58‣ Numériser le flux de travail de l'enseignant·e

Supposons que l'on puisse capter les micro-données produites par les gestes et les 1001 décisions de l'enseignant·e. Pourrait-on rendre visible l'écosystème de la classe et en tirer des leçons? C'est l'hypothèse de Labo Codex sur laquelle je planche depuis bientôt un an. Labo Codex est une application libre et gratuite dont la version 1.0 est prévue pour le 3 juin.

Suivi et charge mentale

► EN SOI, suivre un seul groupe de 30 élèves pendant quinze semaines mobilise une charge mentale considérable. Des apprenant·es qui rendent des travaux à des rythmes variés, progressent à des vitesses différentes, se développent sur des critères distincts, qui ont besoin d'interventions différenciées. En classe, la mémoire de travail de l'enseignante est très sollicitée quand on essaie de tenir tout ça ensemble : qui rend quoi, comment et quand, qui progresse, qui a besoin d'un suivi particulier la semaine prochaine. Et je ne parle pas ici de deux, trois ou quatre groupes. Un seul suffit.

Quand un·e enseignant·e évalue une production, il ou elle prend une décision, formule une appréciation, observe un état, ces traces sont annotées sur une production étudiante, dans la marge d'un cahier de travail ou formulées oralement à l'élève. La plupart du temps, elles disparaissent avec la production. Elles ne sont gardées en mémoire que quelques heures, voire quelques minutes. Les numériser, c'est les transformer en données pérennes et consultables : on peut les relire, les mettre en relation, les comparer d'une semaine à l’autre. Il ne s'agit pas de produire des données supplémentaires, simplement de capter ce qui se fait déjà et d'en assurer la durabilité.

Distinguons ici deux gestes : numériser et instrumenter. Numériser ne veut pas dire automatiser et instrumenter ne veut pas dire remplacer.

Le geste enseignant est déjà réflexif : il évalue son cours, ajuste, revient en arrière. Mais cette réflexivité repose sur ce que la mémoire a retenu, dans les limites de sa capacité, dans le contexte de sa subjectivité. Une fois numérisée, instrumenter la pratique, c'est outiller l'enseignement pour voir ce qu'elle produit dans le système. Un instrument élargit le champ visuel et permet de conserver ce qui est si volatile. Un instrument qui capte, met en relation, restitue sans prétendre savoir ce qu'il faut faire, ce n'est pas un automate. C'est toujours l'enseignant·e qui lit, qui interprète, qui décide. Cette position n'est pas un défaut technique; c'est, au contraire, une raison d'être.

Des outils dans un écosystème dispersé

Beaucoup d'enseignant·es qui, par exemple, mettent en œuvre une pratique alternative de notation (PAN) construisent leur propre outil pour créer autre chose qu'une note chiffrée obtenue par une somme de points. Un tableur, c'est une grille où, entre les colonnes et les rangées, se faufile la trajectoire d'un·e étudiant·e d'une évaluation à la suivante. Chacun bricole son tableur parce qu'aucune plateforme institutionnelle n'est conçue pour sortir des marges. Cette trajectoire ne s'inscrit pas naturellement dans la structure à travers des formules mathématiques. À moins d'être très complexe et devenir un monstre de maintenance, un tableur ne permet pas aux trajectoires de devenir visibles et à l'écosystème pédagogique d'apparaître comme tel. Même avec l'intelligence artificielle, bâtir un tableur qui rend clair et explicite la dynamique d'un groupe est d'un défi limité par l'interface. Je le sais, je l'ai expérimenté.

C'est pourquoi je me suis tourné vers JavaScript, CSS et HTML et pourquoi je travaille en tandem avec Claude Code et Cowork (Anthropic). Cet écosystème existe déjà dans la pratique quotidienne, l'application Labo Codex ne l'a pas inventé. Elle le rend tout simplement consultable dans une interface que l'on peut personnaliser selon notre usage et nos besoins.

Quatre temps

Quand j'ouvre Labo Codex pour évaluer une production, je ne change rien à ma pratique d'évaluation. Je lis le travail, j'annote, j'évalue selon les critères que j'ai définis en début de trimestre. Mais à mesure que je travaille, l'application cueille les micro-données qui en découlent : l'évaluation par critère, le niveau atteint sur chaque dimension, la date de remise, le statut de l'artefact. Aucune saisie supplémentaire n'est requise pour cette cueillette; elle est intégrée au geste d'évaluation. Mais cette étape de capture n'est que le premier temps du processus.

L'analyse suit. À mesure que je termine une évaluation, l'application compose une rétroaction structurée par critères, à partir des observations que j'ai saisies et des cartouches de commentaires que j'ai moi-même préalablement constituées. Je ne formule plus chaque commentaire à partir de zéro : je sélectionne, j'ajuste, je personnalise les passages qui en ont besoin. Le temps gagné est réinvesti dans la nuance. Et déjà, sur l'écran, l'application met en relation cette évaluation avec celles qui l'ont précédée pour le même étudiant·e : le critère qui plafonne apparaît, le critère qui progresse se confirme, le critère qui régresse se signale. Au moment même où je rends ma rétroaction, l'écosystème de l'étudiant·e devient lisible. L'apprentissage devient visible. Je vois concrètement la non-linéarité de l'apprentissage et les besoins d'intervention.

L'analyse longitudinale apparaît à la consultation. Quand je reviens, vers la fin de la semaine ou avant une rencontre individuelle, l'application restitue la trajectoire de chaque étudiant·e et l'état global du groupe. Pas en termes de notes, mais en termes de trajectoire. Comme un réseau souterrain invisible à l'oeil nu. Les patterns qui apparaissent ne sont pas des verdicts, ce sont des signaux descriptifs dont le vocabulaire reste prudent et l'interprétation reste mienne. Et ces signaux m'indiquent des besoins auxquels je peux répondre par des interventions planifiées.

Il se crée ainsi une boucle de rétroaction. Ce que j'observe à l'analyse longitudinale informe mes décisions de la semaine suivante : reprendre telle notion en classe, organiser une rencontre individuelle avec tel·le étudiant·e, attribuer un jeton de reprise, adapter le rythme de la séquence des leçons à venir. L'intervention que je mets en place s'enregistre à son tour dans l'application par une description brève et datée. Le suivi est cumulatif et longitudinal ; il n'efface jamais ce qui a été observé. Quelques semaines plus tard, je peux revenir sur ce que j'ai observé et ce que j'ai fait, puis juger de l'effet. Il rend adaptatif mon enseignement explicite.

Ces quatre temps — cueillette des micro-données, analyse immédiate, analyse longitudinale, boucle de rétroaction — permettent la visibilité de l'écosystème-classe. Comme le mycélium qui révèle la santé d'un sol, je veux voir tout un réseau souterrain qui se tisse. Aucun de ces gestes n'est nouveau pour moi. Ce qui change, c'est qu'ils se relient dans un tout dynamique. L'application ne décide rien, elle ne prédit rien, elle ne sonne aucune alarme automatique. Labo Codex restitue à l'enseignant·e la cohérence de sa propre pratique, qui était jusque-là dispersée sur des supports isolés.

Souveraineté et commun

En codant cette application à partir de ma pratique quotidienne, j'ai fait trois choix structurants sur les données, sur le jugement professionnel et sur le commun potentiel que peut devenir cet outil.

Les enseignant·es travaillent avec les vraies données, les productions qu'on évalue, les patterns qu'on observe, les difficultés qu'on accompagne. Mais dans le réseau collégial québécois, les données pédagogiques qui transitent par les plateformes imposées appartiennent fonctionnellement à ces dernières et rendent l'enseignante·e dépendant·e de l'infrastructure. Ces données ne doivent pas sortir par la fenêtre. La souveraineté sur les données passe par un choix simple : tout reste localement dans l'appareil de l'enseignant·e et rien n'en sort. Aucune information sur les élèves, aucune production, évaluation, indice, ne quitte l'ordinateur sans un geste volontaire dans cette direction. Pas de nuage, pas de serveur central, pas de compte à créer, pas d'abonnement mensuel ou annuel. Ce n'est pas un détail technique. C'est le choix d'une souveraineté dans l'écosystème.

Cette forme de souveraineté repose également sur l'autonomie professionnelle. Elle passe par l'absence d'IA dans l'application elle-même. Labo Codex a été développé avec l'aide d'une IA générative, mais on s'en passe complètement à l'usage. Cette absence est une condition pour que le jugement enseignant ne soit pas progressivement érodé par l'habitude de la suggestion automatique. Les Ed tech qui offrent de remplacer l'enseignant·e par un agent intelligent, un tuteur conversationnel, un correcteur automatique, passent à côté du métier et de l'expérience humaine vécue en classe. L'enseignement n'est pas une fonction qu'on optimise : c'est une rencontre dont la qualité tient à la présence d'un·e professionnel·le qui interprète, qui ajuste, qui se trompe parfois. Qui apprend lui aussi. Le choix fait ici est de donner à cet·te professionnel·le les moyens d'opérer et de se développer, non pas de le ou la suppléer.

Cette souveraineté est partagée par tous les utilisateurs et utilisatrices. Ce n'est pas un caprice idéologique, c'est un choix politique. Les licences opérées permettent d'étendre et de protéger la ressource. Le code est sous AGPL v3, la plus protectrice des licences libres, parce qu'elle empêche qu'un acteur s'approprie le projet pour en faire un service fermé. Les créations pédagogiques sont sous Creative Commons (BY-SA 4.0). Ces choix construisent les conditions juridiques d'une ressource pédagogique pérenne, celle que les usagers maintiennent ensemble, en y contribuant, en l'utilisant et en en garantissant l'accès aux autres.

C'est ce qui permet à l'enseignant·e d'opérer non seulement dans son écosystème, mais d'avoir également l'éclairage de ses collègues. D'agir en observateur qui le voit, en intervenant qui agit en classe. La force de l'intelligence collective est, sur la durée, la seule réponse sérieuse à l'enclosure que les grandes plateformes proposent comme inévitable.

Enseigner et apprendre

Ce que l'écosystème rend visible, c'est aussi deux mouvements distincts dans la boucle de rétroaction.

Le premier porte sur l'enseignement lui-même : l'ajustement collectif. Quand l'analyse longitudinale fait apparaître qu'un niveau cognitif plafonne sur l'ensemble du groupe ou qu'une séquence de leçons n'a pas donné les résultats escomptés, c'est la planification qui est interpellée, pas les étudiant·es. L'enseignant·e ralentit, revient sur un point qui n'avait pas marché, introduit un soutien, modifie l'ordre des prochaines productions. Ce mouvement connu, qui appartient à ce qu'on appelle l'enseignement explicite, intègre un feedback immédiat. Ce que l'application apporte, c'est la possibilité de rendre cette boucle observable sur la durée d'un trimestre et non plus seulement sur le seul moment du cours.

Le second mouvement porte sur l'accompagnement individuel, l'ajustement différencié. Quand une lumière s'allume du côté de la participation (des absences qui se répètent, des remises qui trainent dans le temps), c'est un problème de gestion de contexte qui se signale, et l'intervention porte sur les conditions de l'apprentissage (un jeton de reprise ou de délai, un retour individuel). Quand une lumière s'allume du côté de la construction (un développement qui plafonne, une difficulté sur une habileté, un plateau qui s’installe), c'est un problème cognitif qui se signale et l'intervention porte cette fois sur le contenu (une modélisation reprise, un accompagnement à part, un atelier ciblé). Les deux types de situation demandent des réponses différentes.

Ce double ajustement n'est pas une découverte théorique. C'est ce que tout enseignant·e expérimenté·e fait déjà, à l’œil nu et à mains nues, sur la base de ce que sa mémoire peut retenir. Labo Codex ne remplace pas ça. Il donne accès à des trajectoires et à une boucle de rétroaction et permet de fonctionner sur la durée d'un trimestre entier, voire plusieurs trimestres. L'enseignant est un apprenant qui sait apprendre. De ses bons coups comme de ses erreurs.

Un potentiel, une étape

Mais à mon avis la beauté de ce projet, c'est que Labo Codex n'est pas un produit fini. L'application n'est pas tombée du ciel : elle est le produit d'une trajectoire intellectuelle critiquable, discutable, et qui continue à s'écrire. Imaginons un instant qu'une communauté de praticien·nes (littérature, philosophie, chimie, histoire, biologie...) puisse se saisir de cette ressource, en éprouver les concepts dans des contextes différents, en signaler les angles morts, en faire évoluer le code et les ressources et en garantir collectivement la pérennité. Imaginons que le code évolue, les concepts se précisent avec la pratique, l'ergonomie s'ajuste à mesure que d'autres enseignant·es l'utilisent. Le développement se poursuit, évolue avec les retours, les corrections, les ajustements qu'apporte chaque utilisation.

Concrètement, Labo Codex sera disponible tout l'été à partir du 3 juin, jour de la présentation de la version 1.0, au 45e colloque de l'AQPC à Drummondville. Qui voudrait l'essayer sur ses propres données (anciennes, archivées, fictives) ou sur du matériel de planification pour l'automne, pourra le faire dès lors.

La possibilité d'une communauté de pratique se profile pour l'automne 2026, articulée autour de rendez-vous mensuels, d'expérimentations et de formations dont la forme reste à préciser. Les enseignant·es qui se reconnaîtraient dans ce projet, qui voudraient réfléchir sur leur propre pratique, observer la structure des résultats d'apprentissage, expérimenter une pratique alternative de notation, préparer des interventions efficaces, contribuer à un commun pédagogique, peuvent se manifester dès maintenant. J'ai obtenu une allocation du Cégep Drummond pour explorer ces avenues à l'automne 2026 et former une première cohorte !

Expérimenter aujourd'hui la pédagogie de demain ? Pourquoi pas ! _◀︎