SIVON et Kennisnet, avec le soutien du ministère néerlandais de l'Éducation, ont publié un cadre d'évaluation étape par étape (AI Toetsingskader, v1.0, avril 2026) aidant les 476 conseils scolaires des Pays-Bas à classer les outils d'IA selon le règlement européen sur l'IA.
476 primary and secondary school boards
Conseils d'écoles couverts par les recommandations de SIVON (as of April 2026)
Details
Promoter
SIVON / Kennisnet (with the Dutch Ministry of Education, Culture and Science)
Period
{'end': '', 'start': '2026-04'}
Keywords
AI governance, EU AI Act compliance, data protection, school IT procurement, primary and secondary education
Context
SIVON, la coopérative TIC représentant 476 conseils d'écoles primaires et secondaires aux Pays-Bas, publie des orientations en matière d'achats publics et de conformité pour le compte des écoles néerlandaises. Alors que les outils d'IA générative se répandaient dans les salles de classe et l'administration scolaire, et que les obligations de la loi européenne sur l'IA commençaient à entrer en vigueur progressivement à partir d'août 2024, les écoles et leurs fournisseurs de logiciels manquaient d'une méthode commune pour déterminer quelles règles s'appliquaient à quel outil. Le 1er avril 2026, SIVON a publié la version 1.0 de l'AI Toetsingskader Funderend Onderwijs (cadre d'évaluation de l'IA pour l'enseignement primaire et secondaire), élaboré avec Kennisnet et soutenu par le ministère néerlandais de l'Éducation, de la Culture et des Sciences (OCW), explicitement présenté comme provisoire, avec des mises à jour prévues tout au long de 2026.
Objectives
Offrir aux écoles et à leurs fournisseurs d'IA une méthode commune, étape par étape, pour classer les outils d'IA au regard de la loi européenne sur l'IA — si un système répond à la définition d'un système d'IA prévue par la loi, s'il relève d'une pratique interdite, quelle catégorie de risque s'applique, et quelles dispositions de transparence ou d'exemption en découlent.
Activities
Le cadre signale les décisions d'admission, l'évaluation des performances des élèves et la surveillance des examens comme des usages probablement à haut risque, et avertit les écoles que personnaliser un outil d'IA générative pour leur propre usage pédagogique peut, en soi, faire de l'école un « fournisseur » d'IA au sens de la loi, lui imposant l'ensemble des obligations de conformité d'un fournisseur et non les seules obligations d'un déployeur. Ce cadre s'accompagne de l'analyse d'impact relative à la protection des données (AIPD) que SIVON mène elle-même sur Google Gemini au sein de Workspace for Education (résultats attendus en 2026), faisant suite à l'AIPD de 2024 de l'organisation sœur SURF sur Microsoft 365 Copilot, qui avait conclu qu'un déploiement prudent (« terughoudend ») restait justifié. Les recommandations connexes de SIVON invitent les écoles à privilégier des comptes payants excluant les données soumises de l'entraînement des modèles, à gérer les comptes d'IA de manière centralisée plutôt que de laisser le personnel installer des outils sans supervision, et à ne pas laisser les élèves de moins de 13 ans utiliser directement l'IA générative.
Conclusions
Le cadre est un outil de conformité et de classification des risques, et non une intervention pédagogique : il ne contient aucune donnée sur les résultats d'apprentissage des élèves, et SIVON comme Kennisnet le présentent comme une version provisoire qu'elles comptent réviser à mesure que les orientations secondaires de la loi européenne sur l'IA seront finalisées.
Implementation
Indicative cost
Low (< €50k) — No budget figures are published. Guidance-document production by an existing ICT cooperative and its partners, without new technical infrastructure, points to a low direct cost; treated as a conservative estimate.
Time to results
Short (< 1 year) — Version 1.0 was published on 1 April 2026 with updates explicitly planned through the rest of 2026 as EU implementing guidance solidifies — a short, iterative revision cycle rather than a long-horizon programme.
Staffing & skills
SIVON policy and compliance staff, Kennisnet, Support from the Dutch Ministry of Education, Culture and Science (OCW)
Conditions for success
Multi-stakeholder development (SIVON, Kennisnet, OCW) giving the framework sector-wide legitimacy
Pairing the general framework with concrete, tool-specific work — SIVON's DPIA of Google Gemini in Workspace for Education and SURF's prior DPIA of Microsoft 365 Copilot
Explicit, actionable guidance (e.g. prefer paid accounts that exclude data from model training, manage AI accounts centrally, no direct generative-AI use for under-13s)
Common failure modes
The framework is explicitly preliminary and expected to be revised as EU AI Act secondary guidance is finalised, so current classifications may change
A school that customises a generative AI tool for its own teaching use can inadvertently become an AI 'provider' under the Act, taking on a compliance burden it may not anticipate
No data on student learning outcomes exists — this is a compliance tool, not a validated pedagogical or efficiency intervention
Where it fits
Governance type
national school-ICT cooperative with ministry support
Scale
national (476 school boards)
Income level
high income
Data sources
Where this practice's information was retrieved from, and when.
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