Date de dernière mise à jour : 08- 06 - 2026

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📣 Présentation générale de la ressource

Cette ressource (pages et sous-pages) se veut évolutive et est proposée sous licence “CC-by-nc-sa”

(Cliquez sur l’image pour plus d’explication au sujet de cette licence 👉)

Niveau: intermédiaire

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Notions abordées :

• Les différents types d’évaluation
• LA taxonomie de Bloom à l’ère de l’IA
• Posture de l’enseignant et Niveaux d’intégration de l’IA dans le processus d’évaluation

ℹ️ Introduction : L’IA dans les usages réels des enseignants et des étudiants

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Sources :

• https://www.ei-ie.org/en/item/31815:using-artificial-intelligence-takeaways-from-talis-2024
• https://www.blogdumoderateur.com/etudiants-francais-ia-usage-massif-derives-inquietantes/
• https://www.oecd.org/en/publications/results-from-talis-2024_90df6235-en.html
• https://www.epita.fr/ecole-ingenieurs/enquete-ipsos-intelligence-artificielle/
• https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12723506/
• https://www.linkedin.com/posts/kozyrkov_ai-neuroscience-activity-7343276107158220801-Zsu8 </aside>

L’intelligence artificielle ne relève plus d’un usage marginal dans l’enseignement supérieur et dans les pratiques d’étude. Les données récentes montrent qu’elle est déjà installée dans les habitudes de travail, avec des usages différenciés selon qu’il s’agisse des enseignants ou des étudiants.

Chez les enseignants

Dans les pays de l’OCDE, environ 41% des enseignants déclarent utiliser l’IA dans leur enseignement. Les usages les plus fréquents concernent surtout l’amont du travail pédagogique : 68% des enseignants utilisateurs y recourent pour s’approprier rapidement un sujet ou en faire une synthèse, et 64% pour générer des plans de cours ou des activités.

Concrètement, cela signifie par exemple :

• demander à un outil d’IA de résumer un article ou un chapitre avant de construire une séance ;
• générer plusieurs variantes d’une activité d’apprentissage ou d’un scénario pédagogique ;
• produire une première version d’exercices, de consignes ou de supports d’introduction.

En revanche, les usages restent beaucoup plus limités pour ce qui touche directement au jugement évaluatif. Seuls 26% des enseignants déclarent utiliser l’IA pour évaluer ou noter les travaux, et 25% pour analyser les données de participation ou de performance des apprenants. Dans les faits, cela renvoie moins à une correction entièrement automatisée qu’à des usages comme :

• produire un premier feedback sur la structure, la clarté ou la qualité argumentative d’un texte ;
• générer une rubrique d’évaluation ou des commentaires-types ;
• identifier des éléments à vérifier avant la correction finale.

Autrement dit, l’IA est aujourd’hui surtout utilisée comme assistant de préparation et beaucoup moins comme outil de décision pédagogique ou de notation.

Chez les étudiants