine, un cadre d'usage — une initiative à saluer, mais des modèles qui plafonnent entre un cinquième et 60 % du niveau mondial, et aucune IA conversationnelle publique pour les élèves. Elle a un problème de passage à l'échelle humaine : 9 % de professeurs formés, des postes non pourvus, aucune évaluation publique de ce qui a été déployé, et des élèves laissés face à des outils grand public qui les font reculer à l'examen.

Le choix n'est pas entre l'IA et le professeur. Il est entre une IA laissée au marché, utilisée seul et comme machine à réponses — celle qui fait perdre 17 % à l'examen —, et une IA scolaire en mode tuteur, entre les mains de professeurs formés qui savent raconter et vérifier — celle qui fait gagner un an et demi en six semaines. La première creuse l'écart entre ceux qui ont quelqu'un pour les guider et les autres. La seconde peut le réduire.

Le test est simple : d'ici la rentrée 2027, le ministère devrait pouvoir dire combien de ses enseignants ont été formés à l'IA, et si MIA Seconde fait réellement progresser les élèves. S'il ne le peut pas, le débat aura été évité. Et si moins de la moitié des professeurs sont formés, on aura choisi, sans le dire, de laisser chaque famille se débrouiller. C'est la suite logique de ce que je décrivais dans « Les adultes n'existent pas. L'IA non plus. » : un outil ne vaut que par les adultes qui apprennent aux plus jeunes à s'en servir. Et j'en ai fait l'expérience moi-même, comme je le racontais dans « 1 069 mots » : ce n'est pas l'outil qui change tout, c'est la posture de celui qui s'en sert.