En 1984, le psychologue de l’éducation Benjamin Bloom publia une étude devenue célèbre : The 2 Sigma Problem.
En comparant différentes modalités pédagogiques, Bloom observa un phénomène spectaculaire : les étudiants bénéficiant d’un tutorat individuel obtenaient des performances supérieures de deux écart-types par rapport aux étudiants suivant un enseignement traditionnel. Autrement dit, la majorité des apprenants accompagnés individuellement surpassaient presque tous ceux formés dans une formation classique.
Pendant quarante ans, cette découverte est restée sans application. Un tutorat personnalisé fonctionne remarquablement bien… mais il est économiquement impossible à industrialiser. Former chacun avec un tuteur relève d’un luxe pédagogique que peu d’organisations peuvent s’offrir.
Or, l’intelligence artificielle vient aujourd’hui bouleverser cette équation.
Plusieurs expérimentations menées dans les universités américaines et dans les plateformes d’apprentissage adaptatif montrent que des assistants pédagogiques basés sur des modèles conversationnels peuvent simuler certaines fonctions du tutorat : questionner l’apprenant, reformuler ses réponses, proposer des exercices ciblés et fournir un feedback immédiat.
En 2025, une étude expérimentale menée par le Stanford Center for Assessment, Learning and Equity (SCALE) sur un système d’assistance aux tuteurs sur un échantillon de près de 1 000 élèves issus de milieu défavorisé tutorés, 700 élèves étaient tutorés avec un homme accompagné par l’IA CoPilot et le reste le groupe témoins sans IA supplémentaire.
Les résultats montrent que les étudiants travaillant avec des tuteurs accompagnés maîtrisaient mieux un sujet donné d’environ 4 points de pourcentage que ceux du groupe contrôle. L’IA aidait notamment les tuteurs à poser davantage de questions guidées et à éviter de donner directement les réponses.
Le progrès était plus important pour les apprenants les moins bons, les moins bien notés, plus 9 points de pourcentage, pour un coût accessible environ 20 $ par Tuteur IA par an.
Que peut-on en dire ?
4 % le résultat est modeste.
L’étude n’est pas le grand soir pour les tenants de l’IA formative. On peut invoquer la courbe d’apprentissage, c’est le début d’un apprentissage nouveau qui permet aux tuteurs de devenir des tuteurs augmentés. Les LLM évoluent vite et innovent en permanence.
C’est le début d’une trajectoire sociale qui doit se penser dans le temps, si le potentiel de l’IA est exponentiel, l’usage pourrait suivre la même tendance.
Mais l’étude souffre d’un biais organisationnel.
Elle pense l’IA comme une aide au tuteur, comme dans l’organisation classique, mais aujourd’hui, avec la montée en puissance de l’apprenant-roi, la bonne étude serait celle qui évalue l’IA Tuteur pour l’apprenant directement.
L’apprenant augmenté est une réalité sociologique qui bouleverse davantage l’organisation de la formation. La pédagogie sociale classique se retrouve challengée.
Aujourd’hui, la pédagogie humaine propose des alternatives comme par exemple, la pairagogie qui offre de nouvelles médiations humaines. Mais la question est peut-être celle d’une médiation sociale artificielle : apprendre seul ensemble avec la machine.
Le tutorat artificiel peut devenir un levier de formation personnalisé pour chacun, une nouvelle liberté d’apprendre, si la société décide d’en faire un progrès social partagé.
L’IA peut faire société.
Fait à Paris, le 12 mars 2026
@StephaneDIEB pour vos commentaires sur X
Source :
Bloom https://web.mit.edu/5.95/readings/bloom-two-sigma.pdf
Tuteur CoPilot https://scale.stanford.edu/publications/tutor-copilot-human-ai-approach-scaling-real-time-expertise