TraAM, IA et personnalisation : le combo gagnant

TraAM, IA et personnalisation : comment le numérique change vraiment la classe

Un chiffre parle de lui‑même : chaque année, environ 700 enseignants mènent plus de 100 projets TraAM dans 19 disciplines. Ça ne fait pas la une des JT, mais ce sont ces expérimentations qui, très concrètement, préparent l’école française à l’apprentissage personnalisé et à l’arrivée massive de l’intelligence artificielle éducative.

Voici le vrai enjeu : sans pratiques de terrain, l’IA dans l’éducation reste un slogan. Les Travaux académiques mutualisés (TraAM) sont l’un des rares dispositifs nationaux qui connectent directement les ambitions ministérielles, les usages concrets en classe et les besoins réels des élèves.

Dans cet article, on va voir comment les TraAM :

• installent une culture du numérique pédagogique dans les équipes ;
• créent les conditions pour des parcours d’apprentissage personnalisés, souvent pré‑IA mais totalement compatibles avec l’IA ;
• produisent des ressources réutilisables par tous, via Édubase et Magistère.

Les TraAM, colonne vertébrale du numérique pédagogique

Les TraAM sont un dispositif national co‑piloté par la Direction du numérique pour l’Éducation (DNE) et l’Inspection générale. Concrètement, ce n’est ni un concours d’idées ni un simple appel à projets : c’est un cadre de travail structuré pour tester, documenter et diffuser des usages du numérique en classe.

Un fonctionnement très cadré… au service de la créativité

Le calendrier est le même chaque année :

• Février : appel à candidatures dans les académies ;
• Juin : sélection d’une centaine de projets sur tout le territoire ;
• Septembre à mai : expérimentation en classe, analyse, production de ressources.

Le pilotage est double :

• au national : DNE et IGESR définissent les thématiques, assurent la cohérence ;
• en académie : un inspecteur (IA‑IPR, IEN‑ET, IEN‑EG) accompagne les équipes avec l’Interlocuteur académique au numérique (IAN).

Résultat : les enseignants ne bricolent pas chacun dans leur coin. Ils travaillent dans un réseau identifié, avec un accompagnement institutionnel et une visibilité nationale de leurs productions.

Pourquoi c’est stratégique pour l’IA éducative

Avant de parler d’IA générative, de tuteurs virtuels ou de dashboards d’apprentissage adaptatif, il faut des pratiques solides :

• des enseignants à l’aise avec la donnée d’apprentissage (temps, scores, traces d’activité) ;
• des scénarios pédagogiques qui prévoient déjà de la différenciation et de la remédiation ;
• des élèves habitués à travailler avec des outils numériques, à suivre des parcours guidés et à interpréter des retours automatisés.

C’est exactement ce que les TraAM installent progressivement. L’IA ne vient pas « tout changer », elle vient s’imbriquer dans des scénarios et des postures déjà en place.

Un exemple très concret : chronométrage RFID et pédagogie active

Le scénario présenté en décembre 2025 par Éduscol est très parlant. Dans un collège, des élèves de 3ᵉ ont conçu un système complet de chronométrage RFID pour le cross de l’établissement, dans le cadre des TraAM en technologie.

Derrière ce projet apparemment technique, on retrouve tous les ingrédients d’un apprentissage personnalisé par le numérique.

Ce que font vraiment les élèves

Sur plusieurs séances, les élèves :

• analysent un système technique réel : capteurs RFID, microcontrôleur, interface homme‑machine (écran, boutons, afficheur LCD), transmission radio vers un ordinateur ;
• modélisent la chaîne d’information : qui envoie quoi, à quel moment, comment les données sont traitées ;
• programment en blocs via MakeCode : lecture des identifiants, calcul des temps, génération des classements ;
• prototypent des boîtiers, couvercles ou bracelets RFID avec des outils de modélisation ;
• gèrent le projet en s’appuyant sur la méthode Kanban en ligne, avec des colonnes « À faire / En cours / Terminé ».

Le jour du cross, leur système classe automatiquement les coureurs, affiche les temps et enregistre les résultats de manière fiable. On est loin de l’exercice artificiel : les élèves voient l’impact direct de leur travail sur un événement du collège.

En quoi c’est déjà une forme d’apprentissage personnalisé

Même sans IA au sens strict, ce scénario coche plusieurs cases clés :

• Parcours différenciés dans le projet : certains élèves se spécialisent en programmation, d’autres en modélisation 3D, d’autres encore en conception d’interface. Chacun avance à son rythme, avec un niveau d’exigence ajusté.
• Feedback immédiat : le code compilé dans MakeCode renvoie tout de suite une erreur ou un succès. Les élèves testent, ajustent, corrigent. C’est la base de l’évaluation formative automatisée que l’IA renforce ensuite.
• Données d’activité exploitables : temps de passage, classements, nombre d’essais pour corriger un bug… toutes ces informations peuvent être réutilisées pour analyser les apprentissages et adapter les séances.
• Coopération et autonomie : l’enseignant n’est plus seulement « en face », il circule, régule, appuie. Les élèves s’entraident, documentent leurs choix, argumentent.

Honnêtement, ce type de projet est bien plus proche de ce qu’on attend d’un environnement d’apprentissage avec IA qu’un cours magistral face à un diaporama.

Comment les TraAM préparent l’IA et l’apprentissage adaptatif

Les TraAM ne sont pas étiquetés « IA » par défaut, mais ils créent toutes les conditions pour intégrer progressivement des solutions d’intelligence artificielle éducative.

1. Une culture de la donnée et de la trace d’apprentissage

Dans le scénario du cross, on manipule déjà :

• des identifiants uniques (les tags RFID) ;
• des temps et des classements ;
• des logs de fonctionnement du système.

Transposé au français ou aux maths, cela devient :

• nombre d’exercices réussis ou échoués ;
• temps passé sur une activité ;
• types d’erreurs fréquentes.

C’est exactement ce dont un moteur d’IA a besoin pour proposer :

• des parcours adaptatifs (plus de fractions pour tel élève, plus d’exercices de conjugaison pour tel autre) ;
• des recommandations ciblées (revoir telle notion avant l’évaluation, refaire tel exercice avec un indice supplémentaire).

2. Des scénarios facilement « augmentables » par l’IA

Prenons le même projet RFID et ajoutons une couche d’IA :

• Un assistant intelligent pourrait :

  • proposer du code en blocs de départ adapté au niveau du groupe ;
  • expliquer en langage naturel pourquoi tel algorithme ne fonctionne pas ;
  • générer des variantes du système (nouveaux modes de classement, gestion des faux départs, etc.).

• Un tableau de bord d’IA pour l’enseignant pourrait :

  • repérer rapidement les groupes en difficulté sur la programmation ;
  • croiser les compétences travaillées (algorithmique, modélisation, gestion de projet) ;
  • suggérer des regroupements d’élèves pour du tutorat entre pairs.

Et là, la magie opère : l’enseignant ne passe plus son temps à courir derrière les erreurs techniques, il consacre son énergie à la méthodologie, à l’argumentation, à la prise de recul, bref à ce qui ne sera pas automatisé.

3. Une diffusion massive via Édubase et Magistère

Les productions des équipes TraAM ne restent pas cachées sur un disque dur d’établissement. Elles sont :

• déposées dans Édubase sous forme de scénarios pédagogiques détaillés ;
• parfois transformées en parcours d’autoformation sur Magistère.

Dans la logique de l’IA éducative, c’est un gisement d’or :

• d’innombrables situations d’apprentissage balisées ;
• des variables claires (niveau, discipline, durée, matériel) ;
• des retours d’usage et des variantes testées.

Ce type de corpus est idéal pour entraîner des systèmes de recommandation pédagogique ou pour alimenter des assistants d’IA destinés aux enseignants.

Enseignants : comment entrer dans la dynamique TraAM (et IA) ?

Si vous enseignez en école, collège, lycée général/techno ou pro, les TraAM sont un excellent point d’entrée opérationnel dans le numérique et, par extension, dans l’IA éducative.

Étape 1 : repérer les bons interlocuteurs

Pour ne pas rester seul, le plus efficace est de contacter :

• votre délégation académique au numérique (DAN) ;
• votre inspecteur de discipline ;
• l’Interlocuteur académique pour le numérique (IAN) de votre matière.

Ce sont eux qui connaissent les thématiques TraAM de l’année, les projets en cours, les équipes déjà engagées. Ils peuvent vous intégrer à une dynamique existante plutôt que de repartir de zéro.

Étape 2 : vous appuyer sur l’existant

Avant de réinventer la roue, allez piocher dans :

• les scénarios déjà publiés dans Édubase (dont celui du cross RFID) ;
• les parcours Magistère en libre accès sur l’enseignement avec le numérique et sur l’IA en éducation ;
• les retours d’expérience d’académies très actives sur les TraAM.

Vous pouvez commencer petit :

• adapter un scénario existant à votre contexte ;
• introduire un outil de suivi (tableur, ENT, activité en ligne) pour capter des traces d’apprentissage ;
• proposer une activité où les élèves peuvent choisir leur niveau de difficulté ou leur rôle dans un projet.

Étape 3 : penser « IA‑compatible » dès maintenant

Même si vous n’utilisez pas encore d’outil d’IA :

• structurez vos séquences en étapes claires (diagnostic, entraînement, consolidation, évaluation) ;
• prévoyez plusieurs chemins possibles dans votre scénario (pistes de remédiation, activités d’approfondissement) ;
• organisez vos ressources de manière explicite (étiquettes par notions, compétences, niveaux).

Le jour où vous intégrerez un assistant d’IA ou une plateforme adaptative, la transition sera naturelle : vos pratiques seront déjà personnalisables par conception.

Pourquoi tout cela compte pour l’école française en 2025

Les débats sur l’IA dans l’éducation tournent souvent autour de la peur : plagiat, déshumanisation, perte de sens. Les TraAM montrent une autre voie :

L’IA n’a de sens à l’école que si elle prolonge des pratiques pédagogiques déjà centrées sur l’élève, la coopération et la résolution de problèmes concrets.

Le projet de chronométrage RFID en 3ᵉ illustre parfaitement ce mouvement :

• une situation réelle, ancrée dans la vie de l’établissement ;
• des compétences technologiques et transversales mobilisées (autonomie, initiative, travail en équipe) ;
• un numérique au service du sens, pas l’inverse.

En multipliant ce type d’expériences, académie par académie, les TraAM construisent peu à peu un écosystème prêt pour l’apprentissage personnalisé avec IA :

• des enseignants formés par la pratique ;
• des élèves familiers avec les outils, mais surtout avec des façons actives d’apprendre ;
• des ressources scénarisées en quantité, prêtes à être augmentées par des briques d’intelligence artificielle.

Si vous voulez que l’IA dans votre classe soit autre chose qu’un gadget, le meilleur investissement reste de travailler vos scénarios pédagogiques numériques, de rejoindre des dynamiques comme les TraAM et d’installer une culture de la donnée et du feedback. L’IA viendra ensuite, presque naturellement, comme un accélérateur de ce que vous aurez déjà construit.