Taux de têtes d'élèves levées, profs scrutés : des universités chinoises installent des caméras de surveillance dopées à l'IA dans les amphis

Plusieurs universités chinoises ont commencé à installer des caméras équipées d’intelligence artificielle (IA) dans leurs amphithéâtres. Ces dispositifs, déjà déployés dans des établissements comme l’université de Tsinghua ou celle de Zhejiang, analysent en temps réel le comportement des étudiants et des professeurs. Leur objectif principal est de mesurer le taux de participation active, notamment en détectant si les élèves lèvent la main ou hochent la tête pour montrer leur compréhension. L’IA peut aussi identifier les signes de fatigue ou de distraction, comme des bâillements ou des regards ailleurs. Pour les enseignants, ces caméras évaluent leur capacité à capter l’attention de l’auditoire, en analysant leur gestuelle et leur interaction avec les étudiants. Cette technologie s’inscrit dans une logique de smart campus (campus intelligent), où les données collectées servent à améliorer la qualité de l’enseignement et à optimiser les méthodes pédagogiques.

Les caméras utilisent des algorithmes de computer vision (vision par ordinateur) et d’apprentissage automatique (machine learning), deux branches de l’IA. La computer vision permet aux caméras de reconnaître des visages, des mouvements et des expressions faciales, tandis que le machine learning affine ces reconnaissances au fil du temps en analysant des milliers d’heures de données. Par exemple, l’IA peut distinguer une main levée pour poser une question d’un geste involontaire. Les images sont traitées localement pour limiter les risques de fuite de données, mais les résultats sont ensuite envoyés à des serveurs centraux pour une analyse plus poussée. Certaines universités testent aussi des systèmes capables de croiser ces données avec les performances académiques des étudiants, bien que cette pratique reste controversée.

Les autorités universitaires justifient ce déploiement par plusieurs arguments. D’abord, elles espèrent réduire l’absentéisme en identifiant les étudiants moins engagés et en les incitant à participer davantage. Ensuite, elles veulent aider les professeurs à adapter leur enseignement en temps réel, par exemple en détectant les moments où l’attention de la classe baisse. Enfin, ces outils pourraient servir à évaluer l’efficacité des méthodes pédagogiques, comme les cours magistraux versus les travaux pratiques. Dans un contexte où la Chine cherche à moderniser son système éducatif pour le rendre plus compétitif à l’international, ces technologies sont présentées comme un levier pour améliorer les performances globales des étudiants. Aucune date précise de généralisation n’est encore annoncée, mais le mouvement s’accélère.

Ce déploiement soulève plusieurs questions éthiques et pratiques. Les détracteurs dénoncent une surveillance de masse qui pourrait nuire à la liberté académique et à la vie privée des étudiants et des enseignants. Par exemple, les expressions faciales ou les gestes involontaires pourraient être interprétés à tort comme des signes de désengagement, entraînant des sanctions injustifiées. De plus, le croisement des données avec les résultats scolaires pose un risque de biais : un étudiant timide pourrait être pénalisé par un algorithme qui interprète mal son manque d’interaction. Enfin, la fiabilité de ces systèmes reste à prouver. Une étude chinoise a montré que certains algorithmes pouvaient confondre une main levée pour se gratter le visage avec une question, ce qui fausse les résultats. Ces limites techniques et éthiques alimentent un débat sur l’équilibre entre innovation et respect des droits fondamentaux.