L’IA à l’épreuve des compétences hors programme
Résoudre un problème encore jamais étudié : pour un apprenti, l’obstacle peut sembler difficile à franchir. L’intelligence artificielle générative pourrait l’aider à dépasser cette limite.
Encore faut-il distinguer la réussite d’un exercice avec assistance de l’acquisition durable d’une compétence.
C’est tout l’intérêt d’une expérience menée dans douze écoles professionnelles allemandes. Selon un document de travail publié par l’IZA en octobre 2026, six chercheurs ont étudié les performances de 673 apprentis en dernière année d’informatique.
Les participants devaient réaliser plusieurs exercices liés à leur métier, dont certains mobilisaient des connaissances hors programme. Un tirage au sort déterminait qui pouvait utiliser une IA générative.
Un coup d’accélérateur sur les résultats
Sur l’exercice inscrit au programme, le groupe disposant de l’IA a obtenu une part du barème supérieure de 44 points de pourcentage à celle du groupe témoin. Sur les deux exercices hors programme, les écarts atteignaient 26 et 31 points.
Ces chiffres mesurent un gain de performance sur des exercices précis. Ils montrent qu’avec un assistant, des apprentis peuvent aborder certaines tâches qui leur seraient autrement difficiles d’accès. Ils ne permettent pas, à eux seuls, de conclure à une maîtrise plus large du métier.
La compréhension, mesurée immédiatement après les exercices, progressait également dans les comparaisons portant sur l’ensemble des participants. Le dispositif expérimental permet d’attribuer ces différences à l’accès à l’outil, dans les conditions du test.
Le vrai test commence sans assistant
Reste la question du temps. Quelques semaines plus tard, les participants sauraient-ils résoudre un problème comparable, présenté autrement et sans aide ?
Cette étape est décisive pour la formation professionnelle. Une réponse correcte peut traduire un raisonnement compris, mais aussi une solution suivie sans en maîtriser tous les ressorts. L’enjeu consiste donc à vérifier ce que l’apprenti retient, explique et réutilise face à une situation nouvelle.
Une piste à tester pour l’OFPPT
Au Maroc, un pilote dans une filière informatique pourrait reprendre cette logique. Première étape : diagnostiquer un incident fictif avec un assistant, comparer plusieurs explications et justifier la solution retenue. L’évaluation porterait sur le résultat, mais aussi sur les vérifications effectuées.
Quelques semaines plus tard, un exercice inédit sans IA permettrait de mesurer les acquis qui persistent. Une mise en situation en entreprise compléterait l’évaluation : le stagiaire sait-il expliquer ses choix à un collègue, repérer une erreur et reconnaître le moment où il doit demander de l’aide ?
La même démarche intéresserait les entreprises souhaitant requalifier leurs salariés. Le nombre de dossiers traités compterait autant que les erreurs et le besoin d’accompagnement.
L’IA pourrait ainsi élargir le champ des tâches accessibles aux apprentis. Pour lui confier une responsabilité nouvelle, il faudra toutefois regarder au-delà de la bonne note : que sait-il faire lorsque personne ne lui souffle la réponse ?