L’intelligence artificielle s’impose progressivement dans les pratiques pédagogiques et transforme notamment les méthodes d’évaluation. Pour mieux comprendre ces évolutions, le groupe de travail d’AINOA a mené une enquête au 4ᵉ trimestre 2024 auprès de professionnels du secteur.
L’enquête révèle que l’IA est principalement utilisée pour :

-  Les évaluations sommatives et formatives : L’IA intervient en amont et en aval des évaluations, facilitant la correction et l’analyse des résultats.
-  L’aide à la conception pédagogique : Création de quiz, génération de cas pratiques, scénarisation des évaluations.
-  L’optimisation de la correction : L’IA permet de traiter un volume plus important d’évaluations en un temps réduit, tout en garantissant une correction plus homogène.

Son essor transforme les pratiques et amène les professionnels à repenser les modalités d’évaluation. Parmi les principaux ajustements identifiés :

-   Une montée en puissance des évaluations orales et réflexives : afin d’éviter le simple copier-coller des IA génératives, les formateurs privilégient l’argumentation et l’analyse critique des apprenants.
-   Une intégration de l’IA dans l’évaluation elle-même : certains enseignants et formateurs demandent aux apprenants d’utiliser l’IA comme un outil d’aide à la réflexion plutôt que comme un simple générateur de contenu.
- Un renforcement des dispositifs de contrôle : utilisation de détecteurs de plagiat IA, surveillance renforcée des productions écrites.

L’IA est perçue comme un levier puissant pour améliorer l’évaluation des compétences. Parmi les principaux bénéfices relevés :

- Un gain de temps considérable dans la correction et l’analyse des résultats.
-  Une personnalisation des évaluations avec des feedbacks adaptés aux besoins des apprenants.
-  Un accroissement de la créativité pédagogique, notamment dans la conception de scénarios d’apprentissage.

Si les avantages sont nombreux, plusieurs défis persistent tels que le coût et la complexité technique des outils IA, la résistance au changement de certains acteurs de la formation, ainsi que les enjeux éthiques et réglementaires, au regard notamment de la protection des données et de la transparence des algorithmes.