Dans la liste des métiers menacés par les intelligences artificielles, il convient désormais d’ajouter celui de professeur. C’est, en tout cas, la conclusion que l’on peut tirer de la situation que connaît actuellement l’État du Texas, aux USA. En effet, ce dernier a pris la décision de remplacer une bonne partie des professeurs en charge de corriger le test State of Texas Assessments of Academic Readiness (STAAR) par une intelligence artificielle.

Une décision dont les raisons sont économiques

Le STAAR est un test qui est passé chaque année par des milliers d’élèves d’écoles primaires et secondaires dans l’État du Texas. Alors qu’il était majoritairement composé de QCM auparavant, il a été largement remanié en 2023, pour intégrer davantage de questions ouvertes, dont les réponses doivent donc être rédigées par les élèves.

Forcément, en ce qui concerne la correction des copies des élèves, cette évolution change considérablement la donne : avec les questions à choix multiple, il suffisait de vérifier si la bonne case avait été cochée. Mais désormais, chaque réponse rédigée doit être relue et évaluée, ce qui prend beaucoup plus de temps.

L’État du Texas aurait pu choisir d’embaucher plus de correcteurs humains pour réaliser cette tâche plus rapidement. Mais les responsables ont choisi une autre option, nettement plus économique : confier la correction des copies à une intelligence artificielle. Une initiative qui devrait permettre au Texas d’économiser plus de 20 millions de dollars par an.

Trois fois moins de correcteurs humains que d’habitude

Jose Rios, le directeur de l’évaluation des étudiants à la Texas Education Agency, se justifie en expliquant que les questions ouvertes impliquent davantage les élèves dans leurs réponses, et que l’ambition du rectorat était donc d’en conserver un maximum. Opter pour une IA en guise de système de correction permettrait donc, selon lui, de ne pas pénaliser les élèves et de ne pas coûter trop d’argent à l’État.

L’intelligence artificielle a également été préparée à sa mission : elle a été formée sur 3000 réponses qui ont été soumises, en premier lieu, à deux groupes de correcteurs humains. Les réponses en question étaient annotées pour que l’IA comprenne pourquoi elles avaient été classées ainsi.

En outre, un quart de toutes les réponses initialement notées par l’IA seront tout de même réévaluées par des humains, notamment dans les cas où l’algorithme se montrera hésitant sur la notation. Les réponses écrites dans une langue autre que l’anglais et celles contenant des mots d’argot seront également transmises aux correcteurs humains.

Mais pour réaliser cette mission, il n’y aura besoin que de 2000 correcteurs humains, contre 6000 l’année dernière, soit trois fois moins. Chris Rozunick, directeur de division pour le développement de l’évaluation à la TEA, estime quant à lui qu’il ne sera jamais possible de se passer de l’humain dans ce processus : « Nous sommes très loin du système autonome, capable de penser par lui-même », explique-t-il. Pour le moment…