Les 8 et 9 juin derniers, nous avons réuni à Montpellier une quinzaine d’enseignants et de responsables pédagogiques issus de formations très différentes — MBS, EFrei, Université Caen, ICN, Université Montpellier, École nationale de la Magistrature, UT Capitole, entre autres. Deux jours autour d’une seule question : comment l’approche par compétences et l’IA peuvent-elles se répondre concrètement ?
Jacques Tardif animait le cadre théorique. Moi, les outils et les démonstrations. Ce compte-rendu résume ce qui s’est passé — et les idées qui ont marqué la salle.
Le point de départ : un problème qu’on avait depuis longtemps
La première heure a posé quelque chose d’inconfortable à entendre, mais que tout le monde a reconnu.
L’IA n’a pas créé le problème de nos évaluations. Elle l’a rendu visible.
Quand un étudiant produit avec ChatGPT ce qu’on lui demandait — un rapport, une synthèse, une analyse de cas — c’est rarement de la triche. C’est le signe que la consigne n’évaluait pas ce qu’on croyait évaluer. Elle demandait de la restitution, de l’application d’une méthode connue. L’IA sait faire ça. Très bien. Plus vite que n’importe quel étudiant.
Jacques Tardif a mobilisé le cadre de Kahneman pour nommer ce qui s’est passé : pendant des décennies, on a cru évaluer le Système 2 — le raisonnement lent, délibéré, qui juge sous incertitude. On activait surtout le Système 1 — la restitution rapide, la reconnaissance de schémas connus. Ce n’est pas la faute des enseignants. C’est la logique dans laquelle le système fonctionnait. L’IA, elle, rend impossible de continuer à les confondre.
Trois types de formation — et une seule qui tient
L’après-midi du premier jour a mis les participants en situation de diagnostiquer leurs propres évaluations. Ce moment a produit les échanges les plus denses de la formation.
Avant d’aller là, Jacques avait proposé une grille simple pour penser ce qu’on prépare vraiment :
Il y a les formations par restitution. On apprend aux étudiants à restituer, appliquer des méthodes, produire des livrables. L’IA fait ça mieux qu’eux. Ils arrivent sans avantage différenciant.
Il y a les formations par adaptation. On les entraîne à utiliser des outils, à itérer. Ils savent travailler avec l’IA. Fonctionnels — mais interchangeables.
Et il y a les formations par compétences. On les entraîne à mobiliser, à juger, à s’engager dans des situations complexes et inédites. Ils font ce que l’IA ne fait pas. Irremplaçables là où ça compte.
La question n’est pas rhétorique : pour laquelle les préparez-vous ?
Ce que l’atelier a révélé
Chaque participant avait apporté une évaluation existante — un énoncé, une grille de notation. On l’a passée au radar avec une grille de diagnostic : que demande cette évaluation à l’étudiant ? Ce qu’une IA peut faire à sa place, sur 5 ? Quelle est la place du savoir-agir réel ?
Le résultat était systématique : les évaluations les plus fragiles n’étaient pas les plus simples. C’étaient souvent les plus élaborées en apparence — des études de cas avec données fournies, des dossiers à rendre, des rapports de stage. Des formats qui semblent sérieux, mais où l’IA peut faire l’essentiel du travail de fond.
Les évaluations robustes, en revanche, avaient toutes quelque chose en commun : elles révèlent un processus de pensée, pas un produit. L’oral avec questions imprévues. Le portfolio avec réflexivité authentique. La situation authentique à enjeu réel. La conversation d’évaluation.
Un participant a dit quelque chose que tout le monde a senti : « Ce n’est pas l’IA qui m’inquiète. C’est de réaliser que je n’avais pas vraiment besoin d’elle pour pointer ce problème. »
Concevoir avec l’IA : le geste, pas le résultat
Le deuxième jour a changé de registre. Exit le diagnostic — place à la conception.
L’idée centrale : l’IA est un très bon outil de conception pédagogique, à condition de savoir lui parler. Un prompt naïf produit du générique. Un prompt pédagogique bien construit peut générer des situations d’évaluation que vous n’auriez pas pu créer seul — en termes de réalisme, de complexité, ou de croisement disciplinaire.
Trois démonstrations live ont montré le geste : générer un cas avec une erreur intentionnelle que l’étudiant doit détecter (un écart budgétaire entre deux annexes qui ne saute pas aux yeux), construire une situation interdisciplinaire entre santé publique et analyse de données, produire une grille critériée à quatre niveaux à partir d’une compétence APC formulée correctement.
Ce n’est pas de la magie. C’est de la méthode. Un prompt pédagogique demande un contexte, une compétence visée, une contrainte de robustesse, une consigne, un format attendu. Et de l’itération. Le premier jet est rarement le bon.
L’après-midi, chaque binôme a prototypé une situation d’évaluation complète à partir de leurs propres cas. Contexte, livrable, place de l’IA, critères observables. Jacques Tardif circulait, commentait la pertinence APC. Une tension revenait souvent : la situation est-elle vraiment ancrée dans le réel, ou reste-t-elle générique malgré un habillage professionnel ?
Ce qu’on emporte
La clôture de Jacques Tardif a posé les choses simplement.
Ce qui s’épuise, c’est la logique d’évaluer ce qu’on a enseigné — vérifier que l’étudiant a reçu et retenu. C’était déjà fragile avant l’IA. C’est désormais indéfendable.
Ce qui émerge, c’est évaluer ce que l’étudiant sait faire avec ses ressources, y compris l’IA. Ce qu’il démontre en situation, pas ce qu’il produit à la maison. La trace de son processus de pensée. Son rapport à l’incertitude : douter au bon endroit.
Ce n’est pas une révolution. C’est une cohérence retrouvée avec ce que l’APC promettait depuis le début.
Chaque participant est reparti avec un diagnostic de ses évaluations face à l’IA, un prompt pédagogique fonctionnel, et un prototype de situation d’évaluation testable. Pas des certitudes. Un cadre, des outils, et l’envie d’essayer.
La prochaine formation n’est pas encore programmée. Si vous souhaitez être informé en priorité, ou si vous cherchez à engager ce travail dans votre établissement, contactez-nous.
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