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Comment intégrer l’intelligence artificielle dans l’éducation sans affaiblir les capacités de lecture, de réflexion et d’apprentissage des élèves ? La question était au centre de la conférence « IA + Éducation : Réformes et pratiques en Chine », présentée par Liu Min, professeure associée à l’Institut d’éducation internationale et comparée de l’Université normale de Pékin. Elle dirige également le Centre franco-chinois pour l’innovation en éducation et occupe la fonction de directrice adjointe du bureau des échanges et de la coopération internationale de l’université.
La présentation a replacé les transformations engagées en Chine dans un contexte international marqué par la généralisation des outils numériques et, désormais, de l’intelligence artificielle dans les salles de classe. L’enjeu n’est plus seulement de savoir si ces technologies doivent entrer dans l’enseignement, mais dans quelles conditions elles peuvent réellement améliorer les apprentissages.
Liu Min s’est notamment appuyée sur les résultats PISA 2025 de l’OCDE. Ceux-ci montrent une nouvelle dégradation des performances moyennes dans plusieurs domaines. Dans les pays de l’OCDE, les scores moyens se sont établis en 2025 à 482 points en sciences, 461 en compréhension de l’écrit et 463 en mathématiques. L’OCDE indique qu’il s’agit des niveaux moyens les plus faibles observés depuis le lancement de l’enquête dans ces trois domaines.
La compréhension de l’écrit constitue un point particulièrement sensible. Entre 2015 et 2025, la moyenne des pays de l’OCDE est passée de 489 à 461 points. Les difficultés concernent notamment des compétences devenues encore plus importantes à l’ère de l’intelligence artificielle : évaluer la fiabilité d’une information, mettre en relation plusieurs sources et exercer son esprit critique face à un contenu.
Un autre indicateur présenté pendant la conférence retient l’attention : celui des « lecteurs hâtifs », c’est-à-dire des élèves qui répondent rapidement mais de manière erronée. L’OCDE constate que la proportion de réponses de ce type a presque doublé entre 2018 et 2025 pour atteindre environ 9 % en moyenne. Sur les exercices mesurant plus spécifiquement la fluidité de lecture, la proportion d’élèves donnant rapidement des réponses incorrectes est passée de 6,6 % à 11,4 %.
Ces résultats donnent une dimension particulière au débat sur l’usage des technologies à l’école : faciliter l’accès à l’information ne signifie pas automatiquement améliorer la capacité à la comprendre.
La conférence a insisté sur un constat plus nuancé qu’une opposition entre technologie et enseignement traditionnel. Les résultats du PISA 2025 montrent qu’une utilisation limitée ou modérée des appareils numériques pour apprendre à l’école est souvent associée à de meilleurs résultats. À l’inverse, lorsque ces appareils sont principalement utilisés à des fins de loisirs pendant le temps scolaire, les performances sont nettement moins bonnes.
L’OCDE estime qu’en moyenne 28 % des élèves déclarent que leurs camarades sont distraits par des appareils numériques pendant la plupart ou la totalité des cours de sciences. La proportion est inférieure à 10 % en Corée du Sud, au Japon et dans l'ensemble désigné par l’OCDE sous l’appellation B-S-J-Z (Chine), qui correspond à Pékin, Shanghai, Jiangsu et Zhejiang et ne doit donc pas être confondu avec une mesure portant sur l’ensemble du territoire chinois.
Les établissements disposant de règles claires sur les téléphones portables, qu’il s’agisse d’une interdiction ou de consignes précisément définies, enregistrent également moins de déclarations de distraction numérique. L’OCDE reste toutefois prudente : le lien direct entre ces politiques et les performances scolaires demeure plus difficile à établir.
L’IA n’est plus une hypothèse à long terme pour les systèmes éducatifs. Selon le PISA 2025, 46 % des élèves des pays de l’OCDE utilisent au moins chaque semaine des agents conversationnels d’intelligence artificielle pour les aider à apprendre.
Mais là encore, les résultats présentés par Liu Min appellent à éviter les conclusions trop simples.
Pour certaines tâches scolaires précises, les élèves qui n’utilisent pas d’IA obtiennent en moyenne de meilleurs résultats que ceux qui y ont recours. En revanche, lorsqu’on observe l’utilisation générale d’outils d’IA pour apprendre, les utilisateurs hebdomadaires affichent des performances comparables à celles des non-utilisateurs. Les élèves qui utilisent fréquemment ces outils tout en ayant appris à évaluer la qualité des contenus produits par l’IA tendent même à obtenir des résultats légèrement supérieurs.
Cette évolution fait apparaître un nouvel enjeu éducatif : il ne suffit plus d'apprendre à utiliser un outil, il faut apprendre à contrôler ce qu’il produit.
L’OCDE relève en outre que les possibilités d'acquérir cette culture critique de l’IA sont davantage accessibles aux élèves issus des milieux socio-économiques favorisés. Une nouvelle forme de fracture pourrait ainsi apparaître, non plus seulement entre ceux qui ont ou non accès aux outils numériques, mais entre ceux qui savent réellement les utiliser, les questionner et en mesurer les limites.
Ces transformations doivent être rapportées aux dimensions du système éducatif chinois.
Les chiffres présentés par Liu Min correspondent aux statistiques publiées en juillet 2026 par le ministère chinois de l’Éducation pour l’année 2025. La Chine comptait alors 440 700 établissements d’enseignement, tous niveaux confondus, accueillant 280,404 millions d’élèves et étudiants, avec 18,701 millions d’enseignants titulaires.
Le taux brut de scolarisation dans le préscolaire atteignait 92,9 %, tandis que le taux de rétention dans les neuf années d’enseignement obligatoire s’établissait à 96,1 %. Le taux brut de scolarisation atteignait 92 % dans le deuxième cycle du secondaire et 61,3 % dans l’enseignement supérieur.
À lui seul, l’enseignement supérieur comptait 3 167 établissements et environ 48,73 millions d’étudiants, toutes formes d’enseignement supérieur confondues. Le nombre d’enseignants titulaires du supérieur atteignait 2,22 millions.
Cette échelle explique en partie la place donnée au numérique et à l’intelligence artificielle dans les réformes éducatives chinoises : les technologies sont envisagées non seulement comme des outils utilisés individuellement par les étudiants, mais également comme des moyens de gérer, personnaliser et évaluer un système comptant plusieurs centaines de millions d’apprenants.
Liu Min a également replacé ces réformes dans le développement de l’enseignement supérieur chinois, notamment à travers le programme « Double First-Class », destiné à renforcer des universités et disciplines considérées comme stratégiques.
La présentation a souligné le poids croissant des établissements d’enseignement supérieur dans la recherche chinoise ainsi que leur progression dans les classements internationaux.
Cette évolution est notamment visible dans le classement asiatique 2026 du Times Higher Education. Tsinghua University occupe la première place en Asie et Peking University la deuxième. Fudan University arrive septième, Zhejiang University huitième et Shanghai Jiao Tong University neuvième. La Chine continentale place ainsi cinq universités parmi les dix premières du classement asiatique 2026.
La dernière partie de la conférence a permis de mesurer l’étendue des usages envisagés pour l’intelligence artificielle dans l’éducation chinoise.
Liu Min a présenté plusieurs scénarios d’intégration de l’IA dans un système éducatif organisé autour de différents usages : enseignement, apprentissage, évaluation, recherche menée par les enseignants et gestion des établissements.
Pour les enseignants, les applications peuvent intervenir dans la préparation des cours, la correction des devoirs, la création de sujets d’examen, la distribution d’exercices personnalisés ou encore certaines activités réalisées directement en classe.
Un exemple projeté lors de la conférence montrait ainsi un outil capable d’analyser un texte rédigé en anglais par un élève et de proposer différentes corrections grammaticales et lexicales.
La personnalisation constitue l’un des principaux arguments avancés en faveur de ces technologies : un même système peut théoriquement proposer des exercices ou des contenus différents selon les besoins identifiés chez chaque élève. Mais cette capacité pose simultanément la question de la place laissée au jugement de l’enseignant, de la fiabilité des réponses générées et de la dépendance éventuelle des élèves envers ces outils.
L’enseignement présenté par Liu Min ne réduit donc pas le sujet à l’utilisation d'un agent conversationnel par des élèves. L’approche exposée est beaucoup plus large : elle concerne l’ensemble du fonctionnement du système éducatif, depuis la préparation d’un cours jusqu’à l’évaluation des apprentissages et à la gestion d’un établissement.
Les données du PISA introduisent toutefois une mise en garde importante. Elles ne montrent pas qu’une utilisation plus intensive du numérique ou de l’intelligence artificielle entraîne mécaniquement de meilleurs résultats. Au contraire, les écarts observés dépendent fortement du contexte, du type d’usage et de la capacité des élèves à conserver une démarche critique.
L’enjeu qui ressort de la conférence est ainsi moins de savoir s’il faut utiliser l’intelligence artificielle dans l’éducation que de déterminer ce que l’on doit continuer à apprendre et à exercer soi-même lorsque la technologie est capable de produire une réponse en quelques secondes.
Pour un système éducatif chinois qui compte plus de 280 millions d’élèves et étudiants, cette question dépasse largement l’expérimentation technologique. Elle touche désormais directement à la manière d’enseigner, d’évaluer et de préparer les générations futures à évoluer dans un environnement où l’accès à l’information devient presque immédiat, tandis que la capacité à la comprendre, à la vérifier et à la mettre en perspective reste une compétence profondément humaine.
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