Quand l’intelligence artificielle enseigne à l’ancienne : les biais pédagogiques cachés des outils d’IA

Par Charles Largement, fondateur d’Ekole
Source : “Pedagogical Biases in AI-Powered Educational Tools: The Case of Lesson Plan Generators” - Bodong Chen, Jiayu Cheng, Chen Wang & Vivian Leung (University of Pennsylvania / University of Michigan, 2024)

L’IA dans l’éducation : innovation ou régression silencieuse ?

L’intelligence artificielle s’impose dans les établissements scolaires à une vitesse fulgurante. Générateurs de plans de cours, outils de différenciation, assistants pédagogiques : de plus en plus d’enseignants s’appuient sur ChatGPT, MagicSchool ou School AI pour préparer leurs séances.
Ces outils séduisent par leur efficacité, leur rapidité et leur capacité à produire des contenus structurés. Mais derrière cette apparente modernité, une question de fond émerge : l’IA est-elle réellement en train de transformer la pédagogie, ou simplement de numériser d’anciens modèles d’enseignement ?

Une étude universitaire publiée par l’Université de Pennsylvanie et l’Université du Michigan (Chen et al., 2024) apporte des éléments de réponse. Et les conclusions sont troublantes : la majorité des contenus générés par les IA éducatives reproduisent un modèle pédagogique daté, centré sur le professeur et la transmission unidirectionnelle.

Les résultats : une pédagogie qui reste enfermée dans le passé

Les chercheurs ont analysé 90 plans de cours produits par plusieurs générateurs d’IA, dont ChatGPT, MagicSchool et School AI.
Le constat est clair : dans plus de 80 % des cas, ces outils proposent des séquences où le professeur conserve l’intégralité du pouvoir pédagogique.
Les élèves y sont exécutants, rarement auteurs de leur apprentissage.

Deux biais majeurs émergent :

1. Le manque d’agence des élèves

L’agence désigne la capacité d’un élève à se fixer des objectifs, à réfléchir à ses progrès, à agir avec autonomie.
Or, les IA produisent des plans où tout est décidé à l’avance : contenu, rythme, méthode, évaluation.
Les élèves ne choisissent ni leur approche, ni la façon de démontrer leur compréhension.

En d’autres termes, l’IA conçoit des cours où l’élève apprend… sans jamais apprendre à apprendre.

2. Le déficit de dialogue

Les plans de cours générés par IA sont quasi muets sur le plan du dialogue éducatif.
Les discussions entre pairs sont rares, souvent limitées à un court échange en binôme. Les phases de débat, de réflexion collective ou de confrontation d’idées sont quasi absentes.
L’étude révèle que ces outils privilégient les approches dites “récitatives” un enseignant explique, un élève écoute, un exercice valide la compréhension.

Ce que cela dit de nos outils

Ces biais ne sont pas des accidents. Ils traduisent l’héritage des données sur lesquelles ces modèles sont entraînés : des textes et séquences pédagogiques souvent issus de systèmes éducatifs traditionnels, valorisant la transmission et la conformité plutôt que la créativité et la construction du sens.

Ainsi, sans intention explicite de l’utilisateur, l’IA reproduit la pédagogie dominante du passé, figeant l’école dans une logique descendante alors même qu’elle prétend la réinventer.

Comment dépasser ces biais

Les chercheurs n’en restent pas là. Ils ont expérimenté une méthode d’ingénierie de prompt (ou prompt engineering) pour corriger ces dérives.
En intégrant dès la conception des instructions précises comme “favoriser la prise d’initiative des élèves” ou “intégrer une phase de débat collectif” — les IA ont produit des plans de cours plus ouverts, plus réflexifs, et plus proches des pédagogies actives.

Ces résultats montrent une chose essentielle : l’intelligence artificielle n’est pas condamnée à reproduire le passé. Elle peut devenir un formidable levier de transformation si les acteurs éducatifs chefs d’établissement, enseignants, concepteurs prennent la main sur ses usages et sa logique.

Les enjeux pour les chefs d’établissement

Pour un chef d’établissement, cette étude invite à une vigilance stratégique.
Adopter l’IA ne suffit pas : il faut choisir les bons outils, les évaluer pédagogiquement et accompagner leur usage.
Cela suppose :

• d’instaurer des chartes d’usage précisant les valeurs éducatives attendues,
• de former les équipes à la lecture critique des productions IA,
• et surtout, de replacer la pédagogie avant la technologie.

L’enjeu n’est pas de produire plus vite, mais de produire mieux : des expériences d’apprentissage qui développent la pensée critique, la curiosité, le dialogue et l’autonomie.

Vers une IA éducative humaniste

Cette étude universitaire le rappelle avec force : aucun outil d’IA n’est neutre.
Chaque algorithme véhicule une vision du monde, une conception de l’apprentissage, une hiérarchie des savoirs.
Il revient donc aux établissements, aux enseignants et aux concepteurs de reprendre le pouvoir sur le sens éducatif du numérique.

Chez Ekole, nous sommes convaincus que l’IA peut devenir un accélérateur d’innovation pédagogique — à condition qu’elle soit alignée sur des valeurs humaines et éducatives claires : la liberté d’apprendre, la coopération, le sens critique, la créativité.

L’avenir de l’éducation ne dépendra pas des capacités des machines, mais de notre capacité à leur apprendre à servir l’humain.

Référence complète

Chen, B., Cheng, J., Wang, C., & Leung, V. (2024). Pedagogical Biases in AI-Powered Educational Tools: The Case of Lesson Plan Generators. University of Pennsylvania & University of Michigan.
Disponible sur le projet Open Science Framework  

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