Le règlement sur l'IA pour l'IA éducative.

L'éducation est nommée directement dans le règlement européen sur l'IA. L'annexe III, point 3 couvre l'IA utilisée pour décider de l'accès à l'éducation, pour évaluer les acquis d'apprentissage, pour déterminer le niveau d'enseignement approprié pour une personne et pour surveiller les comportements interdits pendant les examens. Si votre produit fait l'une de ces choses, il est présumé à haut risque - et, contrairement à la plupart des secteurs, un second piège l'attend juste à côté, à l'article 5.

La télésurveillance d'examens est le cas à examiner en premier. Surveiller le comportement pendant une épreuve est explicitement à haut risque au titre de l'annexe III 3(d). Si cette surveillance comporte une inférence des émotions, ce n'est pas du haut risque - c'est purement et simplement interdit par l'article 5, dans les contextes éducatifs, sans porte de sortie documentaire.

Où atterrit l'EdTech

La ligne qui tranche : séquencer ou juger

Un système adaptatif qui choisit l'exercice suivant parce que le précédent a été raté séquence du contenu. Un système qui produit une note, un niveau, un jugement d'aptitude ou une recommandation sur l'apprenant évalue la personne - et cela relève à la fois de l'annexe III et du profilage, ce qui ferme l'exemption de l'article 6(3) de façon absolue.

Les éditeurs sont souvent plus près de la ligne qu'ils ne le pensent, parce que le moteur qui séquence le contenu produit en général aussi une estimation de maîtrise. Si cette estimation est présentée à un enseignant, à un responsable des admissions ou à un employeur, elle fait un travail d'évaluation.

Établissement ou éditeur - qui doit quoi

Une école ou une université qui achète un outil de notation par IA est déployeur au sens de l'article 26 : contrôle humain, surveillance, pertinence des données d'entrée, journalisation, et information des élèves concernés. Elle n'hérite pas des obligations du chapitre III de l'éditeur - gestion des risques, documentation technique, évaluation de la conformité, marquage CE - qui restent chez le fournisseur. Le test complet.

Deux pièges propres aux achats du secteur éducatif. D'abord, un établissement qui modifie substantiellement un outil - le réentraîner sur sa propre promotion, transformer un modèle d'orientation en filtre d'admission - peut devenir le fournisseur. Ensuite, les déployeurs du secteur public de systèmes de l'annexe III ont des obligations supplémentaires, dont une analyse d'impact sur les droits fondamentaux. Les universités et les établissements publics devraient partir du principe que l'ensemble le plus lourd s'applique à eux.

Ce qui est en vigueur aujourd'hui, quel que soit votre niveau

• Article 50 - un bot de révision dit aux élèves qu'il est une IA, au premier contact.
• Article 4 - les enseignants et le personnel administratif qui exploitent ces systèmes ont besoin d'une maîtrise de l'IA consignée. Dans l'éducation, il est plus facile de plaider qu'on l'a fait, et plus difficile de plaider qu'on n'en a pas besoin.
• Article 5 - pas d'inférence des émotions sur les élèves. Vérifiez maintenant toute fonctionnalité de télésurveillance ou de suivi de l'engagement, pas en 2027.

Les obligations du haut risque courent jusqu'au 2 décembre 2027. Ce n'est pas loin pour un produit de notation ou d'admission : une évaluation de la conformité prend réalistement 12 à 18 mois, et les cycles d'achat universitaires sont annuels. La carte complète des échéances.

Le RGPD fait déjà une grande partie du travail. Les données des élèves sont souvent des données d'enfants : si vous disposez d'une AIPD, d'une position de conception adaptée à l'âge et d'une base légale qui résistent à l'examen, une large part de la gouvernance des données de l'article 10 est démontrée par un travail déjà fait. Les rapports Reglynn signalent ces recoupements au lieu de vous les facturer deux fois.