01Évaluation par les pairs
- Aide à la formulation du feedbackPose des questions liées aux critères. Ne réécrit pas, ne note pas.
- Synthèse des retours reçusRegroupe les feedbacks reçus par un étudiant en points forts et pistes de progrès.
Chaque agent a une mission précise, cadrée par votre grille et votre consigne. Côté étudiant, il aide à formuler. Côté enseignant, il synthétise. La décision vous revient toujours.
Elle ne note pas, ne classe pas et ne décide pas. Nous l’écrivons noir sur blanc dans l’usage prévu de chaque agent, et nous le tenons dans le produit.
Chaque agent est décrit de la même façon. Vous savez ce qu’il fait, sur quoi, et ce qu’il refuse de faire. Ici, l’agent d’aide à la formulation du feedback.
Ce que l’agent doit accomplir, en une phrase.
Exemple : Aider l’évaluateur à rendre son feedback précis et utile.
Ce sur quoi il travaille, et rien d’autre.
Exemple : Le feedback en cours de rédaction, critère par critère.
Comment il s’y prend, et ce qu’il refuse.
Exemple : Il pose des questions. Il refuse de noter, de classer ou de décider d’un niveau.
Les éléments qui le cadrent.
Exemple : Votre grille, votre consigne, votre référentiel si vous en avez un.
Chaque modalité d’évaluation a ses agents. Vous les activez activité par activité. Sans eux, la plateforme fonctionne exactement de la même façon.
Aucun agent ne correspond à votre besoin ? Vous créez le vôtre, en trois étapes.
Une règle ne se modifie pas : la note ne se délègue pas. Un agent sur mesure ne peut ni noter, ni classer, ni décider d’un niveau.
Il apprend à formuler un feedback utile et à porter un regard juste sur son propre travail. L’agent l’accompagne, il ne fait pas à sa place.
Vous lisez des synthèses plutôt que des centaines de commentaires. Vous gardez la main sur chaque décision et chaque retour envoyé.
Un usage de l’IA cadré et documenté, que vous pouvez expliquer à vos équipes, à vos étudiants et à vos instances.
Nos choix s’appuient sur la recherche sur le feedback et l’évaluation par les pairs, dont une revue de 111 articles publiée en 2026 (Papi et al., 2026).
Ce sont les agents présentés sur cette page. Chaque agent a une mission précise, cadrée par votre grille et votre consigne. Il aide à formuler ou il synthétise. Il ne note jamais.
Non. Les agents ne notent pas, ne classent pas et ne décident d’aucun niveau. Les notes viennent des évaluations humaines et des coefficients que vous avez réglés.
Cela dépend du réglage que vous choisissez. Quand un agent aide l’enseignant à rédiger un feedback, vous décidez de valider le cadre seulement, ou chaque retour avant qu’il parte. Côté étudiant, l’agent pose des questions : c’est l’étudiant qui écrit.
Non. L’IA ChallengeMe n’évalue pas. Pendant le dépôt, l’agent propose des pistes de réflexion à partir de votre consigne et de vos attendus. Il ne réécrit pas le travail et ne le note pas. Vous choisissez de valider le cadre seulement, ou chaque retour. L’étudiant reste l’auteur de son travail.
Non. ChallengeMe ne fait ni détection d’IA ni surveillance. Nous préférons des dispositifs où l’étudiant explique et justifie sa démarche. Voir la thématique IA pédagogique.
Oui. Le module IA est une option, activable activité par activité. Toute la logistique, relances et calcul des notes compris, fonctionne sans IA.
La plateforme est hébergée en France, dans le respect du RGPD. Le détail des traitements liés aux agents IA est transmis à votre DPO sur simple demande.