De l intelligence artificielle dans l enseignement supérieur privé ?

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Mettre de l’Intelligence Artificielle dans l’enseignement supérieur privé ? L’ambition parait louable, « moderne », motivante à l’heure où la « start-up nation » voit son niveau académique dévisser…

Contre-pied : et si les établissements mettaient plus d’intelligence et d’humain dans leur pédagogie ? Mais ils se posent rarement la question, préférant succomber aux charmes (apparents ?) de l’IA, qui ne semble plus une option. Alors, dans ce cas, de l’IA pour quoi faire ? Est-elle stratégique pour l’ établissement ? Quelles seront les parties prenantes utilisatrices et cible ? L’entreprise (oui, les écoles sont des entreprises) a-t-elle les compétences et les ressources nécessaires pour assurer le déploiement de l’IA et communiquer à son sujet ?

L’IA amène à regarder devant. Alors, hop, jetons un œil au-dessus de notre épaule, en arrière…

Ai-je mené à bien les précédentes innovations ?

Maîtrisai-je les outils digitaux déjà à ma disposition ? En particulier les réseaux sociaux, un CRM performant évitant de saisir quatre fois les coordonnées des prospects devenus clients puis alumni. Ai-je été performant dans la mise en place…

• Des Moocs
• Des cours de langue à distance, et, plus largement, le e-elearning, le distanciel
• Des classes inversées
• Des cours en vidéo entre des publics distants
• D’un dispositif d’évaluation (QCM) performant, couplé avec un vrai proctoring

Car ces « innovations » ont souvent été lancées à la suite de la concurrence, ou parce qu’elles semblaient au stade de la early adoption… et promptes à être financièrement et communicationnellement valorisées et valorisables.

A chaque fois ces « innovations » étaient imposées de façon descendante. Logique puisqu’elles devaient plus profiter à l’établissement (pardon, à sa holding), qu’aux étudiants et aux enseignants.

L’IA fait parfois oublier que les étapes de maîtrise d’outils plus simples n’ont pas été passées avec succès. Dans ce cas, l’IA est une chimère, un rêve, un vœu pieu et creux « justifié » par une vision stéréotypée des utilisateurs et des objectifs de l’IA dans l’enseignement supérieur…

L’IA, confrontée à des visions stéréotypées

L’IA fait face à des perceptions tronquées, fausses, stéréotypées des parties prenantes, qui s’appuient sur une forme de globalisation (« ils sont tous… »). Ainsi,

• Les étudiants de la génération Y et Z « sont tous » sont zappeurs, inattentifs et peu respectueux. Un étudiant cherche à titrer au flanc (retards, absences, excuses diverses), est peu impliqué dans sa formation (peu de questions posées en cours, peu de travail à la maison pour préparer les cours) et grugeur dans l’âme (merci Facebook pour les échanges de réponses). Mais rien de neuf depuis la Bof génération…
• Les enseignants « sont tous » poussiéreux, psycho rigides et rétifs à l’innovation. Mais les profs savent bien que les cours de langue à distance, vendus comme une innovation il y a dix ans, sont un fiasco pédagogique…
• Les locaux et salles de cours « sont tous » inadaptés (et de valoriser le paperless, l’open space, les bureaux mobiles…). Les salles deviennent trop petites et ne permettent pas d’accueillir plus d’étudiants. Le CA est donc limité par les contraintes physiques de l’école (nombre de salles, de places assises). Des écoles ont ainsi proposé des cours du soir, pour développer, tels des hôtels, leur taux d’occupation. Nouveaux services, donc, comme pour certains restaurants, qui, limités par le nombre de couverts, se mettent à la livraison… via des plateformes qui fonctionnent sur de l’IA. Mais c’est reconnaître la prégnance des objectifs financiers et de la mesure du « revenu à l’étudiant au m² » ou du « revenu à l’étudiant et à l’heure de charge » (nous revendiquons la paternité de ce ratio) 😉

En somme l’IA mettrait un bon coup dans cette fourmilière qu’un management des enseignants et une solide direction pédagogique auraient pu faire évoluer. L’IA, en obligeant à regarder devant, à se projeter dans le futur, évite aux établissements de procéder à l’auto évaluation, au diagnostic, souvent dramatique, des stratégies et actions précédemment mises en place.

Vision tronquée de l’IA par la DG d’un groupe d’enseignement du supérieur

La Direction Générale, qui souvent n’a jamais enseigné (les enseignants étant faits pour cela…), pense que l’Intelligence Artificielle pourrait…

• Automatiser les enseignements : teaching automation, en droite ligne du marketing automation
• Automatiser les notations. Bon courage pour noter une créa, une dissertation de philo ou comprendre comment un étudiant manipule des concepts
• Limiter le nombre de profs
• Automatiser les tâches administratives chronophages comme l’élaboration des plannings, les réservations de salles, la gestion des contrats de professionnalisation, les FAQ des étudiants (chatcampus) et des entreprises, mais aussi la contractualisation avec les profs, la sélection des étudiants candidats (concours d’entrée)
• Gérer et animer les alumni, diffuser les informations les concernant, au bénéfice de l’établissement. Une sorte de broadcasting machine.

Les établissements d’enseignement du supérieur cherchent à résoudre une équation s’appuyant sur un paradigme différent de celui de l’enseignant ; ils nomment conviction « stratégie » :

• Diminuer les temps d’intervention, i.e. le temps payé à l’enseignant, sachant que le nombre d’heures induites (prévues au contrat) et d’échanges avec les étudiants hors classe (par mail, par ex., jamais prévues dans les contrats, donc dans les rémunérations) ne cesse d’augmenter.
• Résoudre la contradiction entre le développement du volume d’étudiants, et la « personnalisation » des enseignements en fonction des spécialités enseignées et des étudiants en tant que personne (par ex. selon leur parcours antérieur).

Les enseignants sont-ils en phase avec leur direction quant à l’utilité de l’intelligence artificielle ?

Utilité principale de l’IA, du côté des enseignants

Les enseignants du supérieur considèrent que le digital, les technologies, l’IA pourraient leur permettre d’optimiser leur travail, par ex. :

• Gagner du temps dans la notation, évaluation, par ex. via les QCM.
• Éviter les « notes de gueule »
• Faire du Beta enseignement : l’IA avertit l’enseignant quand des étudiants décrochent, ralentissent leurs apprentissages, répètent les mêmes erreurs dans un devoir. Il pourra alors modifier son enseignement (adaptative learning)
• Aider les étudiants sur des tâches répétitives et simples : orthographe, maths, langues (le robot supporte d’infinies répétitions), mais aussi, pourquoi pas, en compta gestion, finances…
• Aider les enseignants dans leurs relations avec l’administration, entre autres en dehors des heures d’ouverture ; éviter la cascade informationnelle des ENT ou des « mail to all »…

…Et de rendre plus transparentes certaines informations, comme les notes des étudiants, les décisions des conseils de classe ou de passage, les appréciations des productions des étudiants (mémoires par ex.), les évaluations des enseignants par les étudiants, qui ne leur sont transmises que lorsqu’elles leur sont défavorables.

Verbatims d’enseignants au sujet de l’IA

« A titre personnel, j’aimerais que l’IA me permette d’optimiser mon temps à des tâches chronophages :

Les liens avec l’établissement : contrat, notation, appréciations trimestrielles des étudiants, évaluation de mes enseignements par les étudiants, appel des étudiants et retards, gestion des rattrapages.

Mon acquisition de connaissances via une veille régulière. L’IA pourrait me signaler les nouveautés, les modifications sur un panel de sources académiques ou plus larges. Cela existe déjà, depuis 2000, sous forme logicielle. Et n’a jamais été mis en place dans mon établissement.

J’aimerais continuer à enseigner à des étudiants passionnés, à ouvrir leur esprit, à les aider à penser par eux-mêmes, à les amener à contextualiser, à faire preuve d’intuition, dans le cadre d’une réelle empathie et d’un care giving, à travailler en équipes, à s’écouter les uns et les autres (en somme, à communiquer humainement), à être créatifs.

Je me targue d’inspirer mes étudiants. Non qu’ils souhaitent penser comme moi ou avoir ma trombine, mais parce qu’ils souhaitent eux aussi raisonner transversalement, avec critique, recul et sensibilité. Je ne crois pas que l’IA arrive à incarner quoi que ce soit (sans compter le concept de vallée dérangeante) et à inspirer quiconque.

Je ne suis pas prêt à me départir de ce qui constitue les points clés et non négociables de mon métier. A défaut, l’IA serait un ennemi à abattre car elle rognerait mon humanité. »

Aussi est-ce pour cela que l’IA, dans les sciences de l’éducation, pourrait d’abord arriver de façon invisible (cf. la notion d’innovation invisible), en tant que système facilitateur (ou appareil idéologique ?).

Impacts de l’IA sur les enseignants

Évolution des postes

Avec l’IA, les profs seront dans un premier temps des beta testeurs. L’IA fonctionnant mieux, du fait de la consolidation de l’algorithme, sur une base large, les tests risquent d’être peu représentatifs. D’autant plus que chaque enseignement est un cas particulier (sauf s’il s’agit de remplacer un logiciel de QCM par une usine à gaz IA).

Avec l’IA, les profs deviendront aussi des facilitateurs. Devront-ils aussi déboguer l’IA… comme ils le font avec leur PC, le vidéo projecteur ? L’IA deviendra leur assistant. Faudra-t-il alors venir avec son assistant ? Autre possibilité : le prof pourrait être ravalé au rang de répéteur de l’IA, comme le sont les intervenants dans les grandes boites de formation, qui débitent tous le même poly, la même présentation et procèdent aux mêmes mises en situations.

Évolution des modes de rémunération

Avec l’IA, les profs risqueront de perdre en rémunération, sauf si sont rémunérés…

• Les formations à l’IA, à son utilisation
• Les contenus de cours artificialisés, i.e. intégrés dans une IA
• Les temps passés à compenser les loupés de l’IA (analogie avec le vidéo proj, le wifi introuvable, la panne d’électricité…)

Ces points sont autant d’angoisses chez des enseignants très souvent fragilisés par un statut souvent précaire, augmentés toutes les décades de centimes d’euros, non appuyés par des formations efficaces, non motivés par des challenges pédagogiques et un management dynamique et humain, non écoutés par la hiérarchie (toute idée devant être soutenue financièrement, ces dernières restent dans le porte-monnaie de singe).

En somme, l’enseignant du supérieur pourrait donc, suite à l’arrivée de L’IA dans les programmes, devenir un (être ravalé au rang de) facilitateur… s’appuyant sur une IA qui lui… facilitera la… vie. Promesse tenable ou utopie supplémentaire ?

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Un article de notre dossier Intelligence artificielle et marketing

(c) Ill. DepositPhotos