L’IA, et en particulier l’IA générative, fait partie des discussions sur l’industrie de l’évaluation depuis plusieurs années. Elle était pleine de possibilités, mais est restée largement théorique, notamment dans le développement de contenus d’examen. Cependant, cela a changé de manière significative en 2025, lorsque notre secteur est passé concrètement de la discussion sur l’IA à son utilisation réelle et à la fourniture de données sur son utilisation. 

2025 a été l’année où les organisations d’évaluation, les éducateurs, les décideurs politiques et les fournisseurs de solutions sont tous passés de la curiosité conceptuelle à une application significative et pratique de l’IA. Peut-être plus important encore, c’est l’année où nous avons cessé de voir l’IA comme quelque chose qui repose simplement sur des processus existants. Et nous avons commencé à reconnaître qu’elle peut remodeler notre façon de penser l’évaluation elle-même.

Si 2024 était encore une question d’exploration d’idées, 2025 a été consacrée à la pratique pratique. Dans l’ensemble du secteur, le niveau de confort a considérablement augmenté. L’IA générative est devenue une partie intégrante du travail quotidien de création et de gestion de contenu, de revue qualité et de support opérationnel.

L’un des plus grands changements que nous avons observés a été dans la manière dont les organisations abordent la création d’objets. Jusqu’à récemment, la plupart des organisations de certification préféraient tester l’IA sur des contenus à faible enjeu comme les items d’entraînement. Mais en 2025, nous avons constaté quelque chose de nouveau – un intérêt et une confiance croissants pour piloter l’IA afin de soutenir le contenu des examens opérationnels.

Ce changement ne portait pas seulement sur l’efficacité. Il s’agissait de reconnaître que l’IA peut aider dans les aspects les plus difficiles de la création de contenu : démarrer, rédiger des idées initiales de haute qualité, réduire la charge des experts en la matière (SME) et préparer les évaluateurs humains à s’engager dans un travail plus profond et plus significatif. À mesure que les stratégies d’incitation se perfectionnaient et que la qualité des résultats s’améliorait, le niveau de confort augmentait en conséquence.

L’un des développements les plus importants cette année a été l’application plus large de l’IA tout au long du cycle de vie de l’évaluation. Nous avons vu l’IA utilisée pour soutenir :

• Processus d’évaluation des items et boucles de rétroaction.
• Vérifications d’alignement.
• Flux de travail, présentations et gestion des réunions.
• Analyse des tendances et résumé des données.

Ce passage de l’IA pour l’écriture d’items à l’IA à travers les fonctions est ce qui a rendu 2025 si déterminant. Il a marqué le moment où les organisations ont commencé à construire la structure nécessaire pour utiliser ces outils de manière responsable et cohérente.

Avec l’adoption croissante, le besoin d’une gouvernance claire est devenu inévitable. De nombreuses organisations ont reconnu que les approches improvisées et exploratoires des années précédentes ne suffisaient plus. 2025 a apporté un focus continu et renforcé sur :

• Établir des directives internes.
• Définir les étapes humaines dans la boucle.
• Renforcement des contrôles qualité.
• Documenter les décisions et les processus.
• Garantir la transparence.

Il ne s’agissait pas de ralentir les choses ; il s’agissait de créer la stabilité nécessaire pour utiliser l’IA dans des environnements à enjeux élevés. À mon avis, ce changement d’état d’esprit a été l’un des développements déterminants de l’année.

Même lorsque l’IA transformait les flux de travail, deux constantes sont restées solides.
 

• La sécurité reste un enjeu majeur : Au contraire, 2025 a mis en lumière la nécessité de garder la sécurité des tests au premier plan. Les menaces de longue date persistaient, et de nouveaux risques technologiques ont émergé, notamment avec des outils de collecte de contenu pilotés par l’IA et des tentatives d’usurpation de caractère de plus en plus sophistiquées. Le message de cette année est clair : innovation et sécurité doivent évoluer ensemble. Nous ne pouvons pas laisser l’un surpasser l’autre.
• Le facteur humain reste irremplaçable : Une autre constante était l’importance continue de la surveillance humaine. Même si la confiance dans les outils d’IA grandissait, le besoin d’un examen d’experts ne diminuait pas. Maintenir un « humain informé » restait essentiel, non seulement comme garantie mais aussi comme partenaire de l’IA. La manière dont nous utilisons l’IA évolue peut-être, mais le jugement humain reste central pour une évaluation responsable.

L’IA a ouvert la porte à des approches d’évaluation qui étaient autrefois trop gourmandes en ressources pour être réalisables. Nous avons désormais des opportunités de développer :

• Plus de tâches interactives.
• Des simulations plus réalistes.
• Mécanismes de retour immédiat.
• Des scénarios dynamiques qui capturent des formes de preuves plus riches.

Nous ne remplaçons pas encore les évaluations traditionnelles, mais nous élargissons les possibilités.

Avec plus de données disponibles et de meilleures façons de les intégrer, nous pouvons commencer à relier les évaluations plus étroitement à l’apprentissage, au développement des compétences et à la performance concrète. Cette perspective nous encourage à voir l’évaluation comme un continuum. Quelque chose qui aide les apprenants à grandir, les employeurs comprennent les compétences, et les institutions soutiennent la progression, plutôt que de simplement certifier la réussite à un moment donné.

La plus grande différence entre l’année dernière et cette année est simple : nous avons désormais des données.

De vrais pilotes. De vrais indicateurs de performance. De vrais taux d’acceptation. De vrais indicateurs de qualité.

Pour la première fois, les organisations ont pu évaluer les processus d’IA à l’aide de preuves plutôt que de spéculations. Ce passage du concept à l’impact mesurable a changé la conversation de manière durable.

2025 a marqué le moment où l’IA est passée concrètement d’une idée abstraite à un outil pratique utilisé tout au long du cycle de vie de l’évaluation. C’est l’année où les preuves ont remplacé la spéculation, la gouvernance a pris forme, et de nouvelles opportunités se sont présentées pour penser différemment ce qu’est l’évaluation.

Ces changements ne sont que le début. À mesure que l’IA permet des formats plus riches et une compréhension plus approfondie, l’évaluation sera de plus en plus liée à l’apprentissage, à la performance et au développement continu. Les compétences durables qui se transmettent entre rôles et secteurs deviendront encore plus centrales, et les structures traditionnelles telles que les cycles d’analyse des tâches de poste sur cinq ans pourraient devoir évoluer pour suivre la rapidité des changements de rôles.

À travers tout cela, une chose reste constante. L’innovation ne diminue pas l’importance du jugement humain, de la rigueur ou de la sécurité. Elle les renforce. Le travail à venir consiste à s’appuyer sur les bases posées cette année et à continuer de façonner un écosystème d’évaluation réfléchi, flexible et prêt pour l’avenir.