Alors que l’intelligence artificielle (IA) transforme l’éducation et l’évaluation de la main-d’œuvre, une question se pose au-dessus des autres : comment pouvons-nous faire confiance aux systèmes qui façonneront les opportunités pour des milliards d’apprenants et de travailleurs ? Au Center for Responsible AI in Learning and Assessment, notre réponse est que la confiance commence par la science de la mesure.

La science de la mesure est la colonne vertébrale d’une évaluation juste, valide et fiable. Depuis des décennies, l’ETS établit la norme mondiale en matière de psychométrie, garantissant que chaque test, score et évaluation repose sur des preuves rigoureuses et fait progresser la recherche fondamentale qui a repoussé les limites. Aujourd’hui, avec l’arrivée de l’IA, cette expertise est plus essentielle que jamais.

Les outils d’évaluation alimentés par l’IA promettent efficacité et personnalisation, mais introduisent aussi de nouveaux risques : biais, algorithmes « boîte noire », et la possibilité d’exclure plutôt que de renforcer. Sans une science solide de la mesure, ces risques peuvent rester sans contrôle. Grâce à cela, nous pouvons construire des systèmes non seulement innovants, mais aussi défendables et équitables.

Au Center for Responsible AI in Learning and Assessment, la science de la mesure est intégrée à chaque aspect de notre travail :

• Évaluations indépendantes : Nous réalisons des examens rigoureux et indépendants des systèmes d’IA afin de garantir qu’ils respectent les normes les plus élevées d’équité et de validité.
• Références standardisées : Nos critères et indicateurs — ancrés sur des décennies de recherche — permettent aux organisations d’évaluer objectivement la performance, la fiabilité et l’équité.
• Outils d’audit conçus sur mesure : Nous fournissons des ressources exploitables aux responsables de l’éducation et de la main-d’œuvre pour surveiller, évaluer et améliorer les évaluations compatibles avec l’IA.
• Des recommandations fondées sur des preuves : Nos recommandations reposent sur des données réelles, des méthodologies transparentes et des résultats reproductibles.
• Recherche fondamentale : Nous développons de nouveaux cadres, méthodes et capacités visant à remodeler l’avenir de la science de la mesure et de l’apprentissage humain.

Qu’est-ce que cela signifie pour les éducateurs, les décideurs politiques et les communautés ?

• Décisions défendables : Les dirigeants peuvent mettre en œuvre des solutions d’IA avec confiance, en sachant qu’elles sont étayées par des preuves indépendantes.
• Résultats équitables : Les réussites de chaque apprenant sont mesurées équitablement, ouvrant des portes à des opportunités et à la mobilité.
• Systèmes transparents : Les parties prenantes peuvent voir comment les décisions sont prises, favorisant la confiance et la responsabilité.

L’engagement du Centre envers la science de la mesure ne se limite pas à la rigueur technique — il s’agit de construire des infrastructures qui servent le bien public et de faire progresser la recherche qui redéfinit ce qui est possible. En menant des recherches fondamentales et en les traduisant en outils pratiques, cadres politiques et programmes de formation, nous aidons les organisations à réduire les risques, garantir l’équité et l’impact à grande échelle.

Au moment du lancement, notre objectif est simple : rendre l’IA en évaluation fiable, transparente et équitable pour tous. Avec la science de la mesure de l’ETS comme fondation, nous transformons la recherche en infrastructures sur lesquelles les communautés peuvent compter.