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Deux remises à zéro annoncées à grand bruit. Un même point d’arrêt, des deux côtés : la mesure du succès. Deuxième volet de la série sur ce que la machine fait à l’école, et sur qui décidera de ce qu’on fait de l’humain.
Au Texas, l’école sans enseignants se mesure aux tests de l’école d’avant
Alpha School, fondée à Austin en 2014, tient en une formule commerciale : « 2 Hour Learning ». Deux heures d’académique par jour, entièrement dispensées par des logiciels adaptatifs et des tuteurs IA, au rythme de chaque élève ; le reste de la journée en ateliers de compétences pratiques : prise de parole, entrepreneuriat, travail en équipe. Aucun enseignant : des « guides », qui motivent et encadrent sans transmettre de savoir (chaque élève a droit à trente minutes hebdomadaires en tête-à-tête avec le sien). Des frais de scolarité de 10 000 à 75 000 dollars par an selon les campus (environ 8 700 à 65 600 euros), 40 000 dollars (35 000 euros) au vaisseau amiral d’Austin. Près d’une douzaine de nouveaux campus annoncés pour la rentrée 2026 en plus de la quinzaine existante, et des revendications en escalade : la marque promet d’« apprendre deux fois plus en deux heures », le réseau affiche des progressions plus de deux fois supérieures à la moyenne nationale, et la cofondatrice MacKenzie Price parle d’élèves apprenant « dix fois plus vite » qu’à l’école traditionnelle.
L’ancrage théorique est ancien et sérieux : le « problème des 2 sigmas » formulé par Benjamin Bloom en 1984, à savoir que l’élève moyen suivi en tutorat individuel de maîtrise atteint le niveau des 2 % les meilleurs d’une classe ordinaire. Le tutorat un-pour-un était inabordable à l’échelle d’un système ; la machine le rendrait abordable.
Cette école qui a supprimé l’enseignant, la classe et l’emploi du temps prouve sa valeur avec les instruments de l’école qu’elle prétend dépasser : les mêmes programmes, et surtout les mêmes tests standardisés, puisque c’est en centiles des évaluations nationales que s’expriment toutes ses revendications de résultats. Le procédé a été remplacé, l’objectif et le contrôle qualité restent intacts. Un opérateur privé qui vend à des parents doit faire ses preuves à l’aune de l’étalon commun, faute de quoi ses résultats ne sont comparables à rien. Ne pouvant pas changer le mètre, il ne peut que courir plus vite dessus.
Les résultats d’Alpha reposent sur des données internes, jamais vérifiées indépendamment, portant sur une population aisée et auto-sélectionnée ; le département de l’Éducation de Pennsylvanie, examinant une demande d’école sous charte affiliée au réseau, a qualifié le modèle de « non testé » et sans preuve d’alignement sur les standards académiques de l’État ; et l’« IA » d’Alpha désigne pour l’essentiel, de l’aveu même des fondateurs, des logiciels adaptatifs du type IXL ou Khan Academy, antérieurs aux grands modèles de langage. La vitrine excède l’atelier, constat que le lecteur de cette série connaît.
La voie majoritaire usaméricaine reste la greffe
Alpha est l’exception spectaculaire d’un paysage qui a massivement choisi l’autre route. Selon l’enquête du Center for Democracy and Technology publiée en octobre 2025, 85 % des enseignants usaméricains et 86 % des élèves ont utilisé l’IA dans l’année scolaire écoulée, pour préparer les cours, corriger, différencier, c’est-à-dire pour les tâches existantes de l’école existante ; 55 % des enseignants disent que l’outil leur a dégagé du temps d’interaction directe avec les élèves. La greffe épouse la forme des tâches enseignantes pour la même raison que l’humanoïde d’usine épouse la forme de l’ouvrier : on ne veut pas refaire le bâtiment. Le débat institutionnel entre les deux routes existe, et il se résout par une formule : un rapport du Center on Reinventing Public Education appelle les systèmes scolaires à l’« ambidextrie », formule qui dispense de choisir en promettant d’améliorer l’existant d’une main et de bâtir du neuf de l’autre.
L’élève ne peut pas sortir de l’atelier : déléguer détruit le produit
C’est ici que l’analogie industrielle, qui structure cette série, rencontre sa limite (et la limite enseigne davantage que l’analogie). Dans l’usine, le produit est indifférent à qui le fabrique : quand la machine soude, la soudure tient, et l’ouvrier peut sortir de l’atelier. Dans l’école, le « produit » est une transformation de l’élève, qui ne peut pas sortir de l’atelier : on ne peut en retirer que l’enseignant. Et si la machine fait le travail à la place de l’élève, le produit cesse d’être fabriqué.
Un grand essai randomisé l’a documenté. Un millier de lycéens turcs, en mathématiques, répartis en trois groupes : sans IA ; avec accès brut à GPT-4 ; avec un tuteur fondé sur GPT-4 mais encadré de garde-fous pédagogiques. Résultat, publié dans les PNAS, la revue de l’Académie nationale des sciences des USA, sous le titre « l’IA générative sans garde-fous peut nuire à l’apprentissage » : le groupe à accès brut réussit 48 % mieux les exercices assistés, puis fait 17 % moins bien que le groupe témoin à l’examen passé sans assistance. Le tuteur encadré, en revanche, améliore la performance assistée sans dégrader l’examen. La délégation, qui constitue l’automatisation dans le travail, peut constituer la destruction du produit dans l’apprentissage : c’est la différence structurelle entre l’usine et l’école, établie expérimentalement. Honnêteté de méthode : l’effet négatif est le plus fragile des trois résultats de l’étude, proche du seuil de détection statistique ; il s’agit d’un essai, pas d’une loi. Le contrepoint existe d’ailleurs, et il est cohérent avec le même mécanisme : un essai randomisé à Harvard trouve que des étudiants apprennent environ deux fois plus, en moins de temps, avec un tuteur IA conçu à cet effet qu’en cours actif ; un pilote de la Banque mondiale au Nigeria mesure, après six semaines de sessions encadrées par des enseignants, un gain de 0,31 écart-type sur l’évaluation finale, et de 0,23 sur l’anglais seul, l’objet principal du programme (l’écart-type est l’unité courante de la recherche éducative pour la taille des effets ; un gain de cet ordre déplace l’élève médian du 50e au 62e centile environ, soit, selon les auteurs, l’équivalent d’une année et demie à deux années de scolarité ordinaire). Tout se joue sur les garde-fous mentionnés dans le titre des PNAS, autrement dit sur qui contrôle la relation entre l’élève et la machine.
À Hangzhou, l’État redéfinit les objectifs et la mesure ; le concours, lui, demeure
Le miroir chinois inverse terme à terme le cas texan. Là où Alpha remplace le procédé en conservant objectifs et vérification, l’école augmentée chinoise conserve le procédé (la classe, le professeur, le cahier subsistent) et change les deux autres variables. Les objectifs sont redéfinis d’en haut : le plan gouvernemental de janvier 2025 élève la réforme éducative par l’IA au rang de stratégie nationale, avec l’horizon 2035 d’une éducation « parmi les meilleures au monde », dans un pays qui a vu son nombre d’écoles fondre de plus d’un million dans les années 1970 à 470 000 aujourd’hui. La mesure change de nature : à l’École du futur du lac Xiang, près de Hangzhou (un opérateur qui gère plus de trente établissements et 60 000 élèves), le stylo de l’élève capte chaque trait et sa pression, et l’instrumentation s’étend de l’assiette de cantine au bracelet cardiaque ; nous consacrerons le troisième épisode à cette migration de la preuve vers le processus, car elle déborde largement la Chine.
Mais au bout de cette école entièrement remesurée, le gaokao demeure, intact, seul juge des trajectoires. L’État chinois a démontré qu’il pouvait redéfinir ce que l’école doit produire et comment on l’observe ; il n’a pas touché à l’épreuve qui décide de tout. L’instrumentation la plus radicale du monde débouche sur le concours le plus classique du monde, et l’on peut lire l’ensemble de deux façons : redéfinition réelle des finalités, ou perfectionnement du dressage vers le même examen. Les deux lectures coexistent probablement ; les sources disponibles, très favorables au dispositif, ne permettent pas de trancher.
Zhu Yongxin, ou la remise à zéro réabsorbée : 2019, 2023, 2025
Un homme permet de mesurer, sur pièces, l’espace exact de la remise à zéro en Chine : Zhu Yongxin, figure centrale de la pédagogie chinoise et vice-secrétaire général de la Conférence consultative politique, c’est-à-dire une voix de l’intérieur de l’appareil. En 2019, son livre L’école du futur : redéfinir l’éducation propose la démolition structurelle que personne n’ose en Occident : les écoles remplacées par des « centres d’apprentissage » sans salles fixes ni manuel unifié, sans horaires ni classes d’âge ; les enseignants devenus accompagnateurs, une partie passant au statut d’indépendants ; la vérification refondue autour d’une « banque de crédits » enregistrant les apprentissages à vie ; et la primauté de la capacité d’apprendre sur le diplôme, formule choc comprise : le diplôme ne comptera plus. Déjà dans la version la plus radicale, le ministère conserve pourtant « l’établissement des standards nationaux et l’organisation de l’évaluation ». L’école peut se dissoudre à condition que l’étalon reste d’État.
En 2023, au lendemain de ChatGPT, Zhu republie intégralement son programme dans la grande revue académique du champ, mais cette fois dans une forme cadenassée : l’article s’ouvre sur la pénurie chinoise de processeurs graphiques et se referme sur l’autosuffisance technologique nationale, la révision des lois de sécurité des données et une liste des produits d’IA étrangers à autoriser sur le marché éducatif. Et une phrase a disparu du programme : « le diplôme ne comptera plus » ne s’y trouve plus ; il n’est plus question d’attaquer ou de défendre le gaokao, la question s’est évaporée. La même année, dans un texte de doctrine, la dérivation des finalités part de Marx et aboutit aux « bâtisseurs et successeurs du socialisme ». En 2025 enfin, dans un dialogue publié par la même revue avec le lauréat du prix Turing John Hopcroft, la thèse des centres d’apprentissage n’apparaît plus une seule fois. Zhu y défend l’irremplaçabilité de l’enseignant et le perfectionnement de l’existant, manuels et formation des maîtres compris. C’est l’invité usaméricain qui porte la voix la plus radicale contre les examens d’entrée. Zhu propose seulement de supprimer la séparation lettres-sciences à l’intérieur du gaokao, sans jamais toucher au concours lui-même.
La structure radicale de 2019 n’a pas été reniée : elle a été enveloppée dans le langage de la sécurité nationale, amputée de sa proposition la plus corrosive, puis laissée hors champ. La trajectoire de Zhu montre un penseur brillant qui finit par ranger ses idées les plus originales sous le tapis du concours.
Déplacer l’étalon est une capacité souveraine, mais le souverain s’arrête au pied du concours
Alpha a changé le procédé et gardé l’étalon, parce qu’un opérateur privé ne peut pas faire autrement : le mètre commun est sa seule preuve. La Chine a changé les objectifs et la mesure, parce que seul un État impose la métrique. Déplacer l’étalon est une capacité souveraine, pas entrepreneuriale. Mais le souverain lui-même, qui a instrumenté l’école jusqu’à l’assiette de cantine et laissé publier la dissolution de la forme scolaire, n’a pas touché au gaokao ; et son penseur le plus audacieux a retiré de son programme la seule phrase qui le visait. Des deux côtés du Pacifique, la remise à zéro s’interrompt au même endroit : l’épreuve qui convertit une scolarité en destin.
L’étalon est le point où l’école rencontre la société, l’endroit où se distribuent les places rares. On peut refonder la pédagogie sans autorisation. Par contre, modifier la façon dont on mesure le succès oblige à se poser ouvertement la question de ce que la société promet aux mesurés. Ni Alpha ni la Chine ne s’y risquent. Pendant qu’ils s’abstiennent, l’instrument de mesure mute déjà en silence, trait de stylo par trait de stylo, oral par oral, note de fabrication par note de fabrication. C’est l’objet du prochain épisode.
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Très intéressant. Merci.