L’IA évaluative est une intelligence artificielle qui examine le travail ou les décisions d’une personne sans se substituer à cette personne : elle montre ce qui plaide pour et ce qui plaide contre, et laisse le jugement à l’humain.
La notion ne vient pas de l’enseignement, mais de la recherche sur l’aide à la décision : des systèmes qui aident des personnes à choisir, par exemple un médecin qui pose un diagnostic. Tim Miller a proposé ce cadre en 2023 à FAccT, une conférence internationale consacrée à l’équité, à la responsabilité et à la transparence des algorithmes.
Son point de départ : un système qui formule une recommandation (« faites ceci ») est souvent ignoré, ou au contraire suivi aveuglément, même quand la recommandation est fausse. Miller propose donc que le système ne donne pas de réponse. La personne avance une idée ou un choix, et le système montre ce qui plaide pour et ce qui plaide contre. La décision appartient toujours à la personne.
Miller en fixe lui-même les limites. Selon lui, l’IA évaluative ne convient pas à toutes les situations, mais surtout aux décisions à enjeu modéré ou élevé, où la personne reste responsable et a le temps de peser les options. Il ajoute qu’elle demande davantage de réflexion à la personne qui décide, un effort que l’on préfère souvent éviter.
Fin 2025, une étude expérimentale qui met ce cadre à l’épreuve a été publiée en ligne. Jaroslaw Kornowicz a demandé à des non-spécialistes d’effectuer une tâche d’estimation simple, sans aide ou avec différentes formes d’aide par IA, dont un système qui présentait des éléments pour et contre. Cette forme d’aide n’a pas conduit à des décisions significativement meilleures, et une part importante des participants n’a examiné les éléments présentés que superficiellement.
L’auteur signale lui-même les limites de son étude. Les participants n’étaient pas des spécialistes, alors que Miller concevait le cadre pour des décisions à enjeu plus élevé, qui demandent probablement des connaissances dans le domaine concerné. Le modèle d’IA utilisé ne faisait pas non plus significativement mieux que les participants, ce qui, selon l’auteur, peut expliquer l’absence d’amélioration. Il appelle à d’autres recherches, avec des expériences dans un domaine précis et des situations à enjeu plus élevé.
En résumé : l’IA évaluative repose sur un cadre théorique construit et clairement argumenté, mais ce n’est pas une méthode dont l’efficacité est démontrée. Affirmer qu’il est démontré qu’elle donne de meilleurs résultats va au-delà de ce que montre la recherche aujourd’hui.
L’IA générative produit quelque chose de nouveau : un texte, un résumé, une liste d’idées, du code. Dans cet usage, l’IA évaluative ne rédige pas votre travail à votre place. Elle examine ce qui existe déjà, par exemple votre mémoire, et dit ce qu’elle observe : une affirmation qui va plus loin que vos sources, une étape qui manque dans votre raisonnement, une question qu’un lecteur pourrait poser.
Appliquée aux études, elle porte sur un autre type de décision : ce qu’un étudiant fait de son propre texte. Cette application est une transposition de l’idée de Miller et ne fait pas partie de sa recherche. La définition en tête de cette page est d’ailleurs une synthèse en nos propres mots, librement inspirée de Miller : lui parle de décisions, pas de l’évaluation d’un travail.
D’un article de Tim Miller (2023) sur l’aide à la décision, présenté à la conférence FAccT. Miller l’emploie pour désigner une façon d’aider des personnes à décider, pas spécifiquement pour l’enseignement.
Non. Une expérience menée avec des non-spécialistes (Kornowicz, 2026) n’a pas mis en évidence d’amélioration significative de la qualité des décisions. L’auteur reconnaît lui-même une limite : les participants n’étaient pas des spécialistes, alors que le cadre vise des décisions à enjeu plus élevé. Il appelle à d’autres recherches.
Non. Un détecteur tente d’estimer si un texte a été produit par une IA. L’IA évaluative examine le contenu d’un travail que vous avez écrit vous-même et vous laisse le soin de juger.
Cela dépend de votre établissement, de votre formation et de votre promoteur. L’IA évaluative est aussi un usage de l’IA. Lisez le règlement de votre établissement et, en cas de doute, posez la question à votre promoteur.
Esmond s’inscrit dans cet esprit. C’est une plateforme d’évaluation : vous envoyez votre propre texte, du travail écrit au mémoire, et recevez des remarques sur des passages précis, sous forme de critique ou de question. Nous n’écrivons rien à votre place. Esmond examine votre texte et signale ce qui peut être renforcé. Esmond ne donne aucun résultat chiffré ; ce que vous faites des observations, c’est vous qui le décidez. Qui est derrière Esmond ? Réponse sur la page Puis-je utiliser Esmond ?.