Apprendre à penser avec l'IA, pas à sa place : le pari d'une ONG tchèque

Le gouvernement français vient d'annoncer une nouvelle réforme : deux heures de formation à l'IA par semaine dès la seconde, à partir de la rentrée 2027. Chez nos voisins tchèques, l'ONG AI dětem fait un pari complémentaire : que l'IA peut elle-même aider les élèves à formuler, questionner et raisonner par eux-mêmes.

Pour y parvenir, elle a développé Tiny, un ensemble de chatbots pensés pour rendre les élèves plus autonomes et plus sûrs d'eux en classe. Nous avons échangé avec Kateřina Çakın et Artem Redchych, CEO et CTO de Tiny, sur ce qu'ils ont construit et sur les obstacles rencontrés, avec en tête la question qui nous anime : à quoi ressemble un usage de l'IA vraiment utile à la mission d'une association, et où sont ses limites ?
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AI dětem en bref Fondée en 2022, cette ONG tchèque aide les écoles à préparer les nouvelles générations d'élèves à un monde en mutation rapide. Son action repose sur trois piliers : la production de contenus pédagogiques, la formation des enseignants et des élèves, et le développement d'outils numériques pour les écoles.

Tiny en bref Tiny est la solution technologique d'AI dětem. Elle réunit trois applications (pour l'administration, les enseignants et les élèves). Côté élève, elle s'appuie sur 11 chatbots pédagogiques, les TinyBots. Aujourd'hui, AI dětem travaille avec plus de 333 écoles et a touché plus de 12 000 élèves de plus de 13 ans avec Tiny. L'ambition : atteindre 10 % des élèves tchèques, soit 350 000, d'ici 2028.

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Le problème de fond : une utilisation de l’IA qui dessert l’apprentissage
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En République tchèque comme ailleurs, une grande majorité des élèves reconnaissent utiliser l'IA au quotidien. Or utiliser l'IA pour obtenir une réponse, c'est une chose ; s'en servir pour mieux formuler une question, tester une hypothèse ou confronter un raisonnement, c'en est une autre. Dans le premier cas, l'élève délègue. Dans le second, il apprend.

Une étude récente (Bastani et al., CMU/Oxford/MIT/UCLA, 2025) révèle que les élèves assistés par un outil IA pour résoudre des problèmes progressent moins que ceux qui travaillent sans. Et quand on retire l'outil au milieu de l'exercice, le groupe assisté abandonne plus vite. En supprimant l'effort, l'IA appauvrit l’apprentissage et la capacité à essayer.

Ce constat oblige à repenser les pratiques pédagogiques et à former les élèves à une utilisation responsable de l'IA. Car dans une salle de 30 élèves aux besoins très différents, un seul enseignant ne peut pas tout voir, et l'IA utilisée sans cadre aggrave cette inégalité.

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Des chatbots conçus pour faire réfléchir
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Côté élève, Tiny réunit 11 chatbots, les TinyBots, chacun conçu pour un usage précis en classe : réviser un cours, explorer un sujet, brainstormer ou incarner un personnage historique. Les enseignants choisissent le bot adapté à leur objectif, lancent la session, et les élèves interagissent individuellement, depuis leur propre écran. Chaque TinyBot correspond à un niveau précis de la taxonomie de Bloom, un cadre pédagogique qui distingue six niveaux cognitifs : mémoriser, comprendre, appliquer, analyser, évaluer, créer.

Surtout, les TinyBots ne donnent pas la réponse : ils posent des questions. Les chercheurs en sciences de l'apprentissage appellent ça des difficultés souhaitables (Robert et Elizabeth Bjork) : plus un élève construit une réflexion pour trouver une réponse, plus il s’en souviendra.
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Garder l’humain dans la boucle : l'enseignant reste aux commandes
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Pendant qu'une classe travaille avec les TinyBots, l'enseignant voit sur son tableau de bord les conversations de chaque élève en temps réel, les résumés de ce qui a bloqué, et les alertes si un élève sort du sujet.

Une limite a été posée dès le départ : l'IA n'évalue pas les élèves. Elle permet d’exposer ce qu'un élève a abordé, là où il a bloqué, les moments où il a dévié du sujet. C'est l'enseignant qui interprète ces observations et décide de la suite, qu'il s'agisse d'une note, d'un commentaire ou d'un rattrapage.

Imaginez un enseignant qui utilise un TinyBot pour préparer un exposé sur la Seconde Guerre mondiale. Le bot lui remonte qu’un tiers des élèves n'ont posé que des questions factuelles sur les dates, sans jamais explorer les causes ou les conséquences. L'enseignant, avec ces informations, peut décider de consacrer dix minutes en classe entière sur ce point.

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Quelles sont les difficultés pour l’association ?
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Tiny tient la route techniquement. Le produit a été testé en conditions réelles lors de l'AI Olympics, qui a réuni 10 000 inscriptions en quelques jours et permis de traquer et corriger les bugs à grande échelle. L'architecture est déjà prête pour une extension mobile, et le modèle s'améliore en continu grâce à deux personnes à temps plein qui analysent les plus de 45 000 conversations générées sur la plateforme.

L'infrastructure digitale des écoles publiques reste cependant un vrai obstacle. Les écoles tchèques ont souvent une connexion internet instable, et une application qui dépend d'une bonne connexion peut rapidement devenir inutilisable sur le terrain.

Si les bêta-testeurs de Tiny sont naturellement enclins à être enthousiastes face à l’innovation, la majorité des enseignants restent débordés et sceptiques quant à l'efficacité pédagogique des outils numériques. Les effets du temps d'écran sur le bien-être mental des adolescents nourrissent également la défiance envers tout ce qui ajoute un écran de plus en classe. Pour se développer, AI dětem devra démontrer, données à l'appui, que son approche produit un réel effet positif.

Est-ce que les élèves apprennent mieux avec Tiny ? Développent-ils une relation plus autonome à l'IA ? Pour répondre à ces questions, AI dětem lance une étude en partenariat avec l'Université Charles, qui comparera les résultats d'élèves utilisant Tiny à ceux d'élèves suivant les mêmes cours sans l'outil. Les résultats permettront de mieux comprendre l'impact réel de Tiny sur l'apprentissage des élèves.
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Trois leçons à retenir si vous souhaitez vous lancer
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L'IA, comme la tech au sens large, n'est pas systématiquement la bonne réponse aux besoins de vos bénéficiaires. Si vous souhaitez toutefois explorer cette piste, voici trois conseils à retenir du cas d'AI dětem :

1. Partez du problème, pas de l'outil. AI dětem n'a pas cherché à "intégrer l'IA dans les cours". Ils ont d'abord identifié ce qui manquait : une voix individuelle pour chaque élève dans une classe de 30. Avant de déployer quoi que ce soit, demandez-vous : quel est le moment précis où mes bénéficiaires sont seuls, sans soutien, et où ça compte vraiment ?

2. Pour chaque fonctionnalité IA que vous envisagez, identifiez ce que l'humain fait en parallèle, et ce qu'il est seul à pouvoir faire. L'IA peut observer, résumer, alerter. Elle ne peut pas porter la responsabilité de ce qu'elle conclut. Si vous n'arrivez pas à formuler clairement ce que l'humain garde comme rôle, vous êtes probablement en train de le remplacer plutôt que de le soutenir.

3. Concevez pour la friction, pas contre elle. Si votre outil IA rend le parcours trop fluide, trop immédiat, vérifiez que vous n'avez pas supprimé quelque chose d'utile. L'effort, l'hésitation, le moment où on ne sait pas encore, c'est souvent là que l'apprentissage se passe. Demandez-vous : est-ce que je supprime une friction inutile, ou une friction qui sert mon bénéficiaire ?

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Tiny est un projet soutenu par le programme forwa, le premier programme européen qui accompagne 14 associations œuvrant pour réduire les inégalités d'accès à l'éducation et à l'emploi, en mettant l'intelligence artificielle au service de leur mission. À travers du mentorat, des formations et une communauté de pairs, nous aidons ces organisations à démultiplier leur impact en déployant une solution digitale incluant de l'IA.

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Ça coule de (nos) sources

- Difficultés souhaitables : Robert A. Bjork & Elizabeth L. Bjork, "Desirable difficulties in theory and practice", Journal of Applied Research in Memory and Cognition (2020)

- IA et dépendance cognitive : Bastani et al. (CMU, Oxford, MIT, UCLA), arxiv.org/abs/2604.04721 (2025)

- Taxonomie de Bloom : Benjamin Bloom et al., Taxonomy of Educational Objectives (1956) ; révision par Anderson & Krathwohl (2001)

- The Anxious Generation (2024), Jonathan Haidt

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