Utilisés avec discernement, les services basés sur l’IA offrent des potentialités certaines de personnalisation des parcours d’apprentissage, de différenciation dans l’évaluation, d’accessibilité ou encore d’aide à la décision pour l’enseignant. Depuis l’irruption des intelligences artificielles génératives (IAG) en 2022, le paysage éducatif s’est transformé en profondeur notamment parce qu’elles ont contribué à nourrir une réflexion renouvelée sur les compétences du XXIᵉ siècle. Au-delà de la salle de classe, les IA peuvent également bénéficier à la gestion des écoles, collèges et lycées, en facilitant le suivi des élèves, l’analyse des données, la communication avec les familles, l’optimisation des ressources et la prise de décision stratégique.

Néanmoins, comme toute évolution technologique, l’IA présente des limites (biais, erreurs…) et peut engendrer des risques (propriété intellectuelle, traitement des données personnelles, impacts sur l’environnement…). C’est pourquoi, il importe que les usages qui en sont faits s’inscrivent dans le cadre éthique et juridique désormais posé aux niveaux national et européen.​

Le cadre d’usage de l’IA en éducation (Ministère de l’Éducation nationale, juin 2025) définit l’IA comme :

« […] tout service numérique fondé sur des algorithmes probabilistes, s’appuyant sur le traitement statistique de vastes ensembles de données sur lesquels ils sont entraînés et capables de produire des résultats comparables à ceux obtenus par une activité cognitive humaine. On parle d’IA « prédictive » pour les modèles permettant de classifier des données ou d’anticiper des événements, tendances ou risques, et d’IA « générative » pour les modèles capables de produire des contenus (texte, image, son, vidéo). » (p.4)

Vidéo réalisée par Class’Code de 8mn23.
Class’Code est un projet porté par l’INRIA. Il s’agit d’un programme de formation à la pensée informatique.

L’IA est aujourd’hui omniprésente dans la vie quotidienne, que ce soit à travers les assistants vocaux, les recommandations sur les plateformes de vente en ligne ou de streaming ainsi que les outils d’IAG. Pour les élèves, comprendre comment ces outils fonctionnent et les impacts qu’ils peuvent avoir sur leurs choix et leur comportement est crucial. En intégrant l’IA dans les programmes scolaires, il devient possible de leur offrir la possibilité de décoder les algorithmes qui régissent leur environnement numérique. Cette connaissance leur permettra de devenir des utilisateurs éclairés, capables d’exploiter les technologies à leur avantage tout en restant critiques face aux biais et aux manipulations potentielles.

Pilotage et gestion des établissements scolaires augmentés par l’IA

Ces dernières années, les établissements scolaires ont vu se multiplier et se complexifier les formalités administratives. Dans ce contexte, l’IA apparaît comme un appui pour alléger certaines tâches répétitives ou procédurales et ainsi dégager du temps pour le cœur du métier éducatif : le pilotage pédagogique, l’accompagnement des élèves et le travail collectif au sein des équipes. En effet, le suivi des absences, la génération de comptes-rendus de réunions ou encore la planification ou communication de base avec les familles peuvent être délégués à des assistants virtuels, ce qui réduit les erreurs et libère les équipes pour des activités à plus forte valeur pédagogique. L’IA permet également d’optimiser l’allocation des ressources humaines et matérielles grâce à des outils de planification et de prévision (effectifs, besoins en salles, budgets), capables d’anticiper les tensions de capacité et de suggérer des scénarios d’organisation plus efficaces.

Cela dit, les usages pour la gestion administrative des écoles et établissements scolaires sont pour l’instant limités, la conformité au RGPD constituant une préoccupation pour les directeurs d’école et les chefs d’établissement.

Quelques exemples concrets d’usages pédagogiques

Les outils basés sur l’IA peuvent venir en appui de l’acte d’enseigner. Certaines tâches d’un enseignant sont potentiellement automatisables, lui laissant ainsi plus de temps pour s’occuper davantage de la pédagogie. En guise d’exemple, l’IA peut être utilisée pour :

• la conception avancée, à partir d’un cours existant, de flashcards ou encore de quiz et QCM accompagnés de leurs corrigés
• la génération de textes ou de dictées audio
• une assistance à la création artistique, littéraire ou en arts visuels
• la traduction instantanée de textes en langues étrangères ou l’adaptation du niveau de langue d’un texte en langues vivantes
• un changement de format (transcription d’un texte en tableau ou inversement)
• une synthèse écrite ou orale d’un document
• l’aide à la construction d’un plan de cours ou d’une mise en place d’activités pédagogiques sur un thème donné
• ….

Le développement rapide de l’IA interroge le monde éducatif. Pour accompagner les usages à l’école, un cadre éthique et juridique est proposé à la communauté éducative.

Publié en juin 2025 par le Ministère de l’Éducation nationale, ce cadre d’usage pose les repères éthiques, pédagogiques, juridiques et environnementaux nécessaires pour intégrer l’IA dans les pratiques professionnelles et les apprentissages. Ce texte est le fruit d’une large consultation nationale des organisations représentatives de la communauté éducative et des agents du ministère, menée de janvier à mai 2025.

Du simple assistant à l’IA agentique : 3 niveaux d’autonomie

• Un assistant IA, c’est l’outil le plus simple à comprendre : il répond à vos questions ou réalise une petite tâche à la demande, comme un « super moteur de recherche » qui fonctionne en langage naturel (par exemple rédiger un mail, expliquer une notion, proposer une idée d’activité).

• Un agent IA va plus loin : on lui fixe un objectif (par exemple organiser les surveillances du brevet) et il enchaîne lui‑même plusieurs actions pour y arriver, en allant chercher des informations, en faisant des choix et en s’adaptant au fur et à mesure, avec une certaine autonomie.

• Une IA dite « agentique » désigne justement cette nouvelle génération d’IA très autonomes, capables de planifier, de raisonner et d’agir de manière comparable à un « collaborateur numérique » qui prend des initiatives dans le cadre qu’on lui a donné, ce qui pose des questions fortes de contrôle humain, de fiabilité et d’éthique.

Ce qu’il convient de retenir ici, c’est qu’on ne doit pas utiliser un assistant IA comme on utilise un moteur de recherche.
SI l’on veut des réponses de qualité, il faut lui donner des instructions précises et ainsi, au lieu de deviner ce que l’on souhaite, l’assistant IA va creuser nos besoins, affiner nos objectifs et dissiper le flou.

IA génératives et art du prompt

Comment fonctionne une IAG ?

Une IAG est un système d’intelligence artificielle qui apprend à partir de vastes corpus de données pour repérer des régularités dans ces contenus. Pendant la phase d’entraînement, le modèle réalise des millions d’exercices de prédiction (par exemple, deviner le mot suivant dans une phrase ou le détail suivant d’une image), puis ajuste progressivement ses paramètres pour réduire l’écart entre ses prédictions et la bonne réponse. Une fois entraînée, l’IA utilise ces connaissances statistiques pour générer de nouveaux contenus en réponse à un « prompt » (ou consigne, ou instruction, ou commande) de l’utilisateur, en produisant des textes, images ou autres médias cohérents avec les exemples qu’elle a appris, sans les copier à l’identique.

Les IAG utilisent le langage naturel comme entrée sont alimentées par de grands modèles de langage (LLM) pour effectuer un traitement du langage naturel (NLP).

* L’obstacle majeur au développement des LLM est le coût élevé de l’entraînement et de la maintenance de ces modèles ainsi que le volume de données prohibitif qu’ils nécessitent pour être efficaces. Les LLM peuvent générer du contenu inapproprié ou biaisé si les données d’entraînement ne sont pas soigneusement sélectionnées et équilibrées.

Maîtriser l’art du prompt, c’est aussi accepter une démarche itérative : on teste une première formulation, on regarde ce qui convient ou non, puis on reformule pour affiner la réponse jusqu’à obtenir un résultat satisfaisant. Cette façon de faire rejoint des compétences déjà familières aux professionnels de l’éducation : expliciter ses objectifs, ajuster une consigne, différencier en fonction des retours, exercer un regard critique sur une production. En ce sens, le prompt n’est pas un gadget technique, mais une nouvelle compétence professionnelle au croisement de la didactique, du numérique et de l’éthique, indispensable pour utiliser les IA de manière éclairée et au service des apprentissages comme de la gestion des écoles et établissements.

La DRANE propose un assistant de prompt basé sur plusieurs méthodes structurées ▲

Le digital a révolutionné hier l’éducation en facilitant la création d’environnements d’apprentissage interactifs et l’IA consolide aujourd’hui ces évolutions. Elle s’avère déterminante pour booster l’engagement des élèves mais aussi la formation professionnelle. À titre d’illustration, le modèle Participatif-Passif (PP) pour l’IA dans l’éducation (#PPai6) distingue six niveaux d’engagement créatif :

« Alors que l’IA a historiquement cherché à « imiter » l’intelligence humaine (paradigme de la simulation), les auteurs proposent une transition vers l’intelligence hybride et la co-créativité humain-IA . Le postulat central est que l’IA ne doit pas simplement automatiser des tâches mais servir d’appui pour la créativité et l’agentivité (capacité d’agir) des apprenants.» (Applications créatives de l’intelligence artificielle en éducation, par Urmeneta et Romero, Carnet Hypothèses 2024)

Aide à la mise en place de projets de groupes pour les élèves

Les enseignants peuvent s’appuyer sur l’IA pour trouver l’inspiration sur des scénarios d’activités collaboratives ou des tâches différenciées à partir d’un même thème (production d’une musique sur un texte, assistance dans la construction d’une présentation orale, réécriture d’un texte écrit à plusieurs mains, élaboration d’un jeu de société par les élèves…), pour structurer les étapes (recherche, production, restitution, évaluation) sous forme de plans de travail ou de rétroplannings. En quelques requêtes, des consignes, des critères de réussite, des fiches de rôles ou des grilles d’auto-évaluation peuvent être générés.​

L’IA peut aussi bénéficier à la répartition des rôles et à la dynamique de groupe, en aidant l’enseignant à penser des équipes complémentaires, à proposer de multiples défis adaptés aux compétences de chacun, y compris en termes de coopération, de communication ou de créativité.

Les assistants ne peuvent être considérés comme uniques références.

Il importe de consulter une pluralité de médias d’information pour se faire un avis sur un sujet.

L’IA est très performante mais elle présente des limites. Elle reste un outil nécessitant un contrôle, une interprétation et une supervision humaine.

• L’IA ne comprend ni ne réflechit : elle combine des données.
• L’IA n’invente pas : ses résultats sont basés sur des combinaisons d’exemples préexistants.
• L’IA n’apprend pas au sens humain du terme : elle peut générer des erreurs, des incohérences ou des informations fausses (ce qu’on appelle “hallucinations”)… elle n’est donc pas fiable à 100%. Elle est dépendante de la qualité et de la diversité des données sur lesquelles elle a été entraînée. Or, celles-ci peuvent être biaisées, incomplètes ou orientées, l’IA reproduit ces biais (discriminations possibles). En outre, elle ne peut apprendre ni évoluer sans nouvelles données ou corrections humaines. Beaucoup de systèmes IA sont parfois difficiles à expliquer (“boîte noire”) : on ne sait pas toujours comment ou pourquoi une décision est prise.
• L’IA n’a ni morale, ni sens commun, ni esprit critique, ni émotion 

Il s’agit de ne pas se laisser leurrer par sa fluidité de réponse apparente.

L’École est-elle vouée à être remplacée ? 

Non, l’École ne sera pas substituée par l’IA même si elle pourrait sembler la concurrencer sur certains aspects. L’éducation est une expérience humaine, sociale, réflexive et émotionnelle que la technologie ne peut simuler pleinement. L’enjeu est de trouver le bon équilibre et d’accompagner les évolutions pour que l’IA renforce le rôle de l’École, sans jamais s’y substituer.

1. Le rôle humain est irremplaçable : l’École ne sert pas seulement à transmettre des savoirs : elle socialise, forme l’esprit critique, développe les valeurs et accompagne chaque individu dans son développement humain. Les enseignants jouent un rôle de médiateurs, de guides, de modèles ; ils captent les émotions, gèrent la dynamique du groupe, soutiennent et encouragent.

2. L’apprentissage est une expérience collective et citoyenne : l’École est un espace de vie sociale, de rencontre, de débat et de construction commune : l’IA ne peut offrir ce lien social et affectif.

3. L’adaptation et accompagnement des enseignants est cruciale : l’enseignant repère les difficultés, adapte son discours, individualise l’accompagnement. L’IA peut assister, mais elle ne remplace ni la créativité, ni la capacité de s’ajuster à l’humain. L’IA peut enrichir l’enseignement, adapter les ressources, faciliter l’apprentissage personnalisé, mais elle doit rester un outil au service de l’humain, de la pédagogie et de la réflexion

4. La transmission de valeurs :  l’École apprend à douter, à discipliner la pensée, à argumenter, à confronter les visions. L’IA propose des réponses, mais elle ne développe pas le recul critique ni les compétences citoyennes. 

On ne peut pas non plus nier qu’il y a un risque de “fainéantise”: si l’IA fait tout à notre place, certains pourraient se contenter de résultats pré-mâchés, moins approfondir ou explorer par eux-mêmes. L’enjeu éducatif est donc d’apprendre à utiliser l’IA pour enrichir les compétences, renforcer la curiosité et l’autonomie, garder l’effort au cœur des apprentissages et de la construction du savoir. L’IA devrait être conçue et utilisée comme un outil d’émancipation, pas de substitution totale. Les transformations technologiques ont toujours posé cette question (calculatrices, Internet, etc.) : l’important est d’accompagner ces évolutions avec réflexion, pédagogie et valeurs.

Des formations à candidature collective

La DRANE intervient également en établissement et accompagne les projets numériques pédagogiques sur l’intelligence artificielle. Les chefs d’établissements peuvent en effet solliciter une formation d’initiative locale (FIL) ou en réseaux (FIR) depuis Airbnl (Académie de Dijon) ou Gaia vert (Académie de Besançon) selon le calendrier transmis par les EAFC.

Les FIL sont conçues sur mesure et s’adaptent aux spécificités de chaque établissement. Par ailleurs, elles renforcent la cohérence régionale et encouragent la co-construction de pratiques entre pairs. En 2024-2025, plus de 2000 enseignants ont été formés, illustrant la vitalité du réseau et la pertinence d’un accompagnement de proximité.

Saison 1 des podcasts de la DRANE Les IA en éducation

Cette série audio en six épisodes a été produite en 2024 dans le cadre de la 2è édition du séminaire IA régional. Elle est diffusée sur la plateforme régionale d’hébergement et de diffusion de podcasts.
Elle propose les témoignages d’enseignants qui ont choisi de développer des outils basés sur des IA, de se familiariser avec l’IA, de les utiliser en classe avec leurs élèves pour leur faire comprendre comme elle est construite et comment elle fonctionne.

Les séminaires IA de la Région académique Bourgogne-Franche-Comté

Depuis 2023, dans le cadre du dispositif TNE 25, la DRANE co-organise avec la DRASI, les EAFC des Académies de Besançon et Dijon ainsi que Réseau Canopé, un séminaire annuel réunissant formateurs, chercheurs, experts et enseignants. Ce temps fort favorise la mutualisation, valorise les initiatives locales et renforce le lien entre formation et recherche, touchant à ces occasions-là, des participants présents sur les huit départements.

Séminaire IA du 10 avril 2024 : Cette journée de réflexion et de pratique était destinée aux enseignants des premier et second degrés, aux cadres, aux enseignants référents aux usages du numérique (ERUN), aux référents pour les ressources et usages pédagogiques numériques (RUPN) et aux inspecteurs de l’Éducation nationale (IEN) chargés du numérique.

Séminaire IA du 25 janvier 2025 : Fort du succès de sa première édition qui a permis une acculturation des acteurs éducatifs aux outils d’intelligence artificielle, le séminaire régional a été reconduit pour une deuxième édition plus approfondie.

Séminaire IA du 4 février2026 : Ce séminaire accueillera les acteurs de l’Éducation nationale de la Région académique, qu’ils exercent en établissement scolaire ou dans les services déconcentrés.

Des kits de robots IA en prêt utilisables avec les élèves

La DRANE propose en prêt, aux collèges et lycées de Bourgogne-Franche-Comté, un kit d’expérimentation de l’IA permettant la découverte puis la prise en main d’un robot apprenant avec l’IA. Grâce à des séquences pédagogiques proposées, les élèves peuvent être acculturés progressivement à l’IA. Le kit est composé de quatre robots « AlphAI », de quatre ordinateurs disposant d’une application de commande des robots ainsi que d’une arène. Il permet d’« ouvrir la boîte noire de l’IA », d’appréhender visuellement les différentes formes d’IA, de manipuler les algorithmes, dont les fameux réseaux de neurones artificiels.

Toute demande de prêt est à adresser à : pret-materiel@region-academique-bourgogne-franche-comte.fr (en précisant votre nom, votre discipline ou fonction, votre établissement ou école et votre besoin décrit en quelques lignes)

P2IA : des outils d’apprentissage adaptatif dans les écoles

Conscient des potentialités de l’IA en matière éducative, le Ministère a créé le partenariat d’innovation intelligence artificielle (P2IA). Il s’agit d’un marché public ouvert aux EdTech françaises qui proposent des solutions basées sur l’IA, au service des apprentissages fondamentaux. La spécificité d’un P2IA est de reposer sur une démarche de co-construction rassemblant aussi bien les enseignants et leurs élèves que les fournisseurs privés de ressources numériques ainsi que des laboratoires de recherche.

​Le P2IA lancé à la rentrée 2025 pour le cycle 3 (CM1, CM2, 6ᵉ) est soutenu par France 2030. Il associe des Ministères, des Académies volontaires, des laboratoires de recherche et des entreprises afin de développer des services numériques fondés sur l’IA au service de la réussite de tous les élèves. Ce dispositif vise à expérimenter, dès janvier 2026, six services d’assistance et de recommandation dans un cadre juridique et éthique sécurisé, en intégrant une dimension d’acculturation à l’intelligence artificielle pour les enseignants, les élèves et leurs familles.

Ces six services couvrent le français (Expliq, Edumalin), les mathématiques (Mathia C3, Origamia) et les langues vivantes (Cards, yLANG), en combinant assistants pédagogiques, agents conversationnels, activités interactives, différenciation, suivi individualisé et tableaux de bord pour les enseignants. Expliq et Edumalin soutiennent la lecture, la compréhension, l’écriture et l’étude de la langue ; Mathia C3 et Origamia proposent des parcours personnalisés en mathématiques, articulant manipulation, résolution de problèmes, algorithmique et programmation ; Cards et yLANG renouvellent l’apprentissage des langues vivantes via des jeux de cartes, des activités guidées, de la reconnaissance vocale et un moteur de recherche pédagogique, tout en laissant aux enseignants la maîtrise des choix didactiques.

▶ Intelligence artificielle au service des apprentissages au cycle 3 (Éduscol, octobre 2025)

GTnum #DescolIA (2025-2028)
L’Intelligence Artificielle au service de la prévision du décrochage scolaire

La Région académique Bourgogne Franche-Comté est un des territoires associés au GTnum #DescolIA. S’appuyant sur l’expérience des acteurs de terrain et sur des données issues des territoires, le GTnum #DescolIA vise à concevoir des modèles d’intelligence artificielle dédiés, équitables et explicables de prédiction du décrochage scolaire :

« Le GTnum #DescolIA a pour objectif de concevoir des modèles de prévision du risque de décrochage scolaire afin de doter l’ensemble des acteurs de l’éducation nationale (DASEN, inspecteurs, chefs d’établissement, référents décrochage, professeurs principaux…) d’outils de pilotage propres à identifier mais surtout prévenir les situations de décrochage scolaire. Ce groupe de travail s’appuiera sur l’usage et l’exploitation de la donnée à travers des modèles d’intelligence artificielle. L’élaboration de ces modèles fera l’objet d’une recherche doctorale en informatique encadrée par le laboratoire LORIA et la fédération de recherche ICVL.»

► En savoir plus sur le GTnum #DescolIA (2025-2028)

Co-pilotés par la Direction du numérique pour l’éducation (DNE) et l’Inspection générale de l’éducation, du sport et de la recherche (IGÉSR), les travaux académiques mutualisés (TraAM) permettent de favoriser la rencontre entre les académies autour de thèmes émergents du numérique éducatif. Suivis par les IA-IPR, les TraAM donnent également lieu à la production de scénarios pédagogiques indexés dans Édubase mais aussi de modules de formation Magistère.

Certains TraAM de la Région académique BFC ont produit des scénarios pédagogiques de qualité portant sur l’IA et continuent ce travail en s’appuyant sur des équipes disciplinaires dynamiques ; en l’occurrence, l’intelligence artificielle est au cœur des TraAM documentation

▶ En savoir sur le TraAM Documentation (2025-2026) : Développer une culture de l’IA par les pédagogies actives
▶ En savoir plus sur les TraAM, laboratoires de pratiques numériques

Page mise à jour le 18/12/2025