La mise en œuvre par le terrain
Cette fiche est liée au dossier « IA générative et action publique éducative », proposé par Frédéric Amella
acteurs de terrain
auto-formation
communautés de pratique
Résumé & pistes
L’action publique ne se joue pas seulement dans les textes : elle est aussi produite par les agents qui la mettent en œuvre. Dans l’académie, l’offre de formation de l’EAFC passe d’une formation sur l’IA en 2022-2023 à 22 en 2023-2024, 54 en 2024-2025 et 210 en 2025-2026, soit 287 formations, conçues pour l’essentiel avant le cadre d’usage national.
Une part importante s’adresse aux acteurs-relais. Les entretiens menés avec des acteurs académiques montrent une temporalité ascendante : des expérimentations locales anticipent les orientations nationales et s’appuient sur elles dès leur parution. Ils montrent aussi que les relais se sont largement formés par eux-mêmes, dans des échanges entre pairs.
Ce mode d’apprentissage horizontal correspond aux usages du numérique, où la veille et le partage priment. Il renvoie au concept de « communauté de pratique » théorisé par Wenger : un domaine partagé, un engagement mutuel et un répertoire de ressources construit collectivement. Braun (2025) montre que ces communautés constituent, dans l’institution scolaire, un espace d’innovation et de développement professionnel à part entière.
Pistes pour les acteurs :
– Documenter ses expérimentations IA et les faire connaître (CARDIE, bassin, réseaux disciplinaires).
– Rejoindre ou animer une communauté de pratique pour mutualiser supports et retours d’usage.
– Prévoir des temps de mise à jour réguliers plutôt qu’une formation ponctuelle.
Pistes pédagogiques en classe (EMI, EMC) :
– Décliner le cadre national en règles de classe : à partir du cadre d’usage, les élèves co-construisent une charte d’usage de l’IA propre à la classe. Ils font ainsi l’expérience de la mise en œuvre locale d’un texte national.
– Faire de la classe une communauté de pratique : un carnet de bord collectif recense les usages testés, ce qui fonctionne, les limites et les erreurs rencontrées. Il est relu et enrichi au fil de l’année.
– Enquêter sur les usages : les élèves interrogent des membres de l’établissement (élèves, enseignants, personnels) sur leurs usages de l’IA et sur la manière dont ils ont appris à s’en servir, puis analysent la place de l’auto-formation et du partage entre pairs.
Une part importante s’adresse aux acteurs-relais. Les entretiens menés avec des acteurs académiques montrent une temporalité ascendante : des expérimentations locales anticipent les orientations nationales et s’appuient sur elles dès leur parution. Ils montrent aussi que les relais se sont largement formés par eux-mêmes, dans des échanges entre pairs.
Ce mode d’apprentissage horizontal correspond aux usages du numérique, où la veille et le partage priment. Il renvoie au concept de « communauté de pratique » théorisé par Wenger : un domaine partagé, un engagement mutuel et un répertoire de ressources construit collectivement. Braun (2025) montre que ces communautés constituent, dans l’institution scolaire, un espace d’innovation et de développement professionnel à part entière.
Pistes pour les acteurs :
– Documenter ses expérimentations IA et les faire connaître (CARDIE, bassin, réseaux disciplinaires).
– Rejoindre ou animer une communauté de pratique pour mutualiser supports et retours d’usage.
– Prévoir des temps de mise à jour réguliers plutôt qu’une formation ponctuelle.
Pistes pédagogiques en classe (EMI, EMC) :
– Décliner le cadre national en règles de classe : à partir du cadre d’usage, les élèves co-construisent une charte d’usage de l’IA propre à la classe. Ils font ainsi l’expérience de la mise en œuvre locale d’un texte national.
– Faire de la classe une communauté de pratique : un carnet de bord collectif recense les usages testés, ce qui fonctionne, les limites et les erreurs rencontrées. Il est relu et enrichi au fil de l’année.
– Enquêter sur les usages : les élèves interrogent des membres de l’établissement (élèves, enseignants, personnels) sur leurs usages de l’IA et sur la manière dont ils ont appris à s’en servir, puis analysent la place de l’auto-formation et du partage entre pairs.
Références
N. Hubé & A. Kervella (2024)
« (Ré)éduquer aux médias. Une action publique contre les “désordres informationnels” », Politiques de communication
