En formation professionnelle, l’évaluation ne se résume pas à une simple formalité administrative à effectuer par un quiz en fin de parcours. Elle structure l’apprentissage, éclaire les choix pédagogiques, contribue à l’amélioration continue, et guide dans le processus d’accompagnement des apprenants. Depuis quelque temps, l’intelligence artificielle, souvent perçue comme un outil de plus, s’immisce dans ce paysage et ouvre de nouvelles perspectives pour l’IA dans la conception des formations.

Et si l’IA n’était pas seulement un nouvel outil, mais devenait une modalité pédagogique à part entière, capable de renouveler l’expérience d’évaluation ?
Dans cet article, nous proposons de poser un double regard : d’abord sur les trois formes classiques d’évaluation en formation, puis sur la manière dont l’intelligence artificielle peut les enrichir, les transformer, et même les réinventer.

1. Un petit rappel de trois types d’évaluation

Dans un parcours de formation classique, trois formes d’évaluation sont souvent mobilisées à des moments clés du parcours.

- L’évaluation diagnostique : avant d’apprendre, mieux se connaître

Elle permet d’identifier les acquis, les lacunes et les représentations initiales des participants. Elle guide le formateur dans l’individualisation des parcours. En revanche, sa mise en œuvre repose souvent sur des quiz simplistes ou trop standardisés pour capter les nuances des profils d’apprenants.

- L’évaluation formative : apprendre en s’exerçant

Elle est intégrée au processus d’apprentissage et vise à fournir des feedbacks continus aux apprenants et au formateur pour permettre l’ajustement en direct de la formation et des objectifs pédagogiques associés. Les quiz, mises en situation, jeux de rôle, études de cas ou exercices sont autant de moyens d’impliquer l’apprenant dans un dialogue constructif avec ses erreurs. Comme l’ont montré Black & Wiliam (1998), l’évaluation formative joue un rôle clé dans la progression des apprenants.  Elle n’est pleinement efficace que lorsqu’elle intègre des feedbacks réguliers de la part du formateur, permettant aux participants de corriger leurs stratégies d’apprentissage en temps réel.

- L’évaluation sommative : mesurer pour valider

Positionnée à la fin d’un module ou d’un parcours, elle a une fonction certificative. Si elle permet de vérifier l’atteinte des objectifs, elle est parfois déconnectée du réel degré de mobilisation des compétences en situation de travail.

Chacune de ces évaluations a ses forces, mais aussi ses limites : manque de personnalisation, faible réactivité, loin de la réalité du terrain... C’est ici que l’IA peut ouvrir de nouvelles perspectives dans ces processus d’évaluation.

2. Quand l’IA devient une modalité d’évaluation

L’intégration de l’intelligence artificielle dans les évaluations ne consiste pas simplement à automatiser la production de tests existants. Elle permet d’imaginer de nouveaux dispositifs, plus interactifs, plus contextualisés, et souvent plus engageants. Explorons quelques pistes que j’ai eues l’occasion de mettre en place dans nos formations.

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- Le chatbot d’auto-diagnostic comme un miroir dynamique

Dès le démarrage d’une formation, un chatbot conversationnel peut accueillir le nouvel apprenant et lui poser une série de questions adaptatives en fonction des réponses obtenues. Ce type d’auto-évaluation contextualisée capte non seulement le niveau, mais aussi les besoins et les objectifs de l’apprenant. Ce type de dispositif permet d’être en rupture avec les traditionnels quiz d'auto positionnement, trop souvent proposés en ouverture de parcours, et trop statique pour accompagner l’apprenant dès l’ouverture de son parcours d’apprentissage.

- L’IA comme outil d’évaluation formative continue et individuelle

En cours de formation, les agents conversationnels permettent de proposer des évaluations et des feedbacks individualisés et immédiats. Contrairement à un quiz à choix multiples avec des feedbacks figés (en cas de bonnes ou de mauvaises réponses), le chatbot peut analyser une réponse libre et proposer des pistes de réflexion et de progression. Les travaux de VanLehn (2006) sur les tuteurs intelligents montrent que ces systèmes permettent une amélioration significative de l’apprentissage en offrant un feedback adapté au niveau d’apprentissage de chaque apprenant.

- L’IA comme modalité par les apprenants, pour les apprenants

Dans une expérience que j’ai menée, et partagée dans un podcast, une étudiante ingénieure a conçu, dans un de mes cours, un assistant IA pour dimensionner des équipements industriels. Cette démarche lui a permis bien plus que de calculer des équipements : elle a appris à structurer ses connaissances et à mobiliser son esprit critique. L’utilisation de l'IA, comme modalité pédagogique, pousse l’apprenant à clarifier ses idées, à formuler des questions pertinentes et à valider ses raisonnements. Loin de simplifier les processus d'apprentissage, l'utilisation de l'IA encourage une posture active, réflective et itérative. En formation, cela ouvre des perspectives inédites pour créer des projets hybrides, mêlant IA, réflexion, coproduction apprenants/formateurs et feedback pédagogique.

- La simulation pilotée par IA pour évaluer en contexte réaliste

Certaines IA peuvent aujourd’hui générer des scénarios d’évaluation à la volée, dans des contextes simulés proches de la réalité du terrain. Dans le cadre de nos formations de formateurs, nous avons conçu un simulateur IA spécifiquement pensé pour l'entraînement à l’animation dans des situations dites "difficiles". Ces contextes nécessitent plus qu’une simple maîtrise théorique : ils demandent de la pratique. Grâce à ce simulateur IA, les formateurs peuvent s’exercer à partir de scénarios réalistes, directement inspirés de situations observées sur le terrain. À l’issue de chaque session, un débriefing est proposé par l’intermédiaire de l’IA, offrant un retour personnalisé, constructif sur les choix opérés et les attitudes adoptées.

Que faut-il retenir ?

Quand l’IA n’est plus un simple outil digital, mais devient une modalité pédagogique à part entière, elle offre bien plus qu’un gain d’efficacité dans l’évaluation en formation. Elle permet d’instaurer un dialogue pédagogique individualisé, d'adapter les situations d’évaluation au plus près des compétences visées et de rendre les évaluations plus proches du terrain, interactives, personnalisées et efficaces.

Mais attention : comme toute modalité, l’IA ne remplace ni le formateur, ni le sens pédagogique. Elle exige un cadre éthique, une conception rigoureuse des scénarios d'évaluation, et une interprétation critique des données obtenues.

La question n’est donc plus “faut-il utiliser l’IA dans l’évaluation ?” mais plutôt : “comment la considérer comme une modalité d’apprentissage à part entière ?”

Trois références utilisées pour construire cet article 

• Black, P., & Wiliam, D. (1998). Assessment and classroom learning. Assessment in Education: principles, policy & practice, 5(1), 7-74.
• VanLehn, K. (2006). The behavior of tutoring systems. International journal of artificial intelligence in education, 16(3), 227-265.
• Lien vers le podcast mentionné : https://podcast.ausha.co/rendez-vous-en-terre-digitale/chatgpt-comme-modalite-pedagogique