Charte d'usage de l'intelligence artificielle

Comment ce dossier a été constitué

Dans un esprit de cohérence avec ce que cette charte demande aux élèves et aux enseignants — transparence sur l'usage de l'IA et vérification humaine — voici, sans détour, la méthode suivie pour produire ce document.

1. Le point de départ

Olivier a fourni une synthèse de recherches réalisées avec deux autres IA (Perplexity et DeepSeek), listant les textes de référence à consulter et une première structure possible pour la charte, ainsi qu'un dossier de PDF identifiés comme utiles.

2. Audit réel du dossier de sources

Chaque PDF fourni a été intégralement extrait et lu (et non seulement son titre ou son résumé), pour vérifier ce qu'il contenait vraiment. Cet audit a permis de constater deux choses : le document le plus important — le Cadre d'usage officiel du ministère — manquait du dossier, et un autre document (une charte destinée aux communicants de l'État) était hors sujet.

4. Rédaction

Le contenu a été structuré en guide d'atelier + trame de charte, en s'appuyant aussi sur deux chartes réelles déjà adoptées par des établissements (Lycée français de Vienne, Groupe Ozanam Lille) pour les formulations concrètes, et sur la charte de l'INSP pour la partie intervenants extérieurs.

5. Relecture humaine

Le document a ensuite été relu par Olivier Nallis, qui a corrigé et nuancé au moins un point : la comparaison énergétique « IA générative vs recherche web », jugée obsolète. Cette correction est conservée en surbrillance à l'endroit exact où elle a été ajoutée (section 1, point 5) — voir plus bas.

À lire d'abord : établissement privé sous contrat

Le cadre national et la plupart des modèles de charte sont écrits pour le public. Le collège Saint-Eugène de Mazenod est un établissement privé sous contrat, géré par un OGEC : le cadre d'usage du ministère s'applique à l'enseignement (programmes, progression par niveau, fraude), mais plusieurs instances diffèrent.

• Responsable de traitement : le chef d'établissement, en lien avec le président de l'OGEC (note du SGEC du 10 mai 2019), et non le chef d'EPLE ou le DASEN.
• Pas de « DPO académique » : se rapprocher du référent données désigné dans l'établissement, ou de la DDEC, pour tout outil traitant des données d'élèves.
• Adoption de la charte : pas de conseil d'administration d'EPLE. L'instance qui adopte (chef d'établissement, conseil d'établissement, OGEC, tutelle) est à confirmer avec la direction.
• GAR : ouvert aux établissements privés sous contrat (arrêté du 18 décembre 2017) ; vérifier avec le référent numérique s'il est déployé ici.
• Information des familles : selon le SGEC, l'information est obligatoire, le consentement n'est pas requis pour les traitements courants.

Dans la suite du dossier, « DPO / référent données » et « instance d'adoption » renvoient à cet encadré.

Mode d'emploi de cet atelier

Ce document est conçu pour être utilisé en autonomie, en petit groupe (4 à 6 personnes idéalement : un membre de la direction ou son adjoint, des enseignants de disciplines différentes, un CPE et/ou un professeur documentaliste). Il ne remplace pas la validation institutionnelle finale, mais permet de produire un projet de charte abouti, prêt à être soumis à la direction puis au conseil d'établissement.

Ce que vous allez produire aujourd'hui

• Un projet de charte d'usage de l'IA pour votre établissement (section 7, à compléter).
• Un projet de note d'information aux familles (section 8).
• Une liste des points restant à trancher avec la direction, le DPO / référent données ou le conseil pédagogique.

Déroulé conseillé (environ 2h)

À avoir sous la main

• Le règlement intérieur de l'établissement (pour l'articulation avec les sanctions).
• La liste des outils numériques déjà utilisés en classe (ENT, manuels numériques, logiciels).
• Les coordonnées du référent données (ou du DPO) de l'établissement ou de la DDEC, et du référent numérique de l'établissement.
• Les exemples de chartes téléchargeables en section 10.

1. Le socle réglementaire en 10 points

Un seul document sert de référence nationale : le Cadre d'usage de l'IA en éducation, publié par le ministère de l'Éducation nationale en juin 2025. Tout ce qui suit en découle directement, complété par le RGPD et le règlement européen sur l'intelligence artificielle.

1. Un principe unique

« L'usage de l'IA est autorisé en éducation dès lors qu'il respecte le cadre ici défini. » L'usage à des fins professionnelles (administratives comme pédagogiques) est autorisé sous réserve d'un strict respect de ce cadre.

2. L'IA assiste, elle ne remplace jamais

L'utilisation de l'IA doit se faire de manière responsable et réflexive, en s'appuyant sur l'expertise professionnelle des personnels qu'elle peut assister, mais jamais remplacer.

3. Protection des données (RGPD)

• Principe de minimisation et accord du responsable de traitement (dans le privé sous contrat : le chef d'établissement, en lien avec le président de l'OGEC).
• Une IA grand public ne peut recevoir que des données pouvant être rendues publiques : textes et programmes officiels, ressources éducatives libres, données statistiques anonymisées, œuvres du domaine public.
• Aucun membre du personnel ne doit demander aux élèves d'utiliser un service d'IA grand public impliquant la création d'un compte personnel.

4. Transparence des décisions

Toute décision prise à l'aide d'une IA à partir de données personnelles doit faire l'objet d'une information auprès des personnes concernées. Toute décision s'appuyant sur l'IA ayant un impact significatif sur l'évaluation des apprentissages, les parcours des élèves ou les parcours professionnels doit faire l'objet d'une supervision humaine garantissant son équité et son explicabilité, et d'une validation préalable par l'autorité compétente.

5. Sobriété et frugalité

L'IA ne doit être utilisée que si aucune autre solution moins coûteuse écologiquement ne répond de façon satisfaisante au besoin. Les solutions libres doivent être privilégiées. À titre indicatif, une réponse à un prompt est en moyenne 10 fois plus énergivore qu'une requête sur un moteur de recherche classique.

✎ Note d'Olivier — correction

Note d'Olivier : il n'est pas possible à ce jour de donner une vraie proportion, cette estimation date de plusieurs modèles en arrière (3 ans je pense) et elle ne fait plus sens. Google utilise aujourd'hui Gemini dans un certain nombre de recherches, comme Google est le moteur de recherche ultra dominant. La consommation des prompts est davantage liée aux tokens utilisés en sortie par le modèle. Je vous conseille donc d'éviter de vous appuyer sur la comparaison avec la recherche web ; en revanche, la frugalité doit rester de mise sur la création de multimédia et la génération de longs textes avec raisonnement.

6. Une progression claire par niveau

7. La définition officielle de la fraude

« L'utilisation d'une intelligence artificielle générative pour réaliser tout ou partie d'un devoir scolaire, sans autorisation explicite de l'enseignant et sans qu'elle soit suivie d'un travail personnel d'appropriation à partir des contenus produits, constitue une fraude. Elle est assimilée, à ce titre, à l'intervention d'une tierce personne ou à la reproduction non signalée de contenus existants. » Cadre d'usage de l'IA en éducation, ministère de l'Éducation nationale, juin 2025

8. Les logiciels de détection ne sont pas une preuve

Point de vigilance officiel : en raison de leur manque de fiabilité, l'utilisation des logiciels de détection de contenus générés par l'IA n'est pas recommandée, car elle pourrait pénaliser à tort un élève. Il est préférable de fonder l'analyse sur le processus de travail : brouillons, historique, sources, entretien oral.

9. Les usages à « haut risque » au sens du règlement européen sur l'IA

Le règlement européen 2024/1689 range parmi les systèmes d'IA à haut risque, dans le champ éducatif, quatre usages qui appellent une vigilance juridique renforcée dès qu'un outil d'IA y intervient :

• déterminer l'accès, l'admission ou l'affectation dans un établissement ;
• évaluer les acquis d'apprentissage ;
• évaluer ou orienter le niveau d'enseignement qu'une personne recevra ;
• surveiller ou détecter des comportements interdits pendant les examens.

10. Les textes qui s'articulent avec ce cadre

• Code de l'éducation, notamment l'article L.912-1-1 sur la liberté pédagogique.
• Loi Informatique et Libertés, loi pour une République numérique, loi SREN.
• Règlement général sur la protection des données (RGPD – UE 2016/679).
• Règlement européen sur l'intelligence artificielle (UE 2024/1689).

Repère rapide : obligatoire ou recommandé ?

2. Le GAR et l'écosystème numérique de l'établissement

La question revient souvent en atelier : faut-il utiliser ChatGPT, Gemini ou un autre outil « grand public », ou existe-t-il une voie plus sûre et déjà validée par l'institution ? La réponse passe par le GAR.

2.1 Qu'est-ce que le GAR ?

Le Gestionnaire d'Accès aux Ressources numériques (GAR) est un dispositif national mis en place par le ministère de l'Éducation nationale (arrêté du 18 décembre 2017), ouvert aux écoles, aux EPLE et aux établissements privés sous contrat. Il sert d'intermédiaire sécurisé entre l'espace numérique de travail (ENT) de l'établissement et les éditeurs de ressources numériques (manuels, exercices, banques de médias et, de plus en plus, certains outils d'IA). Concrètement, le GAR :

• authentifie les utilisateurs (élèves, enseignants) via l'ENT, sans transmettre leur identité en clair à l'éditeur de la ressource ;
• limite les données transmises aux fournisseurs au strict nécessaire ;
• impose aux éditeurs un cadre contractuel fixé par le ministère (données limitées, pas de réutilisation commerciale) ; le ministère est responsable de ce traitement, ce qui évite à l'établissement de contractualiser avec chaque éditeur.

2.2 Pourquoi le mentionner dans la charte

Un outil accessible via le GAR/ENT a déjà été examiné sous l'angle juridique et contractuel par l'institution : c'est la voie à privilégier avant tout recours à une IA grand public. Cela ne dispense toutefois pas de la vigilance pédagogique : le GAR encadre l'accès et les données, pas la qualité ni la fiabilité du contenu produit par l'outil.

2.3 À vérifier avant l'atelier

• Interroger le chef d'établissement ou le référent numérique : des ressources IA sont-elles déjà référencées dans l'offre GAR/ENT de l'établissement ?
• Consulter la DRANE de l'académie, qui recense les outils IA validés au niveau académique (kits, chatbots, plateformes selon les académies).
• Si aucun outil IA n'est encore disponible via le GAR, l'indiquer dans la charte comme un axe de progrès, plutôt que d'ouvrir par défaut l'accès à des outils non validés.

2.4 Formulation suggérée pour la charte

« Les outils utilisés en classe sont prioritairement choisis parmi les ressources référencées dans l'ENT/GAR de l'établissement. À défaut, tout outil doit être validé par [la direction / l'équipe pédagogique] avant tout usage avec les élèves. »

3. Protection des données : check-list RGPD / CNIL

3.1 Qui fait quoi

Dans un établissement privé sous contrat, le chef d'établissement est responsable de traitement, en lien avec le président de l'OGEC (note du SGEC du 10 mai 2019). Le DPO ou le référent données désigné doit être associé dès qu'un outil d'IA traite des données d'élèves. Les enseignants agissent sous la responsabilité de ce dernier et doivent l'informer de tout usage d'IA impliquant des données personnelles.

3.2 Ce qu'on ne saisit jamais dans un outil d'IA non validé

• Nom, prénom, adresse, photographie ou voix d'un élève.
• Appréciations, résultats scolaires ou informations disciplinaires.
• Données médicales, sociales, familiales ou relatives à un handicap.
• Copies nominatives ou productions permettant d'identifier un élève.
• Identifiants, mots de passe et informations internes à l'établissement.

3.3 Minimisation en pratique

• Privilégier les outils ne nécessitant pas de compte individuel.
• Si un compte est obligatoire, préférer un compte « classe » à un compte individuel.
• Désactiver par défaut le traçage, l'historique et la réutilisation des données (ex. option « ne pas utiliser mes données pour l'entraînement »).

3.4 Analyse d'impact (AIPD)

Une analyse d'impact relative à la protection des données est généralement nécessaire pour tout système d'IA traitant des informations d'élèves, compte tenu de leur statut de mineurs. À signaler au DPO / référent données avant tout déploiement à l'échelle de l'établissement.

3.5 Information des élèves et des familles

Elle doit inclure : l'identité du responsable de traitement, la finalité du traitement, les destinataires des données, la durée de conservation et les droits des personnes concernées. Cette information doit être adaptée à la tranche d'âge des élèves mineurs.

3.6 Interdictions fermes

L'utilisation d'un outil d'IA ne doit jamais entraîner : réutilisation des données à des fins commerciales, traceurs publicitaires, contenu publicitaire, ou transfert hors Union européenne sans garanties adéquates.

4. Qui doit autoriser quoi ?

4.1 Côté familles

Le principe : dans le cadre pédagogique courant défini par l'enseignant, le consentement des familles n'est en principe pas requis par la loi, car l'IA est utilisée dans le cadre de la mission d'intérêt public de l'école. Une information systématique reste toutefois due.

• Information (obligatoire) : présenter les outils utilisés, leurs finalités, les règles de protection des données — notamment en réunion de rentrée et via l'ENT.
• Autorisation ou consentement explicite (recommandé dans certains cas) : usage d'un outil hors GAR/ENT nécessitant la création d'un compte, captation de voix ou d'image d'élève par un outil IA, projet impliquant la publication à l'extérieur de productions d'élèves générées par IA.

À prévoir dans la charte : un support d'information aux familles, avec possibilité d'exprimer un refus pour les usages qui le permettent (voir le modèle en section 8).

4.2 Côté hiérarchie

• Chef d'établissement : validation de la charte, choix des outils institutionnels, arbitrage sur tout outil hors GAR.
• Conseil pédagogique : usages pédagogiques transversaux, articulation avec le projet d'établissement.
• Instance d'adoption : dans le public, le conseil d'administration ; dans le privé sous contrat, à confirmer avec la direction (chef d'établissement, conseil d'établissement, OGEC, tutelle).
• DPO / référent données : tout traitement de données à caractère personnel via un outil d'IA, analyse d'impact.
• Corps d'inspection : accompagnement et formation, dans le cadre de leurs missions respectives.

4.3 Matrice récapitulative

5. Points de vigilance

5.1 Pédagogiques

• Hallucinations : une IA générative peut inventer des faits, des citations ou des sources — toute production doit être vérifiée à partir de sources fiables avant d'être utilisée ou notée.
• Biais et stéréotypes : les IA reproduisent les biais présents dans leurs données d'entraînement (genre, origine, milieu social...) — un regard critique s'impose, en lien avec l'éducation aux médias et à l'information (ressources du CLEMI).
• Déresponsabilisation : risque que l'élève délègue tout l'effort intellectuel à l'outil — l'IA assiste, elle ne pense pas à la place de l'élève.
• Inégalités d'accès : tous les élèves n'ont pas le même équipement ni le même accès à internet ou à un outil payant — un usage obligatoire hors la classe doit toujours prévoir une alternative.

5.2 Juridiques et éthiques

• RGPD et minimisation des données (voir section 3).
• Droit d'auteur : un contenu généré peut reproduire une œuvre protégée — vigilance sur les images, le style d'un auteur nommé, le code source.
• Droit à l'image et à la voix : ne jamais faire générer l'image, la voix ou une imitation reconnaissable d'un élève, d'un personnel ou d'un tiers (deepfake) sans cadre légal et consentement explicite.
• Usages à haut risque (règlement européen) : admission, évaluation des acquis, orientation, surveillance d'examens — quatre cas qui appellent une vigilance juridique renforcée (et l'avis du DPO / référent données) dès qu'un outil IA y intervient.

5.3 Organisationnelles

• Formation des personnels et des élèves (Pix, DRANE, Réseau Canopé, CLEMI) avant tout déploiement large.
• Information des familles, en particulier lors de la réunion de rentrée et via l'ENT.
• Cohérence avec le règlement intérieur (fraude, sanctions, discipline).
• Révision au moins annuelle de la charte pour suivre les évolutions technologiques et réglementaires.

5.4 Environnementales

• Sobriété numérique : la consommation d'une IA dépend surtout de ce qu'on lui fait produire. Les images, vidéos, longs textes et le mode « raisonnement » sont les plus coûteux — voir la précision apportée en section 1, point 5.
• Se poser systématiquement la question : « l'IA est-elle vraiment nécessaire ici, ou une solution plus simple répond-elle au même besoin ? »
• Privilégier, quand c'est possible, les solutions libres, souveraines ou institutionnelles (GAR, outils académiques) aux IA grand public.

6. Atelier de cadrage : les questions à trancher en équipe

Avant de compléter la trame de charte (section 7), répondez ensemble aux questions suivantes. Elles orientent directement la rédaction.

Question 1 — Périmètre

Qui est concerné par la charte ? élèves de collège — élèves de lycée — enseignants — CPE / vie scolaire — personnels administratifs et techniques — intervenants extérieurs.

Qui rédige, qui valide, à quelle échéance ? ……………………………………………………………

Question 2 — Outils déjà en usage

Listez les outils d'IA déjà utilisés, testés ou envisagés dans l'établissement :

Question 3 — Règles par niveau propres à l'établissement

En vous appuyant sur le rappel national (section 1), reportez vos réponses directement dans l'article 4 de la trame (section 7).

Question 4 — Déclaration et traçabilité

Quelle mention exigerez-vous des élèves lorsqu'un usage de l'IA est autorisé dans un travail rendu ? Reprenez ou adaptez le modèle de l'article 8 de la trame. ……………………………………………………………

Question 5 — Fraude et sanctions

Quelles sanctions existent déjà dans votre règlement intérieur pour la fraude et le plagiat ? Qui les prononce ? Comment s'articulent-elles avec un usage non autorisé de l'IA ? ……………………………………………………………

Question 6 — Formation

Qui sera formé, quand, par qui (Pix, DRANE, Réseau Canopé, formation interne) ? Le parcours Pix IA est obligatoire en 4e, en 2de (voies générale, technologique, professionnelle) et en 1re année de CAP : est-il déjà programmé ? ……………………………………………………………

Question 7 — Interdits ou autorisations spécifiques

Au-delà du socle national, y a-t-il des usages que vous souhaitez interdire ou au contraire autoriser spécifiquement (matériel, disciplines, niveaux) ? ……………………………………………………………

Question 8 — Contacts en cas de doute

DPO / référent données : ………………… — Référent numérique : ………………… — Chef d'établissement : …………………

7. Trame de charte à compléter

Cette trame reprend la structure recommandée et les formulations de référence du Cadre d'usage national, enrichie des meilleures formulations repérées dans des chartes réelles d'établissements. Les éléments entre crochets [...] sont à personnaliser.

Page de garde

Charte d'usage de l'intelligence artificielle
Établissement : [nom de l'établissement]
Année scolaire : [2026-2027]
Adoptée par [instance d'adoption] le [date]
Entrée en vigueur le [date]

Préambule

L'intelligence artificielle fait désormais partie du quotidien de la société, du monde professionnel et de la vie des élèves. [Nom de l'établissement] souhaite en encourager un usage éclairé, responsable et éthique, au service des apprentissages et non en substitution de l'effort intellectuel. Cette charte s'appuie sur le Cadre d'usage de l'IA en éducation publié par le ministère de l'Éducation nationale en juin 2025, sur le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et sur le règlement européen sur l'intelligence artificielle (UE 2024/1689). Elle est évolutive et sera révisée au moins une fois par an.

Article 1 — Objet et champ d'application

La présente charte s'applique [à l'ensemble des élèves de l'établissement / aux élèves de tel niveau], aux personnels enseignants, aux personnels de vie scolaire et administratifs, ainsi qu'aux intervenants extérieurs agissant dans le cadre d'activités de l'établissement. Elle couvre les usages pédagogiques, administratifs et techniques de l'intelligence artificielle, qu'ils aient lieu dans l'enceinte de l'établissement ou dans le cadre d'un travail personnel se rapportant à la scolarité.

Article 2 — Principes généraux

• Plus-value pédagogique : l'IA n'est utilisée que lorsqu'elle apporte un bénéfice réel, jamais par automatisme.
• Responsabilité humaine : l'IA assiste, elle ne remplace jamais le jugement de l'enseignant, l'évaluation, ni l'effort personnel de l'élève.
• Transparence : tout usage de l'IA dans un travail rendu ou dans une décision doit être signalé.
• Protection des données : aucune donnée personnelle ou confidentielle n'est saisie dans un outil non validé par l'établissement.
• Sobriété numérique : l'IA n'est utilisée que si aucune solution plus simple et moins coûteuse en ressources ne répond au besoin.

Article 3 — Cadre légal et références

• Cadre d'usage de l'IA en éducation, ministère de l'Éducation nationale, juin 2025.
• Règlement général sur la protection des données (RGPD – UE 2016/679) et loi Informatique et Libertés.
• Règlement européen sur l'intelligence artificielle (UE 2024/1689).
• Code de l'éducation, notamment l'article L.912-1-1 sur la liberté pédagogique.
• Règlement intérieur de l'établissement.

Article 4 — Règles d'usage par niveau

Article 5 — Usages autorisés et usages interdits

Article 6 — Outils autorisés

Les outils utilisés en classe sont prioritairement choisis parmi les ressources référencées dans l'ENT/GAR de l'établissement. À défaut, tout outil doit être validé par [la direction / l'équipe pédagogique / le référent numérique] avant tout usage avec les élèves. Il est interdit de demander à un élève de créer un compte personnel sur un service d'IA grand public dans le cadre scolaire.

Liste des outils validés pour l'année [année] : [nom de l'outil, éditeur, usage prévu, public concerné, accès via GAR : oui/non — à compléter].

Article 7 — Protection des données personnelles

• Ne sont jamais saisis dans un outil d'IA non validé : nom, prénom, photo, voix, adresse, résultats scolaires, appréciations, données de santé, informations familiales ou disciplinaires, identifiants et mots de passe.
• Seules des données publiques, anonymisées ou pouvant être rendues publiques sans conséquence peuvent être utilisées (textes et programmes officiels, ressources éducatives libres, données statistiques anonymisées, œuvres du domaine public).
• Le DPO ou le référent données de l'établissement est associé à tout projet impliquant un traitement de données d'élèves par un outil d'IA.
• Il est recommandé de désactiver, lorsque c'est possible, les options d'apprentissage automatique sur les données saisies (ex. « ne pas utiliser mes données pour l'entraînement »).

Article 8 — Transparence et déclaration des usages

Lorsqu'un élève a recours à l'IA pour un travail scolaire, dans les conditions autorisées par l'enseignant, il en fait mention selon le modèle suivant :

« Pour ce travail, j'ai utilisé [nom de l'outil] pour [décrire l'usage]. J'ai vérifié et complété les résultats par mes propres recherches. »

De la même manière, un enseignant informe les élèves lorsqu'un support de cours ou une évaluation a été préparé avec l'aide d'une IA.

Article 9 — Devoirs, évaluations et fraude

« L'utilisation d'une intelligence artificielle générative pour réaliser tout ou partie d'un devoir scolaire, sans autorisation explicite de l'enseignant et sans qu'elle soit suivie d'un travail personnel d'appropriation à partir des contenus produits, constitue une fraude. » Cadre d'usage de l'IA en éducation, ministère de l'Éducation nationale, juin 2025

Les logiciels de détection de contenus générés par IA n'étant pas fiables, l'établissement privilégie l'analyse du processus de travail (brouillons, historique, sources, entretien oral) plutôt qu'un verdict automatique. Les sanctions applicables sont celles prévues par le règlement intérieur de l'établissement.

Article 10 — Sobriété numérique

L'IA consomme de l'énergie, surtout pour produire des images, des vidéos, de longs textes ou des réponses avec raisonnement. Elle n'est utilisée que lorsqu'elle apporte une réelle plus-value ; les solutions libres ou institutionnelles sont privilégiées lorsque c'est possible.

Article 11 — Information des familles

Les familles sont informées des outils utilisés en classe, de leurs finalités et des règles de protection des données, notamment lors de la réunion de rentrée et via [ENT / site de l'établissement]. Un document d'information (voir modèle en section 8 de ce guide) leur est communiqué. En dehors de l'établissement, les représentants légaux restent responsables des usages numériques de leur enfant.

Article 12 — Personnels et intervenants extérieurs

Les personnels enseignants, administratifs et techniques peuvent recourir à l'IA pour leurs tâches professionnelles (préparation de cours, correction, rédaction de documents, etc.), sous leur responsabilité et à condition de vérifier et croiser les contenus produits avec d'autres sources. Aucune donnée nominative d'élève ou de personnel n'est transmise à un outil non validé. Les intervenants extérieurs sont soumis aux mêmes règles ; le cas échéant, une clause spécifique est intégrée à la convention d'intervention.

Article 13 — Adoption, entrée en vigueur et révision

La présente charte a été élaborée par [groupe de travail], présentée au conseil pédagogique le [date], et adoptée par [instance d'adoption] le [date]. Elle entre en vigueur le [date] et sera révisée au moins une fois par an, ou en cas d'évolution significative du cadre réglementaire.

8. Modèle de note d'information aux familles

Madame, Monsieur,

Comme de nombreux établissements, [nom de l'établissement] est amené à utiliser des outils d'intelligence artificielle (IA) dans le cadre pédagogique et administratif, dans le respect du cadre national fixé par le ministère de l'Éducation nationale (juin 2025) et du règlement européen sur la protection des données (RGPD).

Ce que cela signifie concrètement :

• les outils utilisés sont choisis et validés par l'équipe pédagogique et, si nécessaire, par le référent à la protection des données ;
• aucune donnée personnelle concernant votre enfant (nom, photo, résultats, informations familiales...) n'est transmise à un outil d'IA grand public ;
• votre enfant ne sera jamais tenu de créer un compte personnel sur un service d'IA en dehors du cadre défini par l'établissement ;
• l'usage de l'IA reste encadré par l'enseignant et ne remplace jamais le travail personnel évalué de votre enfant.

La charte d'usage de l'IA de l'établissement est consultable [à l'adresse suivante / sur l'ENT / affichée à tel endroit]. Pour toute question, vous pouvez contacter [nom / fonction / contact].

Fait à [ville], le [date]. [Signature du chef d'établissement]

9. Démarche d'adoption et de vie de la charte

1. Constituer un groupe de travail représentatif (direction, enseignants de plusieurs disciplines, CPE, documentaliste, si possible un représentant des parents et un délégué élève).
2. S'approprier le socle national (section 1) et vérifier l'offre GAR/ENT de l'établissement (section 2).
3. Mener le cadrage collectif (section 6) et rédiger le projet à partir de la trame (section 7).
4. Faire relire le projet par le DPO ou le référent données (en lien avec la DDEC si besoin), en particulier les articles 6 et 7.
5. Présenter le projet au conseil pédagogique, puis le soumettre pour adoption à l'instance compétente (à confirmer avec la direction).
6. Informer les familles (modèle en section 8) et communiquer largement (ENT, réunion de rentrée, affichage).
7. Prévoir une formation des personnels et, le cas échéant, des élèves (Pix, DRANE, Réseau Canopé).
8. Réviser la charte au moins une fois par an, ou dès qu'une évolution réglementaire ou technologique le justifie.

10. Téléchargements & ressources

Tous les documents cités dans ce dossier sont téléchargeables ci-dessous. Les badges indiquent le niveau de priorité pour votre atelier.

Les documents du dossier de travail

Textes de référence en ligne

• Cadre d'usage de l'IA en éducation — ministère de l'Éducation nationale, juin 2025education.gouv.fr
• Les intelligences artificielles et leurs usages en éducation — Éduscoleduscol.education.gouv.fr

CNIL / protection des données

• Comment mettre en place des systèmes d'IA dans l'éducation ?cnil.fr
• Se mettre en conformitécnil.fr
• Informer les personnes concernéescnil.fr

Esprit critique et éducation aux médias

• Aborder l'IA en classe — CLEMIclemi.fr

Autres exemples de chartes

• Charte éthique du collège du Larzac — académie de Toulousedémarche participative avec les élèves
• Portail des chartes IA dans l'administrationia.numerique.gouv.fr

Annexe — Glossaire express

• IA générative : famille de systèmes d'IA capables de produire du texte, des images, du son ou de la vidéo à partir d'une consigne (« prompt »), en calculant la suite la plus probable de mots ou de pixels — sans compréhension du sens.
• IA prédictive : modèles utilisés pour classer des données ou anticiper des événements, tendances ou risques.
• Prompt : instruction ou requête donnée à une IA générative ; plus elle est précise et structurée, plus la réponse est exploitable.
• Hallucination : information inventée, fausse ou non sourcée, produite par une IA avec la même assurance qu'une information exacte.
• RGPD : Règlement général sur la protection des données (UE 2016/679), qui encadre tout traitement de données personnelles, y compris par un outil d'IA.
• DPO : délégué à la protection des données ; à associer systématiquement dès qu'un outil d'IA traite des données d'élèves ou de personnels.
• AIPD : analyse d'impact relative à la protection des données ; généralement nécessaire pour tout système d'IA traitant des données de mineurs.
• GAR / ENT : voir la section 2 de ce guide.
• Sobriété numérique / IA frugale : n'utiliser l'IA que lorsqu'elle apporte un bénéfice réel, en limitant les requêtes inutiles et en privilégiant des solutions moins coûteuses en ressources.
• CRCN / Pix : Cadre de référence des compétences numériques et plateforme nationale d'évaluation et de formation, support du parcours obligatoire « Pix IA » en 4e, 2de et 1re année de CAP.
• Système d'IA à haut risque (règlement européen 2024/1689) : dans l'éducation, quatre cas sont visés — admission/affectation, évaluation des acquis, détermination du niveau d'enseignement, surveillance des comportements interdits en examen.