Le 24 septembre 2026, le ministère britannique de l'Éducation a mis en ligne un rapport de dix-huit pages produit par le groupe de travail « IA et éducation numérique » de son Science Advisory Council. Le document, « Principles for evidence-informed policymaking in fast-changing technology contexts », part d'un problème de calendrier : une publication scientifique datée de 2023 ou 2024 repose en général sur des données collectées en 2021 ou 2022, quand les usages, les capacités et les produits ont déjà changé.
« La demande d'une preuve de niveau essai contrôlé randomisé avant toute recommandation aux praticiens n'est pas un choix méthodologique neutre », écrit le groupe de travail. « Dans un contexte technologique qui bouge vite, elle fonctionne comme une décision de ne pas donner de recommandation, indéfiniment. » Le texte est un avis indépendant remis au ministère, il n'engage pas la politique du département, et la page GOV.UK précise qu'il s'applique à l'Angleterre.
Huit principes rangés en trois familles
La première famille porte sur la logique de la preuve. Le rapport demande de combiner et de trianguler les sources en traitant chacune comme partielle, d'ajuster les exigences et les standards de preuve à la question posée puisque améliorer un produit, conseiller un enseignant et détecter un préjudice n'appellent ni les mêmes méthodes ni les mêmes délais, et de traiter la collecte comme un processus continu et formatif, sur le modèle de l'évaluation formative d'un élève.
La deuxième famille porte sur les méthodes : garder les options ouvertes, évaluer les conditions d'usage en même temps que les produits, adapter la méthode à la maturité de l'outil. La troisième porte sur l'infrastructure : bâtir des systèmes qui permettent d'accumuler la preuve, et rendre celle-ci accessible aux publics auxquels elle est destinée. L'ensemble est rangé sous une étiquette, l'« accumulation bayésienne de preuves », que les cinq contributeurs prennent soin de border : elle « ne signifie pas des exigences plus basses », elle demande « de combiner les apports honnêtement, de réviser ouvertement et d'expliciter les hypothèses ».
Deux chiffres soutiennent la démonstration, l'un et l'autre cités dans le rapport. Une méta-analyse de Stanford portant sur environ 800 articles consacrés à l'IA en éducation n'a retenu que vingt études franchissant le seuil de la preuve causale. Une revue des projets de recherche britanniques financés sur le sujet n'a trouvé aucun projet utilisant l'essai randomisé comme méthode d'évaluation principale. Le conseil maintient cette méthode là où les outils sont stables, où le mécanisme d'apprentissage est démontré ou les mises à jour mineures.
Des données d'usage exigées comme condition de l'achat public
La partie la plus opérationnelle du texte relève de la commande publique. Le principe 4 réclame la réversibilité : « Les structures d'achat qui créent des monopoles, un verrouillage propriétaire ou une dépendance à un fournisseur unique avant que la preuve soit disponible doivent être traitées avec une prudence particulière. » Le coût d'un changement de cap, rappellent les contributeurs, reste faible tant qu'une technologie n'est pas installée, et grimpe fortement une fois qu'elle l'est.
Le principe 7 déplace la charge de la démonstration vers le fournisseur. Il propose, parmi les voies possibles, d'exiger des développeurs « un ensemble cohérent d'indicateurs d'usage dans un format accessible, avec un socle minimal de données convenu, comme condition de l'achat public ». Il reviendrait alors au fournisseur d'établir, par cette fourniture continue, que son produit est sûr et efficace en usage. Le rapport ajoute un second étage : une plateforme structurée où les enseignants partageraient leur expérience des outils en classe, « plus proche d'un mécanisme de relecture par les pairs que d'un site d'avis de consommateurs ».
Six mois plus tôt, le CSEN a dit comment prouver avant de déployer
La France dispose d'un organe comparable. Le Conseil scientifique de l'éducation nationale, présidé par Stanislas Dehaene, a tenu le 25 mars 2026 une conférence internationale, « Quels usages de l'IA en éducation ? », ouverte par le ministre Édouard Geffray, et en a publié les conclusions et recommandations en avril.
Sa première recommandation à l'institution tient en un mot : patienter. Les sociétés qui développent ces outils ont « souvent une politique de diffusion insistante auprès des enseignants et des élèves », observe le conseil, et « face à cette pression, il est indispensable d'être patient et d'expérimenter ». Suivent quatre demandes : évaluer si les progrès des élèves sont réels, « sans se contenter de recueillir simplement leur impression, celle des enseignants, encore moins celle de l'entreprise » ; exiger des entreprises qu'elles « franchissent plusieurs étapes de validation, jusqu'au test en grandeur réelle » ; expliciter si l'usage de l'IA est autorisé ; enfin réserver cet usage aux situations où ces tests ont démontré une « plus-value pédagogique avérée ».
Le CSEN met cette dernière formule entre guillemets. Elle figure déjà dans le cadre d'usage de l'IA en éducation publié par le ministère le 13 juin 2025, dont la page de synthèse enjoint : « N'utilisez l'IA que lorsqu'une plus-value pédagogique est avérée. » L'apport du conseil scientifique porte sur la méthode, et il désigne l'instrument de mesure : « Le dispositif des évaluations nationales est pleinement adapté pour cela. »
Deux calendriers de la preuve, un seul texte qui conditionne l'usage
Les deux conseils veulent la même chose, faire porter la démonstration par le fournisseur. Ils divergent sur le moment où l'on décide. Côté français, la démonstration préalable conditionne l'usage, et elle vient du ministère, pas du conseil scientifique. Côté britannique, cette même condition appliquée à des produits qui changent « en quelques mois » revient à ne jamais conseiller.
Aucun des deux avis n'a modifié le droit applicable. La position officielle du ministère britannique reste la page « Generative artificial intelligence (AI) in education », mise à jour le 12 août 2025, qui annonce le pilote d'un « edtech evidence board » chargé d'apprécier la qualité des preuves d'impact des outils éducatifs. Le cadre français, lui, a été publié après une consultation nationale menée de janvier à mai 2025. Ses vingt-deux pages tranchent aussi par l'âge : sensibilisation dès le premier degré sans manipulation d'IA générative, usage pédagogique « autorisé en classe à partir de la 4e », formation obligatoire sur Pix au moins en 4e, en seconde et en première année de CAP. ActuIA en avait détaillé le contenu en juin 2025, puis analysé le rapport Calvez, qui proposait le 1er juillet 2026 d'abaisser ce seuil à la 6e.
Aucune page de ce cadre ne fixe de règle d'achat public. Ses seules consignes de choix d'outil tiennent en deux lignes : privilégier les solutions libres, et n'utiliser l'IA que si aucune autre solution moins coûteuse écologiquement ne répond au besoin.
Pour un collège, une région, un éditeur
Le déplacement que propose le conseil britannique porte un coût peu visible. Renoncer à l'essai randomisé comme étalon unique suppose que quelqu'un collecte en continu, et le rapport fait reposer l'exploitation de ces données et le partage d'expérience sur les établissements et les enseignants. Le principe 7 admet que l'infrastructure nécessaire « n'existe pas encore pleinement », et le texte n'indique nulle part qui finance ce travail ni comment un collège apprend à lire des traces d'usage. Le CSEN, lui, adosse la mesure à un dispositif qui existe déjà, les évaluations nationales, et laisse l'établissement sans réponse le jour où un éditeur lui propose un outil qu'aucun test en grandeur réelle n'a encore traversé.
Pour une collectivité qui achète, région ou département, le texte anglais offre une clause transposable dès le prochain marché : conditionner l'attribution à la fourniture d'indicateurs d'usage et au maintien de la réversibilité. Pour un éditeur français, il annonce la question que poseront les acheteurs publics, qui portera autant sur les données qu'il accepte de rendre consultables que sur l'efficacité démontrée de son produit.
Au 28 septembre, quatre jours après sa mise en ligne, la page GOV.UK du rapport n'affiche aucune mise à jour et le ministère n'y a joint aucune réponse. Le même matin à Paris, le site historique du CSEN, www.csen.education.gouv.fr, vers lequel Réseau Canopé redirige ses liens vers les recommandations, était inaccessible dans un navigateur : son certificat de sécurité a expiré le 27 septembre à 11 h 27 UTC.