J’étais évaluateur pour une organisation à but non lucratif qui fournit des services de soutien aux étudiants dans les lycées de Chicago. Chaque fois que je visitais une école pour la première fois, un rapide coup d’œil à ses ressources technologiques était souvent un indicateur fiable de sa capacité à répondre aux besoins généraux des élèves. Les différences dans la qualité et le volume des laboratoires informatiques dans une école comme le Lincoln Park High School, dans le riche quartier nord de Chicago, où la population locale est à 75 % blanche, par rapport au Raby High School, situé dans un quartier économiquement défavorisé d’East Garfield Park, où elle est à 83 % noire, étaient frappantes.
En plus de disposer d’un parc technologique étendu et à jour, la Lincoln Park High School dispose d’une solide liste de cours d’informatique et d’un programme convoité de baccalauréat international pour les étudiants doués sur le plan académique. Un projet de 2013 de l’ancien maire de Chicago, Rahm Emanuel, visant à faire de Raby High School une école STEM de haute technologie n’a jamais vraiment vu le jour, et aujourd’hui, l’école dispose d’une gamme modeste de ressources informatiques et seulement de quelques cours axés sur la technologie.
Les étudiants des communautés comme East Garfield Park reçoivent généralement une éducation de moindre qualité et obtiennent leurs diplômes à des taux inférieurs à ceux de leurs pairs des communautés à revenus élevés. Les sociologues comme moi attribuent souvent cela aux effets combinés de la ségrégation et du désinvestissement communautaire. Et cela n’aide pas que les éducateurs des écoles Title 1 soient systématiquement sous-payés, mal soutenus et mal formés. Et ce n’est pas seulement un problème urbain. Les écoles rurales, longtemps les plus déconnectées technologiquement aux États-Unis, risquent également d’être laissées pour compte.
L’IA en plein essor dans le domaine de l’éducation a actuellement un marché mondial qui atteindra environ 7,1 milliards de dollars cette année et 112,3 milliards de dollars d’ici 2034. Les conséquences immédiates sont claires : de nombreux étudiants issus de milieux à faible revenu aux États-Unis ne pourront pas profiter de l’ensemble d’outils en constante évolution de l’IA pour échanger des idées de manière créative et fluide, mener des recherches, éditer des devoirs et, en bref, exceller dans des cours comme leurs pairs issus de familles à revenu élevé. revenu. Compte tenu de la croissance rapide du plafond de l’IA, l’écart de réussite entre les jeunes qui connaissent bien l’IA et ceux qui ne la connaissent pas pourrait être astronomique. Les étudiants issus de minorités raciales sont peut-être ceux qui souffrent le plus.
Une évaluation RAND menée en 2024 a révélé qu’environ 61 % des enseignants du primaire ayant des élèves majoritairement non blancs n’avaient pas reçu de formation en intelligence artificielle, contre environ 35 % des enseignants ayant des élèves majoritairement blancs. À mesure que les districts scolaires blancs continuent d’investir des ressources dans l’IA, ce gouffre ne fera que se creuser. Cela signifie que les étudiants blancs auront non seulement le premier choix en matière de technologies d’IA les plus récentes et les plus performantes, mais également un avantage en matière de compétences qui seront le moteur de l’économie du futur.
Pendant que tout cela se déroule, certains de mes pairs se sont opposés à l’engagement croissant des jeunes étudiants dans l’IA. Leur argument tourne autour de l’idée non résolue selon laquelle une exposition récurrente à l’IA conduirait à un « dumping cognitif » et à une dépendance, qui, à leur tour, réduiraient le développement neurologique des jeunes, en particulier leurs capacités à résoudre des problèmes.
D’autres critiques soulignent les préjugés culturels et raciaux profondément enracinés de l’IA et expriment leur inquiétude quant au fait que les étudiants puissent inconsciemment absorber les préjugés qui leur sont transmis par les chatbots d’IA et autres. Et il est certain qu’il n’existe actuellement pas beaucoup de lignes directrices ou de garde-fous pour mettre en œuvre l’IA dans l’éducation. Pourtant, pour beaucoup, y compris des enseignants comme moi, les avantages de l’IA pour les étudiants l’emportent clairement sur les inconvénients. Mais seulement si nous sommes intelligents dans la manière dont nous abordons le développement des compétences des étudiants en IA.
Actuellement, on peut dire que les compétences en IA s’articulent autour de deux choses : la maîtrise de l’IA et la compétence en IA. La maîtrise de l’IA fait référence à la connaissance du but, des fonctions et de l’éthique de l’IA. La maîtrise de l’IA, quant à elle, est liée au développement ultérieur de compétences techniques, telles que la capacité de faire en sorte qu’un chatbot IA collecte et synthétise des informations ou analyse une feuille de calcul. De nombreux emplois à revenus moyens et élevés auxquels les jeunes postuleront dans un avenir proche (dans des domaines tels que l’ingénierie, la finance, le droit et la santé) donneront la priorité, voire la limitation, aux candidats capables d’utiliser, de créer et/ou de maintenir des plateformes basées sur l’IA.
Les étudiants à faible revenu, en particulier les étudiants noirs et latinos, sont déjà considérablement désavantagés en matière de compétences numériques, en grande partie liés à leur faible niveau d’accès à l’ordinateur et à Internet. Une étude nationale de l’Urban Institute a montré que 48 % des jeunes noirs et 31 % des jeunes latinos ont peu ou pas de compétences numériques indépendantes, comme l’utilisation de traitements de texte ou la recherche et la candidature à un emploi en ligne, contre seulement 16 % des jeunes blancs.
Même dans les métiers où l’IA ne remplacera pas complètement les rôles humains, il y a de fortes chances qu’elle réduise leur portée, transformant les postes à temps plein en postes à temps partiel et les postes salariés en postes horaires sans avantages sociaux. Les jeunes – en particulier ceux sans diplôme universitaire – qui entreront sur le marché du travail au cours de la prochaine décennie seront particulièrement vulnérables à ce changement. Actuellement, les Noirs sont surreprésentés dans quatre des cinq emplois les plus menacés d’automatisation, notamment les emplois de soutien de bureau et de restauration. Il y aura inévitablement une réduction des salaires dans ces secteurs, ainsi qu’une augmentation des risques de chômage. C’est en grande partie la raison pour laquelle l’IA devrait accroître l’écart de richesse entre les ménages noirs et blancs d’environ 43 milliards de dollars par an au cours des 20 prochaines années.
Il existe un consensus croissant parmi les experts selon lequel les jeunes devraient être exposés à l’IA dès un âge assez précoce, mais avec beaucoup de prudence. Et heureusement, les adolescents sont optimistes quant à l’impact positif de l’IA sur leur apprentissage à l’école. Il existe plusieurs façons d’exploiter votre enthousiasme.
À l’heure actuelle, le manque de financement constitue le plus grand obstacle à la réduction du déficit en matière d’IA, mais le nouvel intérêt fédéral pour le développement de l’IA présente des opportunités. En avril dernier, le président Trump a signé un décret appelant à la création d’un groupe de travail chargé de concevoir des plans visant à créer un système éducatif de la maternelle à la 12e année capable de favoriser une main-d’œuvre prête à l’IA. Il est essentiel que les recommandations du groupe de travail sur la manière de prioriser le financement des écoles Title 1 et des communautés les plus profondément touchées par la fracture numérique de longue date, ainsi que des communautés risquant de perdre le plus d’emplois à cause de l’IA, soient suivies.
Les décideurs politiques et les administrateurs scolaires devraient également créer des normes d’apprentissage de l’IA axées sur l’enseignement aux étudiants de l’éthique de l’IA, sur la façon de détecter l’IA et de reconnaître les erreurs qui en découlent, et d’effectuer des tâches de base telles que la collecte et l’agrégation d’informations. Des normes comme celles-ci garantiront que les écoles travaillent sérieusement pour développer les connaissances et les compétences des élèves en IA et responsabilisent les éducateurs.
Enfin, nous devons repenser nos relations école-industrie, un vecteur clé pour faire progresser l’IA dans nos systèmes éducatifs. Comme l’a expliqué Nidhi Hebbar, ancien directeur de l’éducation d’Apple, dans une interview en 2023, lorsque les grandes entreprises technologiques travaillent avec des écoles primaires et secondaires, elles le font généralement avec des écoles blanches plus riches, qui disposent déjà d’importantes ressources administratives et technologiques. Les décideurs politiques devraient forcer les Big Tech à développer des partenariats à long terme avec les districts scolaires défavorisés qui se concentrent sur le perfectionnement des éducateurs grâce à une formation continue en IA et en donnant aux étudiants l’accès à des outils et ressources gratuits en IA. Cet engagement devrait également consister à soutenir les initiatives communautaires qui offrent aux jeunes une formation sur l’entrepreneuriat en IA et des parcours vers des stages axés sur l’IA.
L’IA a le potentiel d’aider les États-Unis à rattraper leur retard en matière d’éducation mondiale et à créer l’équité entre toutes les races, une ambition longtemps recherchée mais insaisissable. Cela ne peut pas se produire si nos institutions restent concentrées sur l’amélioration de l’accès des jeunes privilégiés tout en continuant à sous-investir dans la jeunesse défavorisée de notre pays.
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