Kopila utilise l’intelligence artificielle comme outil d’assistance. Le professeur garde un contrôle humain réel et peut modifier ou écarter toute proposition avant de communiquer une note ou une appréciation.
1. Finalité prévue
L’IA peut aider à structurer un sujet et un barème, analyser une copie pseudonymisée, proposer une répartition de points, rédiger un feedback, signaler des incertitudes et produire une synthèse pédagogique. Kopila n’est pas conçu pour prendre seul une décision finale concernant un élève.
2. Identité des élèves
Les prénom, nom et email sont conservés dans un coffre d’identités chiffré distinct des données utilisées pour la correction. Le professeur authentifié peut les retrouver depuis ses différents appareils, mais le pipeline IA n’a pas besoin de ces informations et n’accède pas au coffre d’identités.
Dans les tables et flux pédagogiques destinés à l’analyse, l’élève est représenté par un UUID opaque et un pseudonyme technique.
3. Copie préparée localement
Avant upload, le traitement de confidentialité est exécuté sur l’appareil du professeur : rendu, OCR local, recherche d’éléments identifiants, masquage destructif, aperçu, ajustements manuels, validation humaine, second contrôle et reconstruction d’un nouveau fichier.
L’OCR manuscrit n’est pas infaillible. Le système bloque l’envoi en cas d’échec technique et impose une vérification visuelle. Juridiquement, il s’agit d’une pseudonymisation et d’une minimisation, et non d’une anonymisation irréversible.
4. Contrôle humain
Les propositions de points, commentaires et analyses doivent être vérifiées. Les réponses incertaines peuvent être signalées et l’enseignant peut modifier les résultats. Kopila ne doit pas être utilisé pour automatiser intégralement une décision pédagogique significative sans intervention humaine.
5. Prestataire IA et données
Les fonctionnalités concernées utilisent l’API OpenAI. Les appels applicatifs de correction utilisent store:false. Les prénom, nom et email conservés dans le coffre d’identités chiffré ne font pas partie du payload du modèle de correction.
La liste des prestataires figure sur la page Sous-traitants et prestataires.
6. Recherche externe éventuelle
Lorsqu’une vérification externe est utilisée, elle doit rester séparée de la copie et ne recevoir que les éléments pédagogiques strictement nécessaires. La liste nominative de la classe ne doit pas être transmise à un outil de recherche.
7. Limites
Un modèle peut mal lire une écriture, omettre un élément, produire un raisonnement incomplet, appliquer imparfaitement un barème ou générer une information incorrecte. Les performances peuvent varier selon la matière, la langue, la lisibilité et le type de réponse.
8. Règlement européen sur l’IA
Les systèmes destinés à évaluer les acquis d’apprentissage figurent parmi les usages éducatifs visés par l’annexe III du règlement européen sur l’IA. La qualification juridique d’une fonctionnalité dépend toutefois de sa finalité exacte, de son influence sur la décision et des conditions prévues par le règlement. Kopila ne prétend donc pas être automatiquement exclu de la catégorie « haut risque ».
9. Compétence IA
L’utilisateur doit comprendre les limites essentielles de l’outil, vérifier les sorties et éviter les usages pour lesquels il n’est pas compétent ou autorisé.
10. Principe de conception
Identité chiffrée et séparée ; copie pseudonymisée ; IA sans identité civile ; professeur décideur.