En sixième année de sciences humaines dans une école de San Francisco, l'enseignante Tristen Chang ne donne plus de dissertation à faire à la maison. À la place, elle organise des examens oraux : elle pose quinze questions sur les personnages, l'intrigue, le thème et les métaphores, et les élèves répondent en cinq minutes.
Depuis l'an dernier, Chang et des dizaines d'autres enseignants de collèges et de lycées à travers le pays abandonnent les formats d'évaluation habituels. Ils réduisent les devoirs, déplacent l'écriture et les discussions en classe, et les notes dépendent de plus en plus de la façon dont l'élève réfléchit en temps réel, plutôt que d'un texte déjà rédigé.
Le mécanisme est simple. L'élève arrive en classe sans téléphone ni ordinateur portable. L'enseignant pose une série de questions sur le matériel étudié ensemble. Les réponses sont enregistrées immédiatement, sans possibilité de recourir à un chatbot. Les travaux écrits se font sur papier ou en classe sous surveillance. Le temps de réflexion est limité, ce qui permet d'évaluer précisément la capacité à analyser et à relier les idées, plutôt qu'à reproduire un texte emprunté.
Reuters a interrogé une douzaine d'enseignants et d'experts. Plus de la moitié des élèves et des enseignants utilisent déjà l'IA pour les devoirs scolaires. Pour l'instant, ce sont des données issues d'entretiens et d'observations, et non une vaste étude randomisée. La limite est évidente : on ne sait pas comment ces changements affecteront les résultats scolaires dans un ou deux ans, ni s'ils pourront être généralisés dans des écoles aux niveaux de ressources différents.
La principale tension ne réside pas dans les technologies elles-mêmes, mais dans la question de savoir qui a accès à une véritable évaluation de la pensée. Dans les classes où les enseignants peuvent consacrer du temps aux interrogations orales et au travail individuel, la capacité d'analyse critique se développe. Dans les autres écoles, la charge pesant sur les enseignants augmente, et l'écart entre ceux qui parviennent à s'adapter et ceux qui n'y arrivent pas ne fait que se creuser.
La question n'est plus de savoir comment interdire l'IA, mais quelles formes d'évaluation des connaissances résisteront à sa présence tout en restant équitables pour tous les élèves.
