Évaluer les économies potentielles de l’intelligence artificielle en éducation : scénarios, modèles et enjeux de redistribution
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Résumé
L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement les systèmes éducatifs, mais ses effets économiques demeurent peu étudiés. Alors que la littérature se concentre surtout sur les enjeux pédagogiques, éthiques et sociaux, peu de travaux cherchent à estimer les gains d’efficience potentiels liés à son intégration. Cet article propose un cadre analytique et prospectif visant à quantifier les effets économiques possibles d’une utilisation réfléchie de l’IA en éducation.Trois scénarios sont analysés : (A) IA ignorée, (B) substitution humaine, et (C) action humaine augmentée — une approche cobotique dans laquelle l’IA soutient les capacités humaines. À partir d’une analyse documentaire et d’une modélisation économique multiniveau (Québec, Canada, OCDE) centrée sur le scénario C, l’étude estime que 25 à 30 % des tâches éducatives pourraient être partiellement automatisées, générant des gains d’efficience équivalant à 5 à 8 % des dépenses totales en éducation, soit jusqu’à 496 G$ US à l’échelle de l’OCDE.Ces résultats ouvrent une réflexion sur la redistribution des bénéfices de l’IA : réinvestissement dans les services éducatifs, formation du personnel et encadrement éthique des technologies. L’article propose ainsi de considérer l’IA comme une infrastructure publique dont les gains doivent être gouvernés afin de renforcer la qualité et l’équité des systèmes éducatifs.
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