Pour comparer la structure des profils d'enseignants entre les deux éditions du baromètre, une analyse en profils latents (LPA) a été retenue plutôt qu'une analyse en clusters classique. Cette méthode permet de tester formellement si les profils identifiés dans les deux éditions partagent une structure statistiquement comparable (invariance de mesure), ce qu'une analyse en clusters ne permet pas de faire directement.

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3 profils se maintiennent : les réticents, les pragmatiques et opportunistes, les convaincus et critiques

La solution à 3 profils, cohérente avec les 3 profils identifiés lors de la première édition (Réticent & inquiet, Pragmatique & opportuniste, Convaincu & critique), a été confirmée par cette approche sur les deux éditions. Pour rappel, ces 3 profils d’enseignants ont été établis sur la base de leurs attitudes, préoccupation, et la part de leurs tâches qu’ils estiment délégable à l’IA.

Un test d'invariance a montré que la structure des profils est globalement stable dans le temps : sur les 30 paramètres de moyenne testés, 25 se sont révélés invariants entre les deux éditions (invariance partielle).

Dans la suite des résultats, nous utiliserons la mention T1 (Temps de mesure 1) pour désigner les mesures effectuées en 2025, et T2 (Temps de mesure 2) pour désigner celles effectuées en 2026.

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Une fois cette invariance établie, la comparaison des proportions de chaque profil entre les deux éditions n'a révélé aucune différence statistiquement significative (χ²(2) = 1,37, p = 0,50) : la répartition des enseignants entre les 3 profils reste stable dans le temps, que l'on contrôle ou non pour les différences de composition démographique entre les deux échantillons.

Les attitudes selon les profils

Les attitudes des enseignants à l'égard de l'IA n'ont globalement pas évolué entre les deux éditions, et restent fortement contrastées entre les trois profils — ce qui est attendu, puisqu'ils ont en partie été construits à partir de ces mêmes données. Les enseignants Pragmatiques et Convaincus partagent une posture d'ouverture vis-à-vis de l'IA, tandis que les Réticents se distinguent nettement par une défiance persistante sur l'ensemble des dimensions de l'échelle attitudinale.

En creusant le détail des items, l'absence d'évolution se confirme également. Deux affirmations se démarquent cependant par leur caractère transversal "L'IA peut créer des supports pédagogiques personnalisés" et "L'IA devrait être intégrée à la formation des enseignants" arrivent systématiquement dans le top 5 des trois profils (avec des niveaux très différents, de 20% à 93%) — ce sont les deux affirmations les plus consensuelles de tout le questionnaire, indépendamment du degré d'adhésion global à l'IA. Ça suggère que la personnalisation pédagogique et le besoin de formation sont les deux terrains les plus fédérateurs pour construire un discours institutionnel touchant l'ensemble des enseignants, y compris les plus réticents.

Le détail par profil révèle par ailleurs une nuance intéressante chez les Réticents : leur item le mieux noté, « Prêt à explorer de nouvelles opportunités IA » (40,6%), contraste fortement avec « Prêt à utiliser l'IA dans sa pratique enseignante », largement rejeté (4,7% seulement, hors classement). Ce profil conserve donc une forme de curiosité intellectuelle pour l'IA, sans qu'elle se traduise par une intention d'usage concret