Dans un établissement moscovite, un enseignant d'informatique a assemblé en une semaine, à l'aide de modules prêts à l'emploi, un agent d'IA capable d'analyser les erreurs des élèves en algèbre et de suggérer des exercices personnalisés. Pour ce faire, il n'a pas eu besoin d'écrire la moindre ligne de code.
Cette méthode s'appuie sur la théorie de l'activité d'A. N. Leontiev et Y. Engeström. Des chercheurs d'arXiv (abs/2605.12934) ont décrit comment les six composantes du système — sujet, objet, outils, communauté, règles et division du travail — aident le pédagogue à transformer la tâche abstraite de création d'un agent en une suite d'actions concrètes.
L'enseignant définit d'abord son objectif : par exemple, la réduction de la charge de travail liée à la correction des examens. Il choisit ensuite ses outils parmi des plateformes existantes comme Teachable Machine ou LangChain. Puis, il fixe les règles : les données des élèves restent à l'école et l'agent n'agit pas sans validation humaine. La communauté des collègues discute des scénarios d'usage, tandis que la division du travail répartit les rôles entre gestion des données, éthique et intégration pédagogique. Ce schéma permet à l'enseignant de voir non plus une « boîte noire », mais un système qu'il peut piloter.
Des données préliminaires issues d'une étude pilote dans trois régions russes montrent que 78 % des participants ont pu déployer leur propre agent après une formation de 24 heures. Toutefois, l'échantillon demeure restreint, aucun groupe témoin n'a été utilisé et l'impact à long terme sur la réussite des élèves n'a pas encore été mesuré. Les critiques pointent le risque que des enseignants, sans compréhension approfondie des algorithmes, accordent une confiance aveugle aux résultats de l'agent.
Cette démarche met en relief la tension entre l'accessibilité accrue des outils d'IA et le manque de temps persistant des pédagogues pour les maîtriser. Faire de la création d'agents une activité habituelle plutôt qu'un projet isolé abaisse certes le ticket d'entrée, mais accroît la dépendance des écoles envers les plateformes externes et leurs politiques de confidentialité.
La question centrale n'est désormais plus de savoir si les enseignants peuvent concevoir des agents d'IA, mais de déterminer quels cadres et quelles communautés ils parviendront à bâtir pour garder la main sur le processus éducatif.
