Édu-Up : quand l’IA rend l’école française vraiment inclusive

L’IA au service d’une école plus juste : ce que change Édu‑Up

Depuis la crise sanitaire et la généralisation des usages numériques, une question traverse tous les établissements : comment offrir un apprentissage vraiment personnalisé à chaque élève, sans épuiser les équipes pédagogiques ?

En France, une grande partie de la réponse passe aujourd’hui par le dispositif Édu‑Up, qui finance et accompagne des ressources numériques innovantes, souvent dopées à l’intelligence artificielle et pensées pour l’école inclusive. De la découverte des métiers en réalité virtuelle à l’adaptation automatique de documents pour élèves handicapés, un véritable écosystème se met en place.

Dans le cadre de notre série « L’IA dans l’Éducation Française : Apprentissage Personnalisé », ce billet propose un tour d’horizon structuré et pratique de ces solutions : en quoi servent‑elles concrètement les enseignants ? comment favorisent‑elles la personnalisation des apprentissages et l’inclusion ? par où commencer si l’on veut les intégrer dans sa classe ?

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1. Édu‑Up : un levier concret d’innovation pédagogique

Le dispositif Édu‑Up soutient des éditeurs, associations, chercheurs et startups qui développent des ressources numériques éducatives alignées sur plusieurs priorités :

• continuité pédagogique (en classe, à la maison, en situation de crise) ;
• personnalisation des parcours d’apprentissage, souvent grâce à l’IA ;
• accessibilité et école inclusive (DYS, TSA, handicap visuel, moteur, élèves allophones, etc.) ;
• accompagnement des enseignants (suivi des progrès, aides à la différenciation).

Idée clé : Édu‑Up ne se contente pas de financer du « gadget numérique ». Le fil rouge est l’amélioration mesurable des apprentissages, dans le respect de la liberté pédagogique.

Pour les équipes éducatives, cela signifie un catalogue croissant de ressources fiables, souvent gratuites ou freemium, déjà éprouvées par des enseignants et validées par l’institution.

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2. L’IA pour un apprentissage vraiment personnalisé

L’un des apports majeurs de ces ressources est d’amener l’apprentissage adaptatif au cœur des pratiques de classe. Plusieurs solutions reposent désormais sur des briques d’IA générative ou d’analyse de données pour individualiser les parcours.

2.1. Créer des activités sur‑mesure avec la GenAI

NihaoChinois illustre parfaitement cette évolution :

• les enseignants de chinois peuvent générer en quelques secondes des activités personnalisées (dialogues, textes, exercices) avec de l’IA générative ;
• les contenus sont ajustables au niveau linguistique, au contexte culturel ou au profil de la classe ;
• chaque élève bénéficie d’un parcours adapté à son rythme et à ses centres d’intérêt.

Applications pratiques :

• différencier facilement pour un groupe d’élèves débutants et un autre plus avancé ;
• proposer des projets créatifs (écrire une BD, un dialogue vidéo) sans passer des heures à préparer les supports ;
• maintenir l’engagement dans une LV « rare » comme le chinois grâce à des activités contextualisées.

2.2. Adapter automatiquement les supports grâce à l’IA

Côté accessibilité, certaines solutions font de l’IA un véritable assistant d’adaptation pédagogique :

• AccessDoc :

  • import de documents (DOCX, PDF ou photo) ;
  • OCR, description automatique des images, transcription des formules en LaTeX ;
  • détection des éléments non accessibles (tableaux, graphiques, contrastes) et propositions de corrections ;
  • requêtes IA pour reformuler, simplifier ou structurer les contenus pour des profils spécifiques (DYS, malvoyants, troubles cognitifs…).

• Cantoo Scribe / Cantoo Exams :

  • outils de compensation des troubles des apprentissages (synthèse vocale, reconnaissance vocale, adaptation colorimétrique du texte, etc.) ;
  • environnement sécurisé pour faire composer les élèves à besoins éducatifs particuliers dans le cadre d’examens, en respectant strictement les règles d’équité.

Pour un enseignant, cela se traduit par :

• un gain de temps colossal sur la mise en accessibilité des documents ;
• une meilleure cohérence entre supports de classe, devoirs maison et évaluations ;
• la possibilité de se concentrer sur la pédagogie plutôt que sur la « mise en forme technique ».

2.3. Des retours ciblés pour nourrir la différenciation

Plusieurs outils utilisent aussi l’IA pour analyser les productions ou les feedbacks et fournir des indicateurs utiles aux enseignants :

• Logbook :

  • l’enseignant commente à l’oral les travaux de ses élèves ;
  • l’IA analyse ces commentaires et en extrait des compétences travaillées, des points d’appui et des axes de progrès ;
  • un tableau de bord permet d’identifier rapidement les besoins, élève par élève.

• Mathpower II, Eleda, Mathena :

  • évaluations diagnostiques en mathématiques ;
  • entraînements ciblés en fonction des erreurs ;
  • tableaux de bord pour personnaliser les remédiations.

Ce type de solution s’inscrit pleinement dans une démarche d’évaluation au service des apprentissages, en offrant une vision fine des acquis et des fragilités sans surcharger l’enseignant.

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3. Une école plus inclusive grâce au numérique adapté

L’un des points forts d’Édu‑Up est de placer l’école inclusive au centre : de nombreuses ressources sont spécifiquement concevables pour des élèves à besoins éducatifs particuliers, mais profitent ensuite à toute la classe.

3.1. Aides à la lecture et au langage

Parmi les ressources phares :

• Orthonémo, Corneille, Lilote, Lescalire, Story Play’R :

  • méthodes ludiques et adaptatives pour l’apprentissage de la lecture ;
  • indiçage visuel, pictogrammes, colorisation des phonèmes, paramétrage des textes ;
  • très adaptées aux élèves DYS, mais utiles aussi pour les lecteurs fragiles.

• Bookinou, Ben le Koala, Ben le Koala 2 :

  • audio‑conteuse, vidéos et activités guidées pour les plus jeunes ;
  • soutien à l’autonomie dans les gestes du quotidien (se laver, s’habiller, gérer ses émotions) ;
  • fort lien école‑famille, précieux dans les contextes de TND ou de handicap.

Ces outils permettent d’installer des rituels d’apprentissage sécurisants, de soutenir la compréhension et de restaurer la confiance des élèves en difficulté.

3.2. Accessibilité et compensation des troubles

Plus techniques mais tout aussi déterminants :

• DV‑Fabrique, DV‑Fabrique 2 :

  • création de schémas, cartes, documents accessibles pour les élèves déficients visuels ou DYS ;
  • intégration possible d’outils de description, d’agrandissement, de lecture ;

• Cartable Fantastique (exercices de maths, plug‑ins LibreOffice, ruban Word) :

  • adaptation des exercices, pose d’opérations, géométrie, etc. pour les élèves dyspraxiques ou porteurs de troubles moteurs ;
  • mutualisation de banques de ressources prêtes à l’emploi.

• KidsCoding, Hol’autisme, EduFriend & Across, Jungle Box :

  • robots et interfaces tangibles pour travailler la programmation, les compétences sociales ou la motricité fine dans une logique d’inclusion ;
  • scénarios ludiques pour apprendre les codes sociaux, la traversée piétonne, la coopération.

En combinant ces outils avec l’expertise des équipes (enseignants, AESH, RASED, orthophonistes, etc.), on construit un environnement d’apprentissage réellement accessible, au-delà de la simple « compensation ».

3.3. Compétences psychosociales et climat scolaire

L’inclusion ne se réduit pas aux adaptations techniques : elle suppose aussi un travail profond sur le climat de classe et les compétences socio‑émotionnelles.

Plusieurs ressources Édu‑Up s’y engagent frontalement :

• Zamizen, Empathic, Ben le Koala 2, La Boussole de l’inclusion :
  • activités guidées sur les émotions, l’attention, l’empathie, la gestion des conflits ;
  • supports de formation pour les enseignants face à la diversité des profils (DYS, HPI, TDAH, harcèlement, deuil, élèves allophones…).

Ces dispositifs complètent idéalement l’usage de l’IA : personnaliser les apprentissages n’a pas de sens si les élèves ne se sentent pas en sécurité d’apprendre.

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4. Orientation, métiers du futur et éducation à l’IA

L’apprentissage personnalisé ne concerne pas que les savoirs fondamentaux. Il touche aussi l’orientation et la préparation aux métiers de demain, largement impactés par l’intelligence artificielle.

4.1. Découvrir les métiers par l’expérience

• Jexplore : immersion en réalité virtuelle dans plus de 100 métiers de plus de 30 secteurs ;
• Virtual Stone, Virtual Construct, Déc‑Industrie : simulateurs VR pour la taille de pierre, la prévention des risques sur un chantier, l’habilitation électrique ;
• XpLive : plateforme pour construire et partager des protocoles scientifiques et analyser en temps réel les résultats d’expériences.

Ces outils permettent :

• de concrétiser les représentations professionnelles des élèves ;
• d’aborder les métiers en tension ou peu connus ;
• d’articuler lycée professionnel, orientation et politique d’inclusion (par exemple avec ExoPro, ressource pensée spécifiquement pour les élèves de 12 à 18 ans en parcours professionnalisant ou en recherche d’orientation, y compris ceux ayant des troubles du neurodéveloppement).

4.2. Comprendre et pratiquer l’intelligence artificielle

Pour préparer les citoyens de demain, il ne suffit plus d’utiliser l’IA : il faut apprendre à la comprendre et la questionner.

Plusieurs projets Édu‑Up vont dans ce sens :

• Vittascience IA et Vittascience :

  • interfaces visuelles pour entraîner des modèles d’IA, visualiser les zones d’attention, comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones ;
  • programmation par blocs (type Scratch) ou en Python.

• AlphAI :

  • robot qui apprend sous les yeux des élèves (machine learning) ;
  • interface graphique pour explorer KNN, réseaux de neurones, deep learning ;
  • activités allant de la simple course de robots à l’entraînement d’un modèle en Python.

• Hack ton futur, France‑IOI, KidsCoding :

  • initiation à la programmation, à la cybersécurité, à l’IA et aux métiers du numérique ;
  • développement de soft skills (collaboration, créativité, esprit critique).

Intégrées à des séquences d’EMI et d’EMC, ces ressources permettent de traiter les enjeux citoyens : biais algorithmiques, protection des données, impact environnemental du numérique, etc.

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5. Comment intégrer ces ressources dans sa pratique ?

Devant la richesse de l’écosystème Édu‑Up, la question est souvent : par où commencer sans se disperser ?

5.1. Partir d’un besoin pédagogique précis

Plutôt que de chercher « l’outil miracle », il est plus efficace de partir d’un problème concret :

• « J’ai besoin d’adapter rapidement mes documents pour un élève malvoyant » → regarder du côté d’AccessDoc, DV‑Fabrique, Cartable Fantastique ;
• « Je veux mieux suivre les progrès de mes élèves en mathématiques » → tester Mathpower II, Eleda, Mathena ;
• « Je souhaite travailler l’oral en langues vivantes toute l’année » → explorer Beegup ;
• « Je dois accompagner un groupe d’élèves en lycée pro vers un projet professionnel réaliste » → combiner Jexplore et ExoPro.

5.2. Poser un cadre d’usage de l’IA avec les élèves

Dans tous les cas, il est utile de contractualiser avec la classe quelques règles simples :

• l’IA est un outil d’aide, pas un substitut à la réflexion ;
• on explicite les consignes : ce qui est autorisé, ce qui ne l’est pas (notamment pour les travaux évalués) ;
• on prend le temps de discuter des limites : hallucinations, biais, respect de la vie privée, sobriété numérique.

Cette approche renforce l’éducation critique au numérique et ancre l’usage des ressources Édu‑Up dans une démarche de responsabilité.

5.3. Mutualiser et documenter les pratiques

Enfin, pour tirer pleinement profit de ces solutions :

• partager les scénarios qui fonctionnent (conseils de cycle, inter‑degrés, formations internes) ;
• impliquer les élèves dans l’évaluation des outils (ergonomie, utilité, impact sur les apprentissages) ;
• capitaliser les adaptations réussies pour les réutiliser d’une année sur l’autre.

De nombreuses ressources Édu‑Up (par exemple Polymny Studio pour les élèves, Je fabrique mon matériel pédagogique) facilitent justement cette production et mutualisation de contenus par les enseignants et les classes.

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Conclusion : vers une personnalisation responsable des apprentissages

Le panorama des ressources soutenues par Édu‑Up montre que la France dispose désormais d’un écosystème mature pour faire de l’apprentissage personnalisé une réalité, et pas seulement un slogan :

• l’IA y est mobilisée comme un outil d’augmentation de la pédagogie (adaptation, analyse des progrès, création de contenus) ;
• l’école inclusive n’est plus un module à part, mais un critère structurant des projets ;
• l’orientation, la citoyenneté numérique et l’éducation à l’IA sont pleinement intégrées.

La question n’est donc plus « faut‑il utiliser l’IA à l’école ? », mais plutôt : comment l’intégrer de façon raisonnée, éthique et inclusive pour mieux accompagner chaque élève.

Prochaine étape possible pour votre établissement : identifier un ou deux besoins prioritaires, choisir une ressource Édu‑Up adaptée, l’expérimenter sur une période donnée, puis en tirer un bilan partagé. C’est par ces démarches progressives que se construira, jour après jour, une éducation française où l’IA rime avec personnalisation, inclusion et réussite pour tous.