Le secteur de l’éducation se prête particulièrement bien à cet usage
Les demandes des candidats et étudiants portent généralement sur un périmètre de connaissances stable et bien documenté par l’établissement : plaquettes de formation, règlements pédagogiques, procédures administratives, débouchés... Les réponses reposent rarement sur des données fluctuantes ou sensibles, contrairement au secteur bancaire ou de la santé où les chatbots doivent gérer des informations personnelles complexes. La nature répétitive des questions permet aux chatbots d'atteindre rapidement un taux de résolution satisfaisant, au moins sur les demandes de premier niveau. Le seul point de vigilance reste le calendrier et les échéances qui peuvent bouger.
À la Georgia State University, le chatbot Pounce (développé par Mainstay, ex-AdmitHub) accompagne chaque année les étudiants admis dans leurs démarches administratives.
Dans les établissements de formation, la détection précoce du risque de décrochage reste un angle mort du pilotage pédagogique. Quand un étudiant cesse de rendre ses devoirs, de se connecter à la plateforme ou d’ouvrir les mails, il est souvent déjà trop tard. Les enseignants et tuteurs le découvrent à posteriori, au moment des rattrapages ou des bilans. Ce problème est amplifié dans les formations à distance et/ou dans les grandes promotions.
Pourtant, les signaux faibles sont bien là, car les établissements génèrent en continu des masses de données sur l'activité des étudiants : fréquence de connexion aux plateformes d'apprentissage, taux de complétion des cours en ligne, temps passé sur les modules, résultats intermédiaires, absentéisme, retards, etc.
L’IA permet de centraliser, croiser et interpréter en continu toutes les données d’apprentissage dispersées dans les systèmes de l’établissement.
Cet usage est un cas d’école de la synergie entre l’outil et l’humain : l’IA permet en effet de flécher l’action du personnel encadrant pour limiter le décrochage et améliorer la qualité de l’accompagnement.
La Success Story
Au Royaume-Uni, l'Open University a déployé un système d'alerte précoce, baptisé « OU Analyse ». Chaque semaine, l'outil utilise le machine learning pour calculer la probabilité d'échec de chaque étudiant à la prochaine évaluation en croisant les données d'activité issues de l'environnement virtuel d'apprentissage (fréquence de connexion, temps passé sur les modules, progression, soumission des devoirs).
Les enseignants et tuteurs reçoivent via des tableaux de bord interactifs une liste priorisée des apprenants à risque pour engager rapidement des actions correctives. Le système identifie les moments critiques, les « milestones », où les trajectoires des étudiants en difficulté commencent à diverger de celles des étudiants qui réussissent.
Les résultats observés montrent une amélioration de l'engagement et du suivi étudiant, particulièrement dans les cours à distance à forte volumétrie. Une version adaptée de ce système a permis à la Czech Technical University de réduire de moitié son taux d'échec, passant de 37 % à 19 % en deux ans.
3. Personnaliser les parcours d'apprentissage dans les cours à fort taux d'échec
La problématique
Les cours d'introduction en mathématiques, statistiques ou langues étrangères affichent les taux d'échec les plus élevés de l'enseignement supérieur. À l'entrée en première année, les étudiants arrivent avec des niveaux très disparates : certains maîtrisent déjà les bases, d'autres accusent des lacunes qui remontent au lycée.
Dans un amphithéâtre d'algèbre, par exemple, une partie des apprenants bloque sur les fractions tandis que d'autres s'ennuient sur des révisions qu'ils maîtrisent depuis des années. L'enseignant doit arbitrer :
- Soit il cale son cours sur le niveau moyen et perd une partie de l'amphithéâtre ;
- Soit il multiplie les séances de rattrapage qui saturent rapidement les équipes pédagogiques.
Les dispositifs de soutien classiques (tutorat, TD supplémentaires) sont difficilement envisageables à grande échelle. Les enseignants manquent de visibilité sur les difficultés réelles de chaque étudiant et interviennent souvent trop tard, une fois l'échec consommé.
Les étudiants en difficulté accumulent les retards sans qu'on leur propose de parcours adapté pour combler leurs lacunes avant de progresser.
L’apport de l’IA
Les plateformes d'apprentissage adaptatif type ALEKS, Knewton Alta, Smart Sparrow et Domoscio s'intègrent aux LMS existants (Moodle, Blackboard, Canvas) et analysent en temps réel la progression de chaque étudiant.
Concrètement, l’étudiant se connecte à la plateforme, à distance ou en amphi, selon le choix pédagogique de l’enseignant, et réalise des exercices. L’outil s’intéresse à deux variables : la réponse donnée et le temps de réflexion. Sur cette base, le moteur IA construit une carte de connaissances à l’échelle de chaque étudiant. Si l’étudiant échoue sur une notion, il revoit les prérequis avant de continuer. S'il réussit, il passe à la suite.
De son côté, l'enseignant accède à un tableau de bord qui agrège ces données et signale les zones de fragilité : qui bloque, sur quel sujet, depuis quand... Il peut ainsi adapter ses cours et son accompagnement quasiment en temps réel.
La Success Story
L’Arizona State University (ASU) a repensé l’un de ses cours d’algèbre de premier cycle (MAT 117 – College Algebra) en intégrant la plateforme adaptative ALEKS.
Utilisée en format hybride (laboratoires + groupe de travail + modules en ligne), cette solution a permis de diagnostiquer les lacunes des étudiants, d’adapter leur parcours de remédiation et de proposer un soutien personnalisé à l’échelle. Ce dispositif a permis d’améliorer le taux de réussite dans ce cours d’environ 20 % !
4. Préserver l'intégrité académique face au plagiat par l’IA
La problématique
Les étudiants peuvent aujourd’hui désormais générer en quelques secondes des dissertations, des rapports et des analyses qui passent les filtres de la détection de plagiat par similarité. ChatGPT, Claude ou encore Gemini peuvent en effet produire des textes qui ne copient aucune source (en tout cas, pas mot-à-mot).
Face à cette situation, les établissements accumulent les soupçons sans pouvoir les traiter. Chaque suspicion demande du temps d'investigation, des échanges avec l'étudiant, parfois des procédures disciplinaires et un risque d’injustice latent :
- Si un établissement laisse passer la triche, ses diplômes perdent en crédibilité ;
- S'il sanctionne à tort des étudiants sur la base de faux positifs, il s'expose à des contentieux et à une détérioration de la confiance entre enseignants et apprenants.
L'apport de l'IA
Les outils de détection d'IA comme Turnitin AI Writing Detection, Copyleaks ou GPTZero analysent les textes soumis pour repérer les indices de génération automatique. Ces systèmes comparent les patterns linguistiques du document aux caractéristiques typiques des textes produits par les grands modèles de langage… mais leur fiabilité alimente la polémique depuis 2022.
Turnitin, un des leaders du marché, reconnaît un taux de faux positifs d'environ 4 %. Les étudiants non-anglophones sont particulièrement touchés, avec un taux de faux positifs jusqu’à 15 fois plus élevé.
Face à ces limites, les autorités académiques recommandent de ne jamais utiliser ces outils comme unique preuve de triche. Les régulateurs appellent à repenser les évaluations elles-mêmes plutôt que de dépendre de détecteurs approximatifs.
La Success Story
En 2025, l'University of Sydney a abandonné les détecteurs de plagiat par l’IA. Mieux : l'IA est désormais autorisée par défaut dans les travaux à distance. Cette bascule a obligé les enseignants à réserver les examens surveillés aux compétences qu'ils veulent réellement mesurer.
Résultat : les équipes pédagogiques ont éliminé les dissertations standardisées à la maison et développé des évaluations « authentiques » basées sur les présentations orales et les projets en classe.
L'IA n'a peut-être pas résolu le problème du plagiat, mais elle a au moins contraint certains établissements d’enseignement supérieur à abandonner des pratiques d'évaluation qui mesuraient la restitution plutôt que la réflexion.
5. Analyser les interactions pour piloter la performance et alimenter la stratégie
La problématique
Chaque jour, les services administratifs et commerciaux des établissements de formation échangent par téléphone avec des candidats, des étudiants, des parents et des entreprises partenaires. Ces conversations sont une mine d’information pour identifier les freins à l'inscription, les objections récurrentes et les bonnes pratiques qui permettent de convertir et fidéliser.
Pourtant, moins de 2 % de ces appels sont réellement analysés. Les responsables écoutent quelques enregistrements au hasard pour évaluer leurs équipes sans aucune garantie de représentativité. Tout le reste se perd.
Les conseillers rédigent parfois des notes dans le CRM, mais elles restent fragmentaires, subjectives et rarement exploitables au-delà du suivi immédiat du dossier. À cela s'ajoute un problème structurel : les verbatims collectés restent éparpillés entre plusieurs systèmes sans aucune intégration aux dashboards, aux plans de formation ou aux roadmaps produit et marketing.
L’apport de l’IA
L’IA permet de passer de l’échantillonnage non-représentatif à l’analyse exhaustive des interactions entre les établissements de formation et leur public.
Avec Feedae, vous pouvez analyser un grand volume d'appels pour extraire et structurer la Voix de vos clients. Concrètement, chaque appel est évalué selon une grille personnalisable adaptée aux enjeux de la formation :
- Le conseiller a-t-il clairement expliqué les modalités de financement CPF ?
- A-t-il su répondre aux objections sur les débouchés professionnels ?
- A-t-il proposé un accompagnement adapté aux candidats qui hésitent à reprendre une formation ?
- A-t-il correctement géré les questions sur l'alternance et le placement en entreprise ?
Cette évaluation automatique remplace des heures d'écoute manuelle et repose sur un échantillon statistiquement solide. Les managers accèdent aux extraits audio des différents cas pour alimenter l'onboarding, la formation continue et le coaching des conseillers et des commerciaux.
Au-delà du pilotage des équipes, Feedae agrège et structure les signaux terrain qui alimentent la stratégie :
- Les objections récurrentes sont classées par profil (candidat, parent, entreprise) pour affiner les discours commerciaux ;
- Les freins à l'inscription liés au CPF, à l'identité numérique et aux démarches administratives sont identifiés et quantifiés pour simplifier les parcours ;
- Les questions récurrentes sur les contenus pédagogiques, les modalités ou les débouchés révèlent les angles morts de la communication marketing ;
- Les bonnes pratiques commerciales qui convertissent sont détectées et diffusées dans l'ensemble des équipes.
Et grâce à Feedy, le moteur de recherche conversationnel de Feedae, les équipes peuvent retrouver instantanément n'importe quel verbatim parmi l'ensemble des appels. Un responsable pédagogique veut savoir ce que les candidats disent sur une nouvelle formation lancée récemment ? Il accède à tous les extraits pertinents en quelques secondes.
Quelques exemples concrets de projets avec Feedae dans le secteur de l’éducation :
- Skill & You améliore la conformité de ses ventes, détecte d'éventuelles non-conformités, analyse la qualité des discours commerciaux afin de réduire le temps de montée en compétence des Sales tout en augmentant son taux de conversion ;
- Le Groupe 3iS utilise l’analyse conversationnelle pour optimiser ses budgets marketing en acquisition des leads qu’ils achètent en ligne pour alimenter leurs commerciaux afin d’améliorer leur coût d’acquisition commercial général.
Développée en France et conforme au RGPD, Feedae a déjà analysé des millions d'heures d'appels pour des entreprises françaises et européennes. La solution se connecte à votre outil de téléphonie et vous bénéficiez de l'accompagnement d'experts de la relation client de bout en bout : lancement, formations des équipes, bilans réguliers et plans d'action mensuels.
