Un article académique marocain qui fait miroir
En juin 2026, on cherche encore, côté français, un document institutionnel qui pose l'IA en éducation avec cette netteté. La circulaire de rentrée évoque le numérique. Les académies organisent des webinaires. Mais un cadre stratégique articulé, qui parte des besoins du terrain et remonte aux choix de gouvernance ? Rare.
C'est précisément ce que publie Ahmed Fal Merkazi dans le premier numéro de la revue Transformations éducatives (2024), éditée au Maroc. L'article s'intitule « L'intelligence artificielle (IA) au service de l'éducation au Maroc : défis, opportunités et stratégies ». Il mérite qu'on s'y arrête — non pas pour le copier, mais parce qu'il soulève, depuis un contexte très différent du nôtre, exactement les bonnes questions. Et parce que les angles morts qu'il révèle ne sont pas les siens : ils sont aussi les nôtres.
L'article s'appuie sur une revue de littérature internationale et un benchmarkBenchmark (ou benchmarking) — Démarche qui consiste à comparer ses pratiques ou ses performances à celles d'organisations considérées comme références. En éducation, comparer son système à celui de la Finlande ou de Singapour est un exercice de benchmarking. Limite principale : les contextes ne sont jamais directement comparables. de plusieurs systèmes éducatifs — Singapour, Finlande, Kenya, Australie, Brésil, Canada, États-Unis. Il propose ensuite un cadre stratégique en six composantes pour le système éducatif marocain. Ce n'est pas une étude de terrain. Ce n'est pas un rapport d'inspection. C'est un exercice de mise en cohérence, et c'est précisément là que réside son intérêt pour nous.
Le programme GENIE : quand l'équipement précède la pédagogie
Fal Merkazi part d'un constat honnête : le Maroc a posé des bases solides avec le programme GENIE — équipement des établissements en matériel informatique, formation initiale des enseignants à l'outil numérique, connectivité progressive des écoles. Ces investissements ont été réels. Mais l'arrivée de l'IA générative change la donne, et ces bases ne suffisent plus. Le programme GENIE a surtout équipé. Il n'a pas transformé les pratiques pédagogiques.
Ce décrochage entre équipement et transformation pédagogique, les chefs d'établissement français le connaissent intimement. On a tous vécu l'installation de TBI dans des salles où ils servent de vidéoprojecteurs améliorés depuis dix ans. On a distribué des tablettes en REP qui ont fini rangées dans des chariots faute d'accompagnement. Les ENT déployés académie par académie ont souvent produit davantage de charge administrative qu'ils n'ont ouvert de pratiques nouvelles. L'outil sans le projet pédagogique, c'est du mobilier coûteux.
Ce que dit Fal Merkazi, et que les bilans DEPP et les rapports IGÉSR français confirment depuis plusieurs années, c'est que l'intégration pédagogique du numérique est un processus lent, non-linéaire, qui exige un accompagnement continu. Il ne suffit pas d'un plan d'équipement et d'une journée de formation pour changer les pratiques en classe. Les enseignants qui intègrent réellement les outils numériques dans leur pédagogie sont ceux qui ont eu le temps d'expérimenter, de se tromper, de partager avec leurs pairs — pas ceux qui ont suivi un module de deux heures sur le prompt engineeringPrompt engineering — Art de formuler des instructions précises à destination d'un modèle d'IA générative pour en obtenir des résultats pertinents. Un « prompt » bien construit précise le contexte, le rôle attendu du modèle, le format de la réponse et les contraintes. Utile, mais insuffisant sans réflexion pédagogique sur l'opportunité d'utiliser l'IA..
L'équité : condition préalable, pas morale de conclusion
Ce qui distingue l'approche de Fal Merkazi de la majorité des discours institutionnels sur l'IA éducative, c'est la place accordée à l'équité d'accès. Elle n'est pas traitée comme un paragraphe de conclusion convenu, mais comme une condition préalable à toute intégration. Tant que tous les apprenants n'ont pas accès aux infrastructures — connectivité fiable, équipements adaptés, compétences numériques de base — l'IA ne fait pas que laisser certains élèves à la traîne. Elle accélère l'écart.
Cette logique est exactement celle de l'effet MatthieuEffet Matthieu — Concept issu de la sociologie des sciences (Robert Merton, 1968), tiré de l'Évangile selon Matthieu : « on donnera à celui qui a, et il sera dans l'abondance ». En éducation, il désigne le phénomène par lequel les élèves qui ont déjà de bonnes bases bénéficient davantage des ressources supplémentaires que ceux qui en ont le plus besoin. Les outils d'IA tendent à amplifier cet effet. en éducation. Un outil d'IA générative performant profite en premier aux élèves qui savent formuler des questions précises, qui ont un environnement calme pour travailler, qui maîtrisent les codes implicites des interfaces numériques. En REP, en ULIS, dans les lycées professionnels ruraux, cette inégalité de départ n'est pas un détail technique : c'est le cœur du problème.
Pour un chef d'établissement, cette perspective oblige à poser la question avant tout déploiement : qui, dans mon établissement, ne pourra pas accéder à cet outil dans des conditions équivalentes aux autres ? Les élèves sans connexion à la maison. Les élèves allophones dont les modèles de langage gèrent mal les variantes linguistiques. Les élèves en situation de handicap pour lesquels les interfaces standard sont inaccessibles. Les AESH et les enseignants qui n'ont pas eu le temps de se former (ou qui ne veulent pas !) . Répondre à cette question avant le déploiement, c'est de la politique éducative. L'ignorer, c'est laisser le marché décider à notre place (et en plus "subir" une pensée qui n'est pas la nôtre).
Les biais algorithmiques comme enjeu de souveraineté
Sur ce point, l'article marocain est plus direct que beaucoup de textes officiels français. Fal Merkazi traite les biais algorithmiquesBiais algorithmique — Erreur systématique produite par un algorithme, souvent héritée des données d'entraînement. Un modèle de langage entraîné sur des textes majoritairement produits "par des hommes blancs anglophones reproduira les représentations, les absences et les hiérarchies implicites de ce corpus". En éducation, cela peut conduire à des évaluations ou des recommandations discriminantes. et la protection des données des élèves non pas comme des contraintes réglementaires à satisfaire, mais comme des enjeux de souveraineté éducative. La question n'est pas : « est-ce conforme à la réglementation ? » Elle est : « qui décide des représentations du monde que nos outils d'apprentissage transmettent aux élèves ? »
Un modèle de langage entraîné sur des corpus majoritairement anglophones, développé par une entreprise américaine soumise au Cloud ActCloud Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act, États-Unis, 2018) — Loi américaine qui autorise les autorités fédérales américaines à exiger d'une entreprise américaine l'accès à des données stockées à l'étranger, sans notification préalable aux personnes concernées ni aux gouvernements étrangers. Concerne tous les grands fournisseurs cloud américains (AWS, Google, Microsoft, etc.) même lorsque leurs serveurs sont en Europe., hébergé hors Union européenne, véhicule des représentations culturelles, des hiérarchies implicites, des absences. Utiliser ces outils sans cette conscience-là dans une salle de classe française, c'est déléguer une part du projet éducatif à des acteurs qui n'ont pas été mandatés pour ça.
C'est ici qu'intervient le rôle de la CNILCNIL (Commission nationale de l'informatique et des libertés) — Autorité administrative indépendante française chargée de veiller à la protection des données personnelles et au respect du RGPD. Elle publie des recommandations, mène des contrôles et peut sanctionner les organismes qui ne respectent pas la réglementation. Pour les établissements scolaires, elle est l'interlocuteur de référence sur tout traitement de données concernant des élèves mineurs. et, dans les établissements, du DPODPO (Data Protection Officer — Délégué à la protection des données) — Personne désignée au sein d'un organisme pour veiller au respect du RGPD. Dans l'Éducation nationale, les académies ont généralement un DPO mutualisé. Les chefs d'établissement peuvent le solliciter avant tout déploiement d'un outil traitant des données d'élèves.. Mais Fal Merkazi a raison de souligner que la conformité réglementaire ne suffit pas : elle cadre les conditions minimales, elle ne définit pas le projet éducatif.
« L'intégration de l'IA soulève des questions éthiques, notamment en ce qui concerne la protection de la vie privée et la sécurité des données. Les politiques et pratiques doivent garantir que les technologies d'IA soient utilisées de manière à respecter les droits des apprenants et à promouvoir un environnement d'apprentissage sûr. »
— Ahmed Fal Merkazi, Transformations éducatives, n°1, 2024
La formation pédagogique : le maillon que personne ne veut financer
Fal Merkazi insiste sur une distinction que les plans de formation français tendent à effacer : former les enseignants à utiliser les outils d'IA, c'est une chose. Les former à intégrer ces outils dans une pédagogie cohérente, à comprendre ce qu'ils font réellement — leurs limites, le type de raisonnement qu'ils favorisent et celui qu'ils court-circuitent — c'en est une autre.
Les recherches de John HattieJohn Hattie — Chercheur néo-zélandais en sciences de l'éducation, auteur de Visible Learning (2009). Il a synthétisé plus de 1 200 méta-analyses portant sur 300 millions d'élèves pour identifier les facteurs qui influencent réellement les apprentissages. Son « hinge point » à d = 0,40 distingue les interventions efficaces des interventions peu probantes. Ses travaux sont influents mais aussi débattus — notamment sur la méthode de cumul des méta-analyses. sur l'effet des interventions pédagogiques, ou les méta-analyses de Kluger et DeNisi sur le feedbackFeedback (ou rétroaction) — Information donnée à un apprenant sur l'écart entre sa performance actuelle et la performance attendue, dans le but de guider les efforts futurs. Hattie et Timperley (2007) distinguent quatre niveaux de feedback : sur la tâche, sur le processus, sur l'autorégulation, sur la personne. Le feedback sur la tâche est le plus courant mais pas toujours le plus efficace. Selon Kluger et DeNisi (1996), un tiers des interventions de feedback ont un effet négatif sur les apprentissages., montrent que ce qui fait la différence dans les apprentissages, c'est la qualité de l'interaction entre l'enseignant et l'élève, la rétroaction précise sur les erreurs, la construction progressive des savoirs. Un outil qui automatise la production de résumés ou de quiz peut libérer du temps pour ces interactions — ou au contraire les court-circuiter si on l'utilise en substitut du jugement pédagogique.
Depuis 2023, on voit fleurir en France des journées de formation au prompt engineering pour les enseignants. Utile à la marge. Mais savoir rédiger un prompt efficace ne dit rien de la question pédagogique centrale : quand est-il pertinent de déléguer une tâche cognitive à un modèle de langage, et quand est-ce que ça nuit à l'apprentissage ? C'est une question de didactique, pas d'interface. Et c'est une question que peu de plans académiques adressent directement.
Ce que le cadre en six composantes dit à un chef d'établissement
Le frameworkFramework (cadre de référence) — Structure organisée de concepts, de principes et de recommandations qui guide la réflexion ou l'action dans un domaine. Un framework n'est pas un protocole à appliquer mécaniquement : c'est un outil de pensée qui aide à poser les bonnes questions dans le bon ordre. Il doit être adapté au contexte local, pas transposé tel quel. proposé par Fal Merkazi — analyse des besoins, infrastructure, formation, contenu, éthique, partenariats — n'est pas directement transposable dans un EPLE français. Il est conçu pour piloter une politique nationale. Mais sa structure a une utilité immédiate comme grille de questionnement collectif.
La composante « éthique et gouvernance » est celle que les établissements français ont le moins travaillée. La plupart des EPLE qui utilisent des outils d'IA en classe le font sans cadre formalisé : pas de charte d'usage, pas de critère de sélection des outils, pas de réflexion collective sur ce qu'on veut et ce qu'on refuse. Les enseignants expérimentent individuellement, souvent dans l'enthousiasme, parfois dans l'inquiétude. La direction regarde, sans toujours avoir les moyens de cadrer.
Or c'est précisément là que le rôle du chef d'établissement est décisif. Pas pour bloquer les usages, pas pour les labelliser en bloc, mais pour créer les conditions d'une délibération collective : en conseil pédagogique, en formation d'équipe, dans le cadre du projet d'établissement. Quels outils entrent dans nos classes ? Avec quels critères ? Pour quels usages ? Avec quelle information des élèves et des familles ? Ces questions méritent des réponses d'établissement, pas des réponses individuelles.
Les limites de l'article — et pourquoi elles importent
Il faut être honnête sur ce que cet article n'est pas. C'est une revue de littérature et un cadre normatif. Il ne produit pas de données primaires sur ce qui se passe réellement dans les classes marocaines. Les exemples internationaux sont cités comme benchmarks, mais le benchmarking a ses limites quand on ne prend pas en compte les contextes socio-politiques, les niveaux de développement économique, les systèmes de formation initiale qui rendent ces réussites possibles ou impossibles à reproduire.
Pour nous, en France, la question n'est pas « quel framework adopter » mais « qu'est-ce qui se passe réellement dans les salles, et comment on le mesure honnêtement ? » Sur ce point, les publications récentes de la DEPP et les travaux du Conseil scientifique de l'Éducation nationale (CSEN) sont plus utiles que n'importe quel cadre stratégique importé — pas parce qu'ils sont meilleurs en théorie, mais parce qu'ils partent de données françaises, dans des contextes institutionnels que nous connaissons.
Ce qu'on peut en faire dès la semaine prochaine
L'article de Fal Merkazi n'est pas un guide opérationnel. Mais sa grille en six composantes a une utilité immédiate pour tout chef d'établissement qui réfléchit à une politique d'établissement sur l'IA. Où en est-on sur l'accès réel aux outils au sein de l'établissement — pas l'accès théorique, l'accès pratique, pour tous les élèves ? Sur la formation pédagogique des enseignants ? Sur l'équité d'accès pour les élèves en ULIS, allophones, sans connexion à la maison ? Sur les critères de sélection des outils et ce qu'on sait de leurs biais algorithmiques et de leurs conditions d'hébergement ? Sur l'information des élèves et des familles ?
Ces questions n'ont pas de réponse clé en main. Mais les poser collectivement, c'est déjà choisir d'être acteur d'une politique éducative plutôt que consommateur passif d'une offre commerciale en expansion rapide.
Pour aller plus loin
- Ahmed Fal Merkazi, « L'intelligence artificielle (IA) au service de l'éducation au Maroc : défis, opportunités et stratégies » — Transformations éducatives, n°1, 2024, E-ISSN 3085-4547.
- OCDE, From transition to transformation — insights from the 2023 Digital Education Outlook — OCDE, 2023.
- CNIL — ressources sur l'IA et la protection des données — CNIL, France, 2024-2026.
- Conseil scientifique de l'Éducation nationale (CSEN) — publications et avis — Ministère de l'Éducation nationale, France.
- John Hattie, Visible Learning — base de données des méta-analyses — Visible Learning Plus, mise à jour continue.
- DEPP, Les données sur le numérique à l'école — Ministère de l'Éducation nationale, France.
- IGÉSR, rapports sur l'IA et le numérique en éducation — Inspection générale de l'Éducation, du Sport et de la Recherche, 2023-2024.