Évaluation numérique assistée par IA de la CBSE — correction numérisée et surveillée par IA pour les examens nationaux indiens

Le Central Board of Secondary Education (CBSE), qui supervise environ 29 000 écoles affiliées à travers l'Inde, déploie la correction à l'écran (On-Screen Marking, OSM) pour les copies de Class XII. Les copies sont numérisées dans des centres régionaux et reçoivent un code-barres unique afin que l'examinateur ne voie jamais l'identité de l'élève ; elles sont ensuite affichées à l'écran pour des examinateurs humains, avec une couche d'IA qui totalise automatiquement les notes et surveille le comportement des examinateurs, signalant pour révision les copies corrigées de façon inhabituellement rapide ou selon des schémas incohérents. Un centre dédié d'évaluation numérique et d'IA a été créé à Dwarka, à New Delhi, où des évaluations à blanc ont été menées avant le déploiement de 2025-26, selon des circulaires de la CBSE publiées entre février et mai 2026.

Dans un projet pilote interne de la CBSE portant sur plus de 250 copies, les contrôles de notation assistés par IA n'ont divergé des correcteurs humains experts que de 3 à 5 points en moyenne, et les enseignants participants ont déclaré économiser plus de 8 heures par semaine auparavant consacrées au comptage manuel et à la logistique des copies. Lors de la session 2024-25, la CBSE a par ailleurs utilisé des contrôles croisés basés sur l'IA comparant les notes d'évaluation interne des écoles aux notes des examens nationaux, identifiant des évaluations internes incohérentes dans plusieurs écoles et adressant des avis aux établissements affiliés.

Le système ne corrige pas de manière autonome les réponses rédactionnelles — les examinateurs humains restent les évaluateurs de référence — et les résultats quantitatifs du projet pilote (écart de points, heures économisées) proviennent des rapports de la CBSE et des écoles affiliées, et non d'une évaluation indépendante et évaluée par des pairs. Il faut y voir un déploiement à un stade précoce, centré sur la qualité du processus, plutôt qu'une intervention prouvée sur les résultats d'apprentissage.