Deux nouvelles venues des États-Unis, publiées le même jour, forment un même dossier. D'un côté, le média spécialisé The 74 rapporte les conclusions d'une recension de recherches sur les plateformes de tutorat par intelligence artificielle : elles ne remplacent pas encore l'accompagnement humain. De l'autre, Inside Higher Ed révèle que l'Université de Pennsylvanie, membre de la Ivy League, s'est mise à vérifier réellement que ses étudiants possèdent les préalables en mathématiques avant de les inscrire à des cours de calcul différentiel et d'algèbre avancée — une mesure de contrôle que l'établissement jugeait jusqu'ici superflue.
Le rapprochement n'a rien d'artificiel. Il pose une question qui traverse aussi le réseau scolaire québécois : quand les compétences en mathématiques reculent et que le personnel manque, la technologie peut-elle servir de rustine? La réponse que dessinent les données disponibles est nettement plus nuancée que le discours des fournisseurs.
Ce que dit la recherche sur les tuteurs artificiels
Le reportage de The 74 s'ouvre sur le témoignage d'une mère du Nouveau-Mexique dont la fille, aujourd'hui en quatrième année, a utilisé Amira — une plateforme de lecture assistée par IA très répandue dans les écoles américaines — durant un programme d'été. Son constat : l'avatar aux cheveux mauves ne semblait pas comprendre où sa fille achoppait réellement. Ce jugement de parent recoupe ce que la littérature scientifique commence à établir : les gains mesurés sont modestes, très variables selon les contextes, et rarement comparables à ceux du tutorat humain intensif.
Ce point de comparaison est crucial, parce que le tutorat humain est l'une des interventions éducatives les mieux documentées qui soient. Les travaux du J-PAL North America et les synthèses de l'Education Endowment Foundation britannique convergent depuis des années : le tutorat à haute intensité — de petits groupes de un à quatre élèves, plusieurs séances par semaine, intégrées à l'horaire régulier, avec un tuteur stable — produit des effets importants, souvent équivalents à plusieurs mois d'apprentissage supplémentaires. Mais ces effets s'effondrent dès qu'on relâche les paramètres : tutorat offert après l'école sur une base volontaire, tuteurs qui changent constamment, groupes trop grands, dosage insuffisant. Autrement dit, ce n'est pas « le tutorat » qui fonctionne, c'est un devis très précis de tutorat.
La nuance a son importance pour l'IA. Les plateformes automatisées reproduisent facilement le paramètre le plus coûteux — la fréquence, la disponibilité, le rapport un pour un — mais reproduisent mal celui qui semble décisif : la relation. Un tuteur humain diagnostique une erreur de raisonnement, perçoit le découragement, ajuste son approche, tient l'élève responsable de sa présence. Les recensions les plus récentes suggèrent que les outils d'IA fonctionnent mieux comme soutien à l'enseignant — préparation d'exercices, rétroaction sur des travaux, pratique guidée supplémentaire — que comme substitut à l'adulte.
Penn : quand l'université cesse de présumer
Le geste de l'Université de Pennsylvanie mérite d'être lu pour ce qu'il est : un aveu institutionnel. Selon Inside Higher Ed, l'établissement vérifie désormais activement la préparation de ses étudiants avant de les laisser s'inscrire à des cours de mathématiques avancées, dans un contexte où les compétences mathématiques déclinent à l'échelle mondiale. Une université ultra-sélective, qui recrute parmi les meilleurs dossiers de la planète, juge nécessaire de valider ce qu'elle tenait pour acquis.
Ce recul n'est pas isolé. Les résultats du Programme international pour le suivi des acquis des élèves de l'OCDE ont montré, à la publication du cycle 2022, la chute la plus marquée jamais enregistrée en mathématiques dans l'ensemble des pays participants — environ 15 points en moyenne par rapport à 2018. Le Québec, historiquement fort en mathématiques, n'a pas échappé au mouvement, même s'il demeure au-dessus de la moyenne canadienne et internationale. Aux États-Unis, les résultats de la National Assessment of Educational Progress ont confirmé que les pertes accumulées pendant la pandémie ne se sont pas résorbées, et que l'écart s'est creusé entre les élèves les plus forts et les plus faibles.
La décision de Penn illustre une mécanique en cascade : quand le secondaire livre des diplômés moins préparés, l'enseignement supérieur finit soit par abaisser ses exigences, soit par ériger des barrières. Aucune des deux options n'est bonne.
Le Québec a déjà beaucoup dépensé en tutorat
On l'oublie parfois : le réseau québécois a investi des sommes considérables en soutien scolaire depuis la pandémie. Dès 2021, le ministère de l'Éducation a déployé un programme de tutorat massif financé à hauteur de plusieurs dizaines de millions de dollars, mobilisant étudiants universitaires, retraités et personnel scolaire. Des budgets récurrents pour le « soutien aux élèves en difficulté », l'aide aux devoirs et la récupération se sont ajoutés dans les enveloppes annuelles. Plus récemment, la refonte de la formation professionnelle et le virage numérique ont fait entrer dans les classes une panoplie d'applications adaptatives.
Le problème n'est pas l'investissement. C'est qu'on peine à dire ce qu'il a produit. Contrairement au Royaume-Uni, qui a soumis son National Tutoring Programme à des évaluations indépendantes ayant révélé des résultats décevants dès que le programme s'est éloigné du modèle intensif, le Québec n'a pas publié d'évaluation robuste et systématique de l'effet de son tutorat pandémique sur les apprentissages mesurés. On connaît le nombre d'élèves rejoints, le nombre d'heures, les sommes dépensées. On connaît beaucoup moins l'effet sur les résultats en mathématiques à la sortie du secondaire.
C'est précisément le trou de données que l'exemple de Penn éclaire. Aux États-Unis, Inside Higher Ed rapportait le même jour que 130 collèges ont finalement transmis les données manquantes sur les résultats de leurs étudiants — signe qu'une pression existe pour rendre ces informations publiques. Au Québec, le suivi longitudinal entre les compétences à la fin du secondaire, la réussite des cours de mathématiques au cégep et la persévérance à l'université demeure fragmentaire. Les cégeps constatent empiriquement les difficultés dans les cours de calcul, mais le réseau ne dispose pas d'un tableau de bord permettant de relier ces constats aux interventions financées en amont.
La pénurie, moteur de la tentation numérique
Le contexte québécois rend l'argument commercial des plateformes redoutablement efficace. La pénurie d'enseignants demeure aiguë, avec des milliers de personnes non légalement qualifiées devant des classes. Les délais d'attente pour une évaluation en orthopédagogie ou en orthophonie se comptent souvent en mois, parfois en années dans certaines régions. Devant une liste d'attente, un logiciel qui promet un diagnostic instantané et un parcours personnalisé pour une fraction du coût d'un professionnel est une proposition politiquement séduisante.
Mais substituer un outil à un poste vacant n'est pas la même décision qu'ajouter un outil à une équipe complète. La distinction s'efface facilement dans les budgets. Et les élèves les plus susceptibles de se voir offrir la version automatisée sont ceux qui bénéficieraient le plus de l'accompagnement humain : élèves en difficulté, milieux défavorisés, écoles qui recrutent difficilement.
Ce qu'il faudrait mesurer
Trois chantiers découlent de ce dossier. D'abord, exiger des données comparatives : toute plateforme d'IA achetée par un centre de services scolaire devrait faire l'objet d'une évaluation indépendante de son effet sur les apprentissages, pas seulement de son taux d'utilisation. Ensuite, protéger le devis qui fonctionne : si le tutorat humain intensif produit des gains, il faut le financer selon ses paramètres réels — fréquence, stabilité, intégration à l'horaire — plutôt que dans sa version diluée. Enfin, construire le suivi longitudinal manquant entre le secondaire, le cégep et l'université en mathématiques, faute de quoi le Québec découvrira ses retards au moment où les établissements postsecondaires commenceront, comme Penn, à refermer la porte.
L'intelligence artificielle a une place dans la classe québécoise. Elle n'a simplement pas encore démontré qu'elle pouvait occuper celle de l'adulte qui manque.