L’IA est déjà dans les classes françaises. Voici comment s’appuyer sur les ressources éduscol pour construire de vrais parcours d’apprentissage personnalisés.
Enseigner avec le numérique en 2025 : l’IA entre vraiment en classe
Une chose frappe quand on parcourt les ressources d’éduscol mises à jour en 11/2025 : l’intelligence artificielle n’est plus un sujet de colloque, elle est intégrée aux outils du quotidien. Cycle 2, cycle 3, lycée, ruralité, éducation prioritaire… les dispositifs se multiplient et commencent à structurer une nouvelle manière d’enseigner.
Ce billet s’inscrit dans la série « L’IA dans l’Éducation Française : Apprentissage Personnalisé ». L’idée : partir de ce que propose déjà le ministère (Éléa, M.I.A Seconde, IA pour les fondamentaux, observatoire national, etc.) et montrer comment un enseignant, un chef d’établissement ou une collectivité peut passer de la ressource à un véritable projet pédagogique personnalisé.
La réalité ? C’est plus simple qu’on le croit… à condition d’avancer avec méthode et de garder le contrôle pédagogique.
1. Ce que recouvre vraiment « enseigner avec le numérique » en 2025
Enseigner avec le numérique en 2025, ce n’est plus seulement avoir un ENT et quelques tablettes. C’est articuler ressources, scénarios pédagogiques et IA pour suivre les élèves au plus près.
La page éduscol « Enseigner avec le numérique » donne une bonne cartographie de ces briques :
- des scénarios pédagogiques clé en main (Édubase, TraAM) ;
- des plateformes d’apprentissage comme Éléa ;
- des ressources IA ciblées par niveau (fondamentaux au cycle 2, apprentissages au cycle 3, remédiation en seconde avec M.I.A.) ;
- des contenus pour développer la culture et la citoyenneté numériques (données personnelles, cybersécurité, EMI, programmation) ;
- des ressources pour enseigner dans des contextes spécifiques : ruralité, premier degré, échanges européens, etc.
L’intérêt majeur de ce paysage, c’est qu’il permet enfin de penser l’apprentissage personnalisé à l’échelle d’un établissement, pas seulement comme l’initiative isolée de quelques profs « geeks ».
L’IA n’a de sens à l’École que si elle sert un projet pédagogique clair : mieux suivre les élèves, mieux les faire progresser, mieux les responsabiliser.
2. L’IA au service des apprentissages fondamentaux (cycles 2 et 3)
Les premières briques d’IA déployées par l’Éducation nationale ciblent les fondamentaux : lire, écrire, compter au cycle 2, puis consolider au cycle 3. C’est stratégique : c’est là que les écarts se creusent et que la personnalisation fait vraiment la différence.
Cycle 2 : un « assistant patient » pour les fondamentaux
Le dispositif « L’intelligence artificielle pour accompagner les apprentissages des fondamentaux au cycle 2 » illustre bien ce changement :
- l’élève travaille sur des exercices adaptés à son niveau,
- l’IA analyse ses réussites et ses erreurs en temps réel,
- les exercices suivants sont ajustés automatiquement (plus simples, plus complexes, ou ciblés sur une compétence précise),
- l’enseignant dispose de tableaux de bord synthétiques pour repérer les besoins individuels.
Concrètement, en CP ou CE1, cela permet :
- d’identifier très tôt les élèves en risque de difficulté de lecture ;
- d’éviter de lasser les plus avancés avec des tâches trop faciles ;
- de libérer du temps de l’enseignant pour les interactions à forte valeur ajoutée (explicitation, reformulation, manipulation).
Cycle 3 : consolider et préparer le collège
Au cycle 3, la ressource « L’IA au service des apprentissages au cycle 3 » poursuit la même logique, mais avec des tâches plus complexes :
- problèmes multi-étapes en mathématiques,
- compréhension fine de texte,
- révision adaptative (espacement des révisions en fonction des résultats).
Ce que j’ai vu fonctionner dans les écoles qui s’y engagent sérieusement, c’est un mix très assumé :
- temps collectif sans écran pour construire la notion, débattre, manipuler ;
- temps de travail autonome outillé par l’IA pour la pratique, la mémorisation et le feedback rapide ;
- temps de remédiation en petit groupe ciblé par les données issues de la plateforme.
On reste dans une pédagogie très classique sur le plan des objectifs, mais radicalement plus fine sur le suivi de chaque élève.
3. M.I.A. Seconde : personnaliser la remédiation au lycée
Avec M.I.A. Seconde, on change d’échelle : l’IA n’est plus seulement un « correcteur intelligent », elle devient un outil de pilotage de la remédiation en français et en mathématiques.
M.I.A. Seconde, présenté sur éduscol comme « une approche personnalisée de la remédiation en français et en mathématiques », répond à un problème bien concret :
- des classes hétérogènes en seconde,
- des heures d’aide personnalisée difficiles à organiser,
- des enseignants qui manquent de temps pour créer des parcours différenciés pour 30 élèves.
Comment un lycée peut l’utiliser intelligemment
Un usage efficace que j’ai observé ressemble à ça :
- Positionnement diagnostic via la plateforme dès le début de l’année.
- Constitution de groupes de besoin évolutifs (et non figés) en AP ou en accompagnement personnalisé.
- Utilisation de M.I.A. pour :
- fournir des exercices ciblés à chaque élève ;
- produire des indicateurs pour les conseils pédagogiques (compétences fragiles, progression réelle, etc.).
- Réinvestissement en classe entière : travail d’écriture, activités orales, projets, où l’enseignant reprend les notions travaillées en ligne.
Le piège, c’est de déléguer toute la remédiation à la machine. Le bon équilibre :
- l’IA pour la répétition, la détection fine des erreurs, l’adaptive learning ;
- l’enseignant pour la mise en sens, l’encouragement, la métacognition (« comment tu as fait ? »).
4. Construire des scénarios hybrides avec Éléa et Édubase
Pour que l’IA et le numérique éducatif ne restent pas des « couches » posées sur des pratiques anciennes, il faut les intégrer dans de vrais scénarios pédagogiques. C’est exactement ce que permettent Éléa et Édubase.
Éléa : la colonne vertébrale de vos parcours
La plateforme d’apprentissage Éléa est particulièrement intéressante pour l’apprentissage personnalisé :
- elle permet de créer des parcours modulaires avec différents chemins selon les réponses de l’élève ;
- elle s’articule avec d’autres ressources (vidéos, webradio, exercices interactifs, IA externe) ;
- elle propose un suivi fin : temps passé, réussite par activité, taux de complétion.
Un scénario typique au collège ou au lycée :
- Séance d’introduction en présentiel (questionnement, mise en situation).
- Parcours Éléa pour l’appropriation des contenus, avec :
- capsules vidéo,
- quiz auto-corrigés,
- branchements conditionnels (si score < 60 %, renvoi vers un module de remédiation).
- Séance de synthèse en classe, centrée sur :
- les erreurs les plus fréquentes repérées dans Éléa ;
- une tâche complexe réalisée en groupe.
Édubase, TraAM, Prim à bord : ne pas repartir de zéro
L’autre force de l’écosystème éduscol, ce sont les banques de scénarios éprouvés :
- Édubase pour tous les niveaux et disciplines,
- TraAM pour des expérimentations plus poussées,
- Prim à bord pour le premier degré.
Plutôt que de tout inventer, un enseignant gagne un temps précieux en :
- partant d’un scénario existant,
- y intégrant une brique IA (par exemple : activité de remédiation adaptative entre deux séances),
- mutualisant ensuite le retour d’expérience dans son équipe, son académie, ou les réseaux institutionnels.
5. Ruralité, inclusion et égalité des chances : là où l’IA peut vraiment peser
Les ressources « Écoles numériques innovantes et ruralité », l’IA pour les fondamentaux, les communs numériques… convergent vers un enjeu central : réduire les inégalités territoriales et sociales.
Dans un petit collège rural ou une école de montagne, l’IA et les plateformes nationales peuvent :
- compenser un accès plus limité à certaines options ou dispositifs ;
- proposer des ressources de très haut niveau identiques à celles des grands établissements urbains ;
- faciliter le travail en petits groupes là où les effectifs sont très hétérogènes.
Pour autant, il y a des conditions de réussite claires :
- une connexion et des équipements fiables (sinon la promesse s’effondre) ;
- un accompagnement de proximité pour les enseignants (référents numériques, réseaux académiques) ;
- un travail étroit avec les collectivités sur la durabilité des matériels.
Je suis convaincu que les projets les plus puissants dans les territoires ruraux et éloignés combinent :
- un projet numérique local (dotation, ENT, organisation des espaces),
- l’usage raisonné d’outils IA pour les fondamentaux,
- et un ancrage dans les communs numériques (ressources libres, culture des données, citoyenneté numérique).
6. Culture numérique, données et éthique : fixer un cadre solide
Plus l’IA entre en classe, plus le cadre éthique et juridique devient non négociable. Là -dessus, éduscol est très clair, avec :
- le référentiel CNIL pour la protection des données personnelles des élèves ;
- la charte pour l’éducation à la culture et à la citoyenneté numériques ;
- les ressources sur l’éducation aux médias et à l’information et la cybersécurité.
Quelques points incontournables pour un établissement qui veut développer l’IA éducative :
- Informer clairement les familles sur les outils utilisés, les données collectées, les finalités.
- Travailler avec des services validés par l’Éducation nationale (comme ceux mis en avant sur éduscol) plutôt qu’avec des applications grand public opaques.
- Intégrer la question des données et des algorithmes dans les cours : ce n’est pas qu’un sujet technique, c’est un objet d’enseignement.
L’objectif est double :
- protéger les élèves ;
- en faire des citoyens numériques capables de comprendre et critiquer les systèmes d’IA auxquels ils seront confrontés toute leur vie.
7. Comment démarrer concrètement dans votre établissement
Vous n’êtes pas obligé de tout transformer d’un coup. Les établissements qui réussissent leur virage vers l’IA éducative avancent par petits pas très structurés :
- Choisir un champ prioritaire : fondamentaux cycle 2, remédiation en seconde, soutien en 6e… inutile de viser tout le système tout de suite.
- Identifier 1 ou 2 outils institutionnels : par exemple IA fondamentaux + Éléa, ou M.I.A. Seconde + scénarios Édubase.
- Former un noyau d’enseignants volontaires, quitte à élargir ensuite.
- Construire des scénarios hybrides simples : une séquence existante dans laquelle vous insérez une activité IA ciblée.
- Suivre quelques indicateurs concrets : progression moyenne, réduction du nombre d’élèves en grande difficulté, engagement des élèves.
- Partager les résultats en conseil pédagogique, puis ajuster.
Ce n’est pas la technologie qui fera la différence, mais la capacité de l’équipe à :
- garder le cap pédagogique,
- exploiter finement les données d’apprentissage,
- maintenir des temps d’échange humains riches.
Conclusion : l’IA comme prolongement du métier, pas comme substitut
L’ensemble des ressources « Enseigner avec le numérique » montre bien la direction prise par l’Éducation nationale : l’IA n’est pas pensée pour remplacer l’enseignant, mais pour renforcer sa capacité à personnaliser les apprentissages.
Entre les IA pour les fondamentaux, M.I.A. Seconde, les parcours Éléa et les communs numériques, tout est en place pour qu’un établissement français, en 2025, puisse bâtir un vrai projet d’apprentissage personnalisé pour ses élèves.
La question n’est donc plus « faut-il utiliser l’IA à l’École ? », mais plutôt :
Comment voulons-nous l’utiliser, collectivement, pour qu’elle reste au service d’une école plus juste, plus exigeante et plus humaine ?
Le prochain billet de la série « L’IA dans l’Éducation Française : Apprentissage Personnalisé » ira plus loin sur ce point : comment construire une politique d’établissement cohérente autour de l’IA, de la maternelle à la terminale.