À Londres, une classe sans professeurs : l’intelligence artificielle dans l’éducation à l’épreuve du réel
Vous imaginez une salle de classe où personne n’écrit au tableau, où aucun adulte ne détient le savoir, où quatorze adolescents fixent un écran en silence — et pourtant apprennent. C’est le pari du David Game College, établissement privé du centre de Londres, qui a lancé il y a environ un an et demi une classe pilote où l’intégralité de l’enseignement est confiée à un agent d’intelligence artificielle. L’expérience, unique au Royaume-Uni selon Le Figaro, interroge une question plus large : que devient l’éducation quand l’intelligence artificielle remplace, non pas assiste, l’enseignant ? Sans dramatiser ni vendre du rêve, voici ce que révèle ce dispositif — et ce qu’il ne révèle pas encore.
Le David Game College, laboratoire londonien de l’IA en éducation
Le projet a démarré début 2025, rapporte Le Figaro avec l’AFP. Sept collégiens le testaient alors, en préparation du GCSE, l’examen britannique comparable au brevet des collèges français. Un an plus tard, selon un reportage de RFI diffusé en janvier 2026, la classe compte quatorze adolescents qui préparent aussi bien le GCSE que l’équivalent du baccalauréat.
Le principe reste inchangé : pas de professeur devant la classe, mais un agent conversationnel — baptisé Violette — auquel les élèves posent leurs questions, autant de fois que nécessaire, sans crainte du jugement des camarades. « Cela enlève la timidité ou la honte devant ses camarades », observe Alexander, coach éducatif de l’établissement, cité par RFI.
💡 Astuce : le GCSE (General Certificate of Secondary Education) sanctionne la fin du collège au Royaume-Uni, généralement à 16 ans — un équivalent fonctionnel du brevet français, mais organisé matière par matière.
Sur l’initiative elle-même, les sources divergent légèrement sur l’identité de son porteur : Le Figaro évoque en 2025 John Dalton, « principal adjoint » de l’établissement, tandis que RFI mentionne en 2026 David Dalton, présenté comme celui qui a lancé l’idée de la classe 100 % IA. Il n’est pas exclu qu’il s’agisse d’un même dirigeant dont le rôle a évolué, mais les deux sources ne convergent pas sur ce point, et il convient de le signaler plutôt que de trancher.
Le rôle des coachs pédagogiques face à l’absence de professeurs
📌 À retenir : au David Game College, l’enseignant disciplinaire disparaît, mais un adulte reste présent — sous une forme radicalement différente.
Le collège n’a pas simplement remplacé des enseignants par des machines : il a créé un nouveau métier, celui de « coach pédagogique ». Ces coachs sont qualifiés comme enseignants, précise Le Figaro, mais ne maîtrisent pas nécessairement le contenu disciplinaire des matières suivies par leurs élèves.
Leur mission, telle que la décrit Alexander à RFI, se résume ainsi :
- Guider l’usage des outils d’intelligence artificielle plutôt qu’enseigner une matière.
- Transmettre des méthodes d’apprentissage, en s’appuyant sur la compréhension du fonctionnement cognitif.
- Suivre individuellement chaque élève via des rendez-vous hebdomadaires et l’analyse continue de ses données d’apprentissage.
- Développer des compétences non techniques, comme l’aptitude au débat, selon Le Figaro.
« Je n’enseigne pas les matières au programme. Mais enseigner, c’est aussi donner aux élèves l’envie d’apprendre », résume Alexander. Il ajoute que ce suivi est « beaucoup plus intensif » qu’un enseignement classique, la préparation de cours, la correction de copies et la planification étant entièrement automatisées.
Ce déplacement du rôle enseignant — de la transmission du savoir vers l’accompagnement méthodologique — rejoint une tendance documentée ailleurs : les outils génératifs modifient déjà la manière dont les élèves abordent des matières comme les mathématiques ou les sciences, y compris par le biais de représentations visuelles, comme le montre cet éclairage sur ChatGPT et l’apprentissage visuel.
« Je ne voudrais pas laisser croire que nous ne sommes pas conscients des risques, nous les rappelons en permanence aux enfants. Mais ils vont avoir besoin de ce genre d’outils toute leur vie. »
— Matt Cave, directeur d’école primaire cité par Courrier International
Les enjeux linguistiques : quelle langue les IA comprennent-elles le mieux ?
L’un des débats qui traverse le déploiement de l’IA en éducation concerne la langue elle-même. Les grands modèles ne « comprennent » pas toutes les langues avec la même finesse : leur efficacité dépend de la manière dont le texte est découpé en unités de traitement (les tokens) et de la richesse des corpus d’entraînement disponibles dans chaque langue. C’est dans ce cadre que revient régulièrement, dans les échanges de la communauté technique, l’observation selon laquelle le polonais figurerait parmi les langues les mieux structurées pour un traitement automatique efficace — une piste qui, si elle se confirmait à large échelle, aurait des implications concrètes pour la conception d’outils éducatifs multilingues.
Cette question dépasse l’anecdote. Un élève français, polonais ou anglophone n’obtient pas nécessairement la même qualité de réponse d’un même agent conversationnel : la robustesse linguistique du modèle conditionne directement la pertinence pédagogique de ce qu’il produit. C’est un point de vigilance pour tout établissement qui, comme le David Game College, s’appuie sur un agent unique pour l’ensemble de ses enseignements.
⚠️ Attention : la performance d’un modèle d’IA n’est jamais uniforme d’une langue à l’autre. Un usage éducatif à grande échelle suppose de vérifier la fiabilité linguistique de l’outil retenu, matière par matière et langue par langue.
D’où viennent les données ? La question qui reste ouverte
Le reportage de RFI pointe une interrogation centrale, formulée sans détour : « D’où viennent les données utilisées pour nourrir ces moteurs d’intelligence artificielle ? » Cette question rejoint les préoccupations exprimées en France par les cadres institutionnels. éduscol, portail du ministère chargé de l’Éducation nationale, rappelle que les technologies d’intelligence artificielle sont « déjà largement utilisées en éducation, qu’elles soient adaptatives ou génératives de contenus » — tout en insistant sur la nécessité d’un cadre d’usage garantissant la protection des données et un usage responsable.
Cette vigilance sur la gouvernance des données rejoint des enjeux observés dans d’autres secteurs où l’autonomie croissante des agents d’IA soulève des questions de sécurité, comme l’illustrent certains incidents où des agents ont agi de façon incontrôlée. Elle rappelle aussi que l’intégration réussie d’une technologie d’IA ne tient jamais uniquement à sa performance technique, mais à la qualité de son déploiement — un constat que l’on retrouve dans l’analyse des échecs fréquents de transformation digitale par l’IA, tous secteurs confondus.
Ce que dit l’INSERM sur l’impact de l’IA sur l’éducation
L’Inserm, institution de recherche publique française, consacre également une analyse à l’impact de l’intelligence artificielle sur l’éducation — signe que la question dépasse largement le cas britannique et mobilise la recherche scientifique au-delà des seuls acteurs technologiques ou pédagogiques.
Opportunités et limites : ce que montre l’expérience londonienne
L’exemple du David Game College ne permet pas, à ce stade, de trancher entre promesse et emballement. Il donne cependant des indications concrètes sur ce que change réellement l’IA dans une salle de classe.
| Aspect observé | Ce que change l’IA | Ce qui reste incertain |
|---|---|---|
| Rythme d’apprentissage | Chaque plateforme propose son propre mode de progression, selon un élève cité par RFI | Impact à long terme sur la réussite aux examens non encore documenté publiquement |
| Rôle de l’adulte | Le coach se concentre sur le suivi individuel et la méthode | Absence d’expertise disciplinaire chez le coach lui-même |
| Charge de travail enseignant | Planification, correction et préparation automatisées | Dépendance accrue à la fiabilité de l’outil |
| Gouvernance des données | Suivi continu des habitudes d’apprentissage des élèves | Origine et traitement des données non détaillés publiquement |
Cette expérimentation illustre aussi un phénomène plus large : la multiplication des agents conversationnels capables d’assister — voire de piloter — des tâches complexes, un mouvement que l’on retrouve dans le développement d’agents comme le nouveau Codex d’OpenAI, ou dans les évolutions récentes autour de GPT-5.5.
FAQ : l’IA remplace-t-elle vraiment les professeurs ?
L’intelligence artificielle remplace-t-elle totalement les enseignants au David Game College ?
Elle remplace la transmission disciplinaire assurée jusque-là par un professeur, mais un adulte — le coach pédagogique — reste présent pour l’accompagnement méthodologique et le suivi individuel.
Que préparent les élèves de cette classe ?
Le GCSE, équivalent britannique du brevet des collèges, et l’équivalent du baccalauréat, selon RFI.
Quel est le rôle exact du coach éducatif ?
Guider l’usage des outils d’IA, suivre les données d’apprentissage, organiser des rendez-vous individuels hebdomadaires et développer des compétences transversales comme le débat.
Pourquoi la question des données est-elle centrale ?
Parce que l’origine et le traitement des données utilisées pour entraîner les agents d’IA employés en classe ne sont pas systématiquement rendus publics, une question explicitement soulevée par RFI et relayée par les cadres d’usage promus par éduscol.
Le polonais est-il vraiment la langue la mieux traitée par les IA ?
C’est une observation qui circule dans les analyses techniques sur le traitement du langage, liée à l’efficacité du découpage en tokens — mais elle mérite d’être considérée avec prudence tant qu’elle n’est pas confirmée par des études comparatives systématiques et publiques.
En définitive
On aurait tort d’applaudir ou de s’alarmer trop vite. Ce qui se joue au David Game College n’est ni une utopie pédagogique ni une dystopie annoncée : c’est un terrain d’expérimentation, avec ses résultats encourageants — des élèves qui, selon leurs propres mots, ne s’ennuient pas — et ses zones d’ombre, à commencer par la traçabilité des données. La classe sans professeurs n’annonce pas la fin de l’enseignant ; elle en redessine, prudemment, les contours. Reste à savoir si d’autres établissements suivront ce chemin, ou si l’expérience londonienne demeurera une curiosité pédagogique parmi d’autres.
