Les établissements d'enseignement combinent deux types de travail qui n'ont que peu de rapport entre eux : d'une part enseigner et encadrer, et d'autre part l'administration, la planification et la reddition de comptes. La plus grande partie des heures non liées à l'enseignement concerne l'établissement des horaires, les évaluations et corrections, les rapports destinés aux parents et à l'inspection, ainsi que la communication avec les élèves, étudiants et parents. S'ajoute à cela une couche de politique et d'assurance qualité fortement liée à la législation et à la réglementation, de l'inspection de l'enseignement jusqu'aux règlements d'examens.
Trois circonstances déterminent la manière dont ce travail peut se répartir entre l'IA et les personnes. Premièrement, le degré de contact personnel : l'encadrement des élèves et étudiants exige d'évaluer le développement, la motivation et le bien-être d'une personne, ce qui ne se laisse pas saisir dans un système. Deuxièmement, la pression réglementaire : les examens, diplômes et dossiers d'élèves sont soumis à des procédures strictes, ce qui signifie que le résultat automatisé nécessite toujours un point de contrôle formalisé. Troisièmement, la fragmentation des systèmes : de nombreux établissements travaillent avec un système de suivi des élèves, un logiciel d'horaires, un outil de communication et un environnement distinct pour l'évaluation, qui ne s'articulent souvent pas de manière fluide entre eux. Cette fragmentation détermine combien de temps est encore nécessaire pour transférer des données entre systèmes, même si l'IA peut déjà prendre en charge le travail de fond.
Pour un certain nombre de tâches, le résultat est facilement vérifiable et le risque en cas d'erreur est limité, ce qui permet à l'IA d'effectuer l'intégralité du travail. Pensez à la génération d'horaires provisoires sur la base de règles fixes, au résumé de matériel pédagogique sous forme de questions d'exercice, à la rédaction de lettres standard aux parents, et à la transcription et au résumé de réunions. La préparation de textes de bulletins sur la base des notes et de la présence, ainsi que la réponse aux questions fréquentes concernant les inscriptions, les horaires ou les dates d'examen, en font également partie. Ce dernier type de question rejoint ce que décrit également quel travail l'IA peut-elle reprendre au service client : les questions reconnaissables avec une réponse fixe se prêtent bien à une automatisation complète.
Une grande partie du travail dans l'enseignement relève de la catégorie où l'IA élabore un projet qu'une personne évalue, adapte ou rejette. La correction de questions ouvertes et d'essais en est l'exemple le plus clair : l'IA peut générer une première évaluation et un retour, mais un enseignant doit l'approuver ou la corriger, surtout lorsque la note compte pour un diplôme. Il en va de même pour l'établissement de plans de développement individuels, où l'IA peut signaler des schémas dans les données, mais où l'interprétation de la situation d'une personne reste un travail humain. De même, lors de la préparation d'entretiens avec les parents ou du signalement d'éventuels retards d'apprentissage, l'IA peut fournir des points d'appui, tandis que l'interprétation et la communication relèvent du professionnel. Les tâches financières et administratives liées par exemple aux demandes de subventions ou aux budgets connaissent une répartition comparable à celle décrite sur quel travail l'IA peut-elle reprendre au service financier : l'IA fournit le travail chiffré et une première analyse, une personne reste responsable du choix final.
Le cœur de l'enseignement, à savoir enseigner, encadrer et évaluer réellement les personnes dans leur développement, reste un travail humain. Cela vaut également pour les évaluations finales déterminantes pour un diplôme ou une poursuite d'études, pour les entretiens portant sur le suivi, le comportement ou le bien-être des élèves, et pour la relation pédagogique nécessaire pour motiver ou réorienter une personne. Les choix politiques concernant la qualité de l'enseignement, l'organisation des examens et les relations avec l'inspection de l'enseignement exigent un responsable désigné capable d'expliquer et de défendre le résultat. Là où cela touche à des décisions relatives au personnel, comme l'affectation d'enseignants ou de personnel de soutien, des exigences légales propres s'appliquent, indépendamment de ce que l'IA peut techniquement reprendre.
La répartition dans l'enseignement présente des similitudes avec d'autres secteurs où contact personnel et réglementation se rejoignent. Dans que peut reprendre l'IA dans les soins de santé, on retrouve également la question de savoir jusqu'où l'automatisation peut aller pour les tâches touchant à la sécurité ou au bien-être des personnes, alors que les processus administratifs peuvent, eux, être entièrement automatisés. Les établissements qui achètent ou fournissent également, comme lors de l'acquisition de matériel pédagogique, reconnaissent aussi des éléments de que peut reprendre l'IA dans le commerce de gros, où les processus de commande et la gestion des stocks se laissent bien automatiser tant que les systèmes s'articulent entre eux.
La répartition entre ces trois catégories varie fortement selon l'établissement, la fonction et le système utilisé. Une estimation générale n'apporte que peu d'information sur la situation d'un site spécifique. Celui qui souhaite savoir quelle part de ses propres tâches se prête déjà aujourd'hui à l'automatisation peut remplir le quickscan gratuit de ftetoai : douze questions, sans compte, avec une indication de la part des heures de son propre profil pouvant actuellement être reprise par l'IA. Le scan de travail complet, qui approfondit des fonctions et processus spécifiques, est encore en construction et n'est pas proposé ici comme une solution prête à l'emploi.
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