Dave Treat, de Pearson : « L’IA doit guider l’apprentissage, pas le tricher »

Dave Treat, directeur technique chez Pearson

Intégrité académique, adoption de l’IA et compétences essentielles à l’heure où l’IA agentique transforme l’éducation

Dave Treat a rejoint Pearson il y a près de deux ans en tant que directeur technique, avant d’assumer le poste de directeur des systèmes d’information, supervisant ainsi l’ensemble du portefeuille technologique de l’entreprise.

Cette évolution a marqué son retour dans le secteur qui a vu ses débuts.

« Ce que je préfère dans ce poste, c’est de revenir dans le monde de l’éducation », explique-t-il. « L’éducation était mon parcours professionnel initial. Tous les membres de ma famille sont enseignants d’une manière ou d’une autre. Aujourd’hui, je peux garder la tête haute en sachant que moi aussi, j’aide les gens à réaliser la vie qu’ils imaginent grâce à l’apprentissage. »

Ce poste englobe à la fois l’innovation stratégique et la gestion quotidienne d’une entreprise vieille de 182 ans.

« Je suis tout autant responsable de l’avenir de notre IA agentique que de réparer la barre d’espace de l’ordinateur portable de notre PDG lorsqu’elle tombe en panne », explique Dave. « Mon cœur bat pour l’innovation, mais je dois aussi veiller au bon fonctionnement de cette entreprise. »

Ce n’est certainement pas une mince affaire, sachant que la supervision technique de Dave couvre un effectif mondial d’environ 17 000 personnes réparties dans plusieurs divisions de l’entreprise.

Dave Treat, directeur technique de Pearson. Crédit : Pearson

Les préoccupations en matière d’intégrité académique sont bien réelles

L’une de mes premières questions à Dave portait sur la manière dont Pearson lutte contre la tricherie alors que les étudiants ont désormais accès à des outils d’IA générative.

Dave reconnaît clairement que le risque est bien réel, mais il estime qu’il découle de la manière dont ces outils sont déployés plutôt que de la technologie elle-même.

« Il est important de reconnaître que les préoccupations en matière d’intégrité académique sont bien réelles », explique-t-il. « L’IA est une véritable source d’inquiétude, mais uniquement si on la met simplement entre les mains des enseignants et des étudiants. S’ils ne l’utilisent que pour obtenir des réponses, cela conduit à la tricherie et empêche tout véritable apprentissage. »

Les outils d’étude basés sur l’IA de Pearson incitent au contraire les élèves à réfléchir aux problèmes plutôt que de leur fournir des réponses toutes faites, en s’appuyant sur les principes des sciences de l’apprentissage.

Dave remarque que les données d’utilisation révèlent une tendance qui n’a pas grand-chose à voir avec les horaires de cours.

« Nous constatons que le pic de fréquentation chez les étudiants américains de l’enseignement supérieur se situe vers 21 h », explique-t-il.

« Ils posent donc naturellement des questions à un moment où les enseignants et les assistants ne sont pas là pour les aider. »

Ces mêmes interactions sont transmises aux enseignants le lendemain matin, ce qui leur permet d’identifier les difficultés rencontrées par la classe avant le début de la prochaine séance de cours.

Le saviez-vous ?

• 21 h est la plage horaire où le taux de consultation est le plus élevé, moment où les étudiants de l’enseignement supérieur américain utilisent le plus activement les outils d’étude basés sur l’IA de Pearson

Pourquoi l’IA a besoin d’une « auto-école »

Lorsqu’on lui demande pourquoi tant d’organisations investissent dans les technologies d’IA sans préparer au préalable leur personnel à les utiliser, Dave met en avant une tendance qu’il a observée au fil de plusieurs cycles technologiques.

« Étant donné que je baigne dans le monde de la technologie depuis plus de décennies que je ne veux bien le compter, ce n’est pas une tendance nouvelle », reconnaît-il. « Nous sommes tous attirés par le prochain outil à la mode et avons envie de l’utiliser. »

Dave utilise l’analogie de son fils de 16 ans qui apprend à conduire pour expliquer son approche de l’investissement dans les nouvelles technologies.

Il affirme que mettre une technologie puissante entre les mains des gens sans leur fournir d’accompagnement revient à remettre les clés d’une voiture à un adolescent sans lui avoir donné de cours de conduite : cela mène inévitablement à un accident. Il insiste plutôt sur la nécessité d’une formation structurée, à l’image de celle dispensée dans une auto-école.

Une équipe centrale pour des normes cohérentes en matière d’IA

Pour relever ce défi, Pearson a mis en place un « Centre de mise en œuvre de l’IA », couvrant à la fois les produits destinés aux clients, l’ingénierie et les opérations internes.

Dès le départ, l’équipe de Dave a choisi de se plonger directement dans la technologie, en se concentrant de manière globale sur la façon dont l’IA pourrait transformer l’entreprise selon trois axes clés.

Pour assurer la cohésion de l’entreprise, une petite équipe centrale identifie ce qui fonctionne dans des domaines spécifiques et diffuse plus largement ces réussites.

« Il y a un aspect “trouver ce qui fonctionne et le diffuser” », explique Dave. « Nous avons tout de suite su que nous devrions appliquer des normes et des protocoles communs. »

Cette démarche s’appuie sur une modernisation plus large de l’infrastructure de données de Pearson, qui, comme l’admet Dave, peine encore à suivre le rythme des ambitions du programme d’IA.

« Nous avons encore un long chemin à parcourir en matière d’infrastructure de données, comme c’est le cas, je pense, pour la plupart des entreprises », ajoute-t-il. « Notre entreprise a 182 ans, et on peut dire sans se tromper que notre technologie n’a pas 182 ans ! Mais nous cherchons constamment à la moderniser et à l’améliorer. »

Collaborer avec les géants de la technologie

Pearson travaille avec plusieurs grandes entreprises technologiques qui développent également leurs propres outils de formation et d’apprentissage, une dynamique que certains pourraient qualifier de concurrentielle.

Dave voit toutefois les choses différemment : « Nous ne considérons absolument pas cela comme de la concurrence. En réalité, nous travaillons en partenariat avec bon nombre d’entre elles et nous évoluons vers un écosystème beaucoup plus ouvert. »

Il décrit cet arrangement comme une relation de renforcement mutuel, combinant le contenu pédagogique et les connaissances en sciences de l’apprentissage de Pearson avec les plateformes et les réseaux de distribution de ses partenaires.

« Nos partenaires disposent de responsables de la formation exceptionnels, ainsi que de compétences et de capacités remarquables ; notre rôle est simplement de les mettre en valeur, et inversement. »

Invité à décrire un étudiant universitaire ou un apprenant en entreprise en 2030, Dave revient sur un thème récurrent : aller à la rencontre des gens dans le cadre de leurs habitudes existantes plutôt que de les en éloigner. Crédit : Getty Images

Le jugement et l’imagination restent des compétences essentielles

Pour les organisations hors du secteur technologique qui adoptent l’IA, Dave affirme que les compétences sous-jacentes requises n’ont pas beaucoup changé au fil des précédentes vagues d’innovation.

« Tout se résume toujours à la qualité du jugement d’une personne, à son expertise dans son domaine et à son imagination », explique Dave. « Plus ses connaissances dans son domaine sont approfondies, plus elle peut faire preuve d’imagination dans ce domaine.

« Ajoutez à cela l’empathie et la collaboration, et vous obtenez les qualités humaines qui comptent vraiment. Quelle que soit la vague technologique, si vous possédez ces compétences, vous pouvez tirer le meilleur parti de n’importe quelle technologie – et l’IA ne fait pas exception. »

Chiffre clé

• Pearson compte environ 17 000 collaborateurs à l’échelle mondiale, placés sous la supervision technique de Dave

L’apprentissage intégré au quotidien définira l’avenir

Invité à décrire un étudiant universitaire ou un apprenant en entreprise en 2030, Dave revient sur un thème récurrent : aller à la rencontre des gens dans leur quotidien plutôt que de les en arracher.

« Ce qui fonctionne réellement, c’est d’aller à la rencontre des gens là où ils se trouvent et d’intégrer des expériences de micro-apprentissage dans leur quotidien, car nous avons désormais une bonne visibilité sur leur contexte spécifique », ajoute Dave.

« L’avenir de l’apprentissage réside dans le flux : le flux de la vie, le flux du travail et le flux de l’éducation. »

Cette réflexion s’étend également à l’évaluation. Dave suggère que l’examen oral, reconnu depuis longtemps comme un indicateur fiable de la compréhension, pourrait enfin devenir praticable à grande échelle grâce à une interaction guidée par l’IA et fondée sur les propres supports de cours du professeur.

« Nous savons depuis très longtemps que les examens oraux constituent un indicateur de grande qualité de la compréhension d’un sujet particulier par un étudiant », poursuit Dave. « Un étudiant assis face à un professeur, devant exprimer précisément ce qu’il sait, démontre véritablement la profondeur de son apprentissage. »

Pour les organisations hors du secteur technologique qui adoptent l’IA, Dave fait valoir que les compétences sous-jacentes requises n’ont pas beaucoup évolué au fil des précédentes vagues d’innovation. Crédit : Getty

Je suis tout autant responsable de notre avenir en matière d’IA agentique que je le suis de réparer la barre d’espace de l’ordinateur portable de notre PDG lorsqu’elle tombe en panne

. Dave Treat, directeur technique, Pearson

Dave se montre tout aussi direct lorsqu’il s’agit de pointer les domaines dans lesquels, selon lui, le secteur va trop vite. Il estime que les discours sur le remplacement des emplois par des agents entièrement autonomes sont exagérés, tout en soulignant que la vérification des agents – le processus consistant à évaluer ce dont un agent IA donné est réellement capable – est un domaine qui mérite une attention particulière.

Pearson a déjà mis au point un prototype fonctionnel de vérification des agents IA dans ce domaine, en s’appuyant sur son expérience en matière d’évaluation des personnes plutôt que des machines.

Développé en collaboration avec IBM Consulting, ce prototype applique aux machines autonomes les décennies d’expérience de l’entreprise en matière de certification des compétences humaines. Le système teste et contrôle en permanence les agents numériques afin de certifier qu’ils sont capables d’exécuter en toute sécurité les flux de travail de l’entreprise sans outrepasser les limites qui leur sont fixées.

En traitant les agents logiciels comme des employés devant obtenir une certification de compétences, la plateforme offre aux entreprises un cadre standardisé pour gérer et faire confiance à leur main-d’œuvre IA.

En réfléchissant à ce qui continue de le motiver, Dave revient sur un aspect plus personnel que n’importe quelle feuille de route produit.

« Il faut beaucoup de courage pour apprendre », dit-il. « En réalité, apprendre est censé être difficile. Si ce n’est pas difficile et que vous ne faites pas réellement travailler votre cerveau, alors vous n’apprendrez pas. »