1) La correction humaine : riche, mais très variable
Les études en mesure et évaluation montrent que la correction humaine comporte beaucoup de « bruit » : des variations qui n'ont rien à voir avec la compétence réelle de l'élève. Par exemple, une méta-analyse sur la correction d'essais souligne que les désaccords entre correcteurs humains sont fréquents, même avec des barèmes et des formations similaires.
Un des grands classiques du domaine, l'étude de Wang et Brown (2008), montre que le niveau d'accord entre deux correcteurs humains n'est pas parfait, et que les systèmes de correction automatique atteignent souvent un accord du même ordre de grandeur. Selon cette étude, la corrélation entre les scores d'un système de correction automatique et ceux de correcteurs humains est comparable à la corrélation entre deux humains bien formés.
D'autres travaux, par exemple la revue systématique de Hussein, 2019 – Automated language essay scoring systems, rappellent que les correcteurs humains sont sensibles à la fatigue, à l'humeur, au contexte et aux attentes implicites sur le niveau de l'élève. C'est précisément ce type de variabilité que l'IA peut réduire si on lui donne un cadre clair.
2) Ce que fait l'IA de Scolaro de manière différente
La philosophie de Scolaro est simple : l'IA n'invente pas les critères, elle applique un barème explicite.
Concrètement, pour une évaluation donnée, l'IA de Scolaro reçoit :
- un barème détaillé, inspiré des cadres d'évaluation du MEQ et des pratiques réelles d'enseignants au secondaire ;
- des critères et pondérations définis par l'enseignant (ou par l'équipe-école) ;
- des exemples de bonnes et mauvaises réponses pour guider l'interprétation des critères.
Ensuite, la correction se fait toujours de la même façon :
Application uniforme du barème : même barème pour tous les élèves, du premier au dernier corrigé. Pas de fatigue, pas de baisse de vigilance à 22 h.
Analyse critère par critère : l'IA évalue séparément les critères (compréhension de la consigne, rigueur de la démarche, qualité de l'argumentation, etc.).
Explication claire : pour chaque critère, l'IA peut générer une justification en langage simple, alignée sur le barème.
Traçabilité totale : l'enseignant peut voir pourquoi chaque point a été accordé ou non, et ajuster au besoin.
Résultat : La correction devient plus disciplinée que la correction humaine seule. On ne supprime pas le jugement professionnel, mais on lui impose un cadre plus stable, ce qui est exactement ce que demandent les directions d'école et les parents à Montréal et ailleurs au Québec.
3) Ce que dit la recherche sur la correction automatique
Plusieurs revues scientifiques confirment que les systèmes de correction automatique bien conçus peuvent être aussi fiables que des ensembles de correcteurs humains, tout en étant plus rapides et plus cohérents.
Selon la revue de Ramesh et al., 2021 – Automated essay scoring systems: a systematic literature review, les systèmes de correction automatique atteignent généralement une fiabilité au moins comparable à celle des correcteurs humains dans les examens à grande échelle. Les auteurs insistent sur un point clé : ces systèmes fonctionnent bien quand ils sont entraînés et calibrés avec un barème précis.
Une autre revue importante, Bulut et al., 2024 – The Rise of Artificial Intelligence in Educational Measurement, explique que l'IA a eu des résultats particulièrement solides dans la correction automatisée de réponses construites (questions longues, justifications, productions écrites), surtout quand :
- les critères d'évaluation sont explicites,
- l'IA est calibrée sur des copies corrigées par des experts,
- un humain garde le dernier mot sur la note finale.
Enfin, plusieurs études récentes testent directement des modèles de type ChatGPT pour la correction. Par exemple, García-Varela & Martínez, 2025 – ChatGPT as a Stable and Fair Tool for Automated Essay Scoring montrent que, lorsqu'on fournit un barème détaillé et des consignes claires, ChatGPT peut noter les essais avec un niveau de cohérence proche de celui d'équipes de correcteurs humains.
Dans le domaine de la santé, Quah et al., 2024 – Reliability of ChatGPT in automated essay scoring for educational assessment montrent que les scores de ChatGPT sont fortement corrélés aux scores humains, et que l'IA est capable de suivre des critères de correction complexes si on les lui fournit explicitement. Les auteurs soulignent aussi les limites de l'IA pour les décisions à très fort enjeu, ce qui plaide justement pour un modèle où l'enseignant garde le contrôle – comme dans Scolaro.
4) Pourquoi l'IA de Scolaro devient plus objective que la correction humaine seule
En combinant barème, IA et jugement professionnel, Scolaro renforce l'objectivité de la correction de plusieurs façons :
4.1. Consistance dans le temps
Un élève de Montréal corrigé le lundi matin et un autre élève de Québec corrigé le vendredi soir bénéficient des mêmes critères appliqués de la même manière. L'IA ne se fatigue pas, ne corrige pas plus vite parce que la cloche va sonner et ne « lâche pas le morceau » à la fin de la pile.
4.2. Neutralité par rapport à l'élève
L'IA de Scolaro peut corriger à partir de copies anonymisées (sans nom, sans photo), ce qui réduit certains biais inconscients : perception de niveau, comportement en classe, accent, etc. Les critères sont appliqués à la production, pas à la réputation.
4.3. Barème clair et explicable
Comme l'IA passe obligatoirement par le barème, chaque décision peut être expliquée. L'enseignant peut répondre aux élèves et aux parents avec des phrases du type :
« Selon le barème, le critère 3 (justification de la démarche) n'est pas atteint parce qu'il manque la dernière étape du raisonnement. L'IA de Scolaro a donc retiré 2 points sur ce critère. »
Cet alignement entre barème, note et explication rend la correction plus transparente et plus défendable devant une direction d'école ou un parent.
5) L'IA aussi performante que l'humain… si elle est bien encadrée
Les études récentes résument la situation ainsi : une IA laissée en roue libre n'est pas fiable, mais une IA guidée par un barème précis et contrôlée par des enseignants peut atteindre une performance très proche de celle des humains, avec plus de stabilité.
C'est exactement le modèle de Scolaro pour les écoles de Montréal, du Québec et du reste du Canada :
- Barème d'abord : chaque évaluation repose sur un barème détaillé inspiré des cadres du MEQ ou des attentes de l'équipe-école.
- Calibration sur des copies réelles : l'IA est testée sur des copies corrigées par des enseignants pour rester dans la même zone de tolérance.
- Enseignant dans la boucle : l'IA propose une note argumentée, l'enseignant peut la confirmer, l'ajuster ou la refuser.
Selon plusieurs travaux de synthèse sur l'IA en évaluation, par exemple Ifenthaler, 2022 – Automated Essay Scoring Systems, c'est précisément ce type de combinaison humain + IA + barème qui offre le meilleur équilibre entre efficacité, fiabilité et éthique.
6) Limites et garde-fous : l'objectivité ne veut pas dire aveuglement
Les chercheurs rappellent que les systèmes de correction automatique peuvent eux-mêmes comporter des biais (sur certains groupes d'élèves, variations de langue, styles atypiques, etc.). Des travaux comme ceux de Bulut et al., 2024 insistent sur la nécessité de surveiller la validité, la transparence et la justice des systèmes d'IA.
Scolaro intègre ces garde-fous :
- l'enseignant garde toujours la décision finale sur la note ;
- les barèmes peuvent être ajustés au fil du temps ;
- les statistiques peuvent être suivies pour repérer d'éventuels biais ;
- l'IA peut être limitée ou désactivée pour certains travaux très créatifs ou sensibles.
L'objectif n'est donc pas de supprimer le jugement des enseignants, mais de leur donner un instrument de mesure plus stable, particulièrement utile quand la charge de correction explose (aux examens, aux bilans, dans les grandes cohortes à Montréal et dans les centres de services scolaires).
7) Ce que gagne une école de Montréal ou du Québec avec Scolaro
Pour une école secondaire de Montréal, de Laval, de la Rive-Nord ou de la Rive-Sud, l'IA de correction de Scolaro apporte trois bénéfices concrets :
Plus de justice pour les élèves
Les élèves sont évalués avec les mêmes critères, quel que soit le groupe, l'heure ou l'enseignant. La note dépend de la production, pas du hasard du correcteur.
Plus de transparence
Les explications générées par l'IA à partir du barème rendent la note beaucoup plus lisible pour les parents, la direction et, au besoin, pour le centre de services scolaire.
Plus de temps pour enseigner
En déléguant une partie de la correction mécanique à l'IA, les enseignants récupèrent des heures qu'ils peuvent investir dans la rétroaction orale, la différenciation, la préparation de projets, etc.
8) FAQ rapide sur l'IA de correction Scolaro
Non. L'IA applique un barème clair et propose une note argumentée, mais l'enseignant garde toujours le dernier mot. On parle d'un assistant de correction, pas d'un remplacement.
Oui, dans le sens où le barème est appliqué de la même manière à tous les élèves et où la variabilité liée à la fatigue, à l'humeur ou aux biais inconscients est fortement réduite. Les études citées plus haut montrent que les systèmes bien conçus atteignent une fiabilité comparable à celle des humains, avec davantage de stabilité.
Oui. Scolaro est conçu pour s'aligner sur les cadres d'évaluation du MEQ et sur les pratiques réelles des enseignants dans les écoles francophones du Québec. Les barèmes et critères sont configurables selon le programme et le centre de services scolaire.
Scolaro est développé à Montréal (Québec, Canada), avec l'objectif spécifique de soutenir les écoles québécoises dans l'intégration responsable de l'intelligence artificielle en éducation.
9) Conclusion : une correction plus stable, plus claire, plus défendable
En résumé, la correction avec l'IA de Scolaro est plus objective que la correction humaine seule, parce que :
- elle repose sur un barème clair ;
- elle applique ce barème de manière uniforme à tous les élèves ;
- elle fournit une explication structurée pour chaque critère ;
- elle laisse l'enseignant en contrôle de la note finale.
Pour une école de Montréal, du Québec ou du reste du Canada, cela signifie une évaluation plus juste pour les élèves, plus transparente pour les parents et plus soutenable pour les équipes-écoles.