L’IA prédit mieux la réussite scolaire qu’un test ADN ou un enseignant
- ARKTechNews
- 24 juil.
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Une étude publiée dans Communications Psychology démontre qu’un simple texte rédigé à l’âge de 11 ans peut prédire avec précision certaines capacités cognitives et éducatives à long terme. Ces essais, écrits par des enfants britanniques en 1969, ont été analysés à l’aide d’un modèle GPT pour en extraire des représentations sémantiques complexes. Les chercheurs ont ensuite comparé ces prédictions à celles issues de données génétiques ou d’évaluations humaines.
Des performances au-delà de l’humain et de l’ADN
L’intelligence artificielle a réussi à prédire le niveau de lecture à 11 ans avec une précision de 59 %, contre 57 % pour les enseignants et seulement 14 % pour les scores polygéniques. Elle a également anticipé avec 26 % de fiabilité si un enfant atteindrait l’enseignement supérieur à 33 ans, un chiffre proche des prédictions des enseignants (29 %) et bien supérieur à celui des données génétiques (19 %). Ces résultats indiquent que les caractéristiques linguistiques extraites des textes sont plus informatives que le patrimoine génétique.
Méthodes et validité scientifique
L’étude a mobilisé un ensemble d’algorithmes classiques (forêts aléatoires, machines à vecteurs de support, gradient boosting), combinés via le framework SuperLearner. Chaque essai a été transformé en une série d’indicateurs linguistiques et en un vecteur de 1 536 dimensions via le modèle GPT. Les chercheurs ont utilisé une validation croisée rigoureuse pour éviter les surapprentissages et ont comparé les résultats à plusieurs baselines statistiques et sociologiques.
Vers des applications éducatives et sociales
Ces résultats suggèrent que de simples productions écrites peuvent devenir un outil puissant pour détecter précocement des besoins éducatifs spécifiques. Une étude distincte, publiée en mai 2025 dans Multimodal Technologies and Interaction, a démontré qu’un système de retour pédagogique basé sur GPT-4 pouvait améliorer la performance moyenne des élèves tout en réduisant les écarts de niveau, notamment dans des disciplines comme les arts visuels.
Limites éthiques et risques potentiels
Plusieurs publications alertent sur les risques liés à une automatisation massive de l’évaluation. Une étude publiée sur arXiv en avril 2025 a montré que certains modèles linguistiques peuvent détecter, même involontairement, l’origine socio-économique d’un élève, ce qui pourrait introduire des biais. Par ailleurs, une recherche du MIT a mis en évidence une baisse d’activité cérébrale et de diversité linguistique lorsque des étudiants s’appuient excessivement sur l’IA pour rédiger leurs textes, soulevant des inquiétudes sur le développement cognitif à long terme.
Contexte plus large : l’IA dans l’éducation aujourd’hui
L’intégration des grands modèles de langage dans l’éducation est en forte accélération. Selon le Financial Times, plusieurs universités testent des outils comme ChatGPT ou Claude pour accompagner les étudiants. Mais les experts pointent un danger : en remplaçant l’effort par la suggestion automatisée, ces technologies pourraient appauvrir les capacités de raisonnement et nuire à la formation intellectuelle de fond. Ce débat est au cœur des réflexions actuelles sur l’avenir de l’enseignement assisté par l’IA.
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