La compréhension des savoirs fondamentaux

Même avec l’IA, la maîtrise des connaissances disciplinaires reste indispensable (repères historiques, notions géographiques, concepts scientifiques, etc.). Sans socle solide, l’élève ne peut ni vérifier ni critiquer ce que produit une IA. Il devient donc crucial d’évaluer si l’élève sait mobiliser ses connaissances pour repérer erreurs, biais ou approximations dans une réponse générée.

Les compétences informationnelles et critiques

Il faut évaluer la capacité à chercher, croiser et hiérarchiser l’information plutôt qu’à simplement “trouver la bonne réponse”. Cela nous oblige à être capable de distinguer source fiable et douteuse, repérer une hallucination d’IA, exiger des références et les confronter à d’autres documents. L’élève doit être évalué sur sa manière d’argumenter, de justifier, d’expliquer pourquoi il accepte ou rejette une réponse algorithmiquement produite.

L'usage responsable et éthique de l’IA

À l’ère de l’IA générative, l’évaluation doit intégrer la question du cadre d’usage : quand l’IA est-elle autorisée, tolérée, interdite, et pourquoi. On peut évaluer : le respect des règles (plagiat, transparence sur l’usage de l’IA), la capacité à citer l’outil utilisé, et la compréhension des enjeux de données personnelles et de vie privée. Cela rejoint les objectifs de formation à un usage responsable du numérique dans les systèmes éducatifs.

Compétences de production et de métacognition

L’évaluation doit porter davantage sur le processus : démarche, brouillons, choix d’outils, justification des étapes. On peut demander de montrer comment l’élève s’est servi de l’IA (prompts, versions successives) et d’expliquer ce qu’il a corrigé ou enrichi par lui‑même. On évalue alors la métacognition : savoir décrire sa stratégie, ses erreurs, ce que l’IA a aidé à faire et ce que l’élève a réellement appris.

Créativité, collaboration et capacités humaines

Enfin, l’ère de l’IA oblige à valoriser ce qui reste spécifiquement humain : créativité, coopération, empathie, prise de décision en situation complexe. L’évaluation peut porter sur des projets collaboratifs où l’IA est un outil parmi d’autres : enquête, étude de cas, production multimédia, débat argumenté. Il s’agit d’évaluer la capacité à travailler ensemble, à distribuer les tâches entre humains et machines, et à donner du sens aux productions générées.

A retenir : l'IA nous oblige à redéfinir nos objectifs dans chaque matière.