Éditorial — reprendre le fil, garder le cap
Depuis la dernière lettre, en janvier, les annonces se sont accumulées. Pour cette reprise, prenons le temps de distinguer trois mouvements : l’installation de cadres publics, l’intégration de l’IA dans les outils de travail et la construction, encore inégale, de preuves sur les apprentissages.
Ce numéro couvre février au 12 novembre 2026. C’est un bilan d’étape, pas une rétrospective d’une année déjà terminée. Il s’adresse aux enseignants, aux étudiants et aux responsables de l’enseignement supérieur qui doivent choisir, accompagner et évaluer les usages.
Mon fil conducteur : une réponse mieux rédigée ne suffit pas à démontrer un apprentissage. L’enjeu est aussi de savoir ce que l’apprenant comprend, vérifie et peut refaire sans assistance. Cette distinction, déjà posée par l’OCDE en janvier, guide la lecture des travaux parus depuis.
Les trois chiffres d’ouverture décrivent des réalités différentes : un usage déclaré dans un échantillon britannique, des commandes institutionnelles françaises et une population scolaire visée. Ils ne mesurent ni la même chose ni un gain pédagogique. La suite précise leurs dates, leurs périmètres et leurs limites.
Les dates à retenir — neuf mois en perspective
Une chronologie sélective pour relier les textes, les dispositifs et les recherches. La date d’une publication ne correspond pas toujours à celle des observations qu’elle rapporte.
| Date en 2026 | Ce qui change | Statut à retenir |
|---|---|---|
| 5 février | Le Bulletin officiel précise les parcours Pix IA. | Mise en œuvre progressive sur deux années scolaires. |
| 19–24 février | 81 établissements ont commandé des parts ; l’accès API Mistral ESR ouvre. | Expérimentation, pas évaluation d’impact. |
| 12 mars | Publication de l’enquête HEPI sur les usages étudiants. | Enquête britannique conduite en décembre 2025. |
| 7 mai | Accord européen sur le calendrier des règles IA à haut risque. | À lire avec le calendrier actualisé de la Commission. |
| 21–22 mai | L’Arcep documente l’énergie de l’inférence ; une étude en formation infirmière rapporte des résultats favorables. | Deux objets distincts : empreinte technique et intervention pédagogique. |
| 8–18 juin | Recommandation du CSEFRS au Maroc et cadre OCDE–Commission de littératie IA. | Orientations et référentiel, pas preuve de généralisation. |
| Juillet–août | Annonces de Claude for Teachers, Gemini Notebook et plugins éducatifs OpenAI. | Informations des fournisseurs ; disponibilités et offres à distinguer. |
| Septembre | Nouveau cadre des services numériques scolaires et réponse ministérielle sur l’IA à l’université. | Un texte réglementaire et une orientation ministérielle de portée différente. |
| Octobre | Diffusion d’un essai universitaire aux résultats défavorables et révision d’une expérience aux résultats favorables. | Documents de travail, contextes et mesures différents. |
| 11 novembre | L’Office for Students publie son enquête sur les pratiques institutionnelles. | Étude qualitative récente, pas sondage représentatif. |
France — du cadre aux usages, sans confondre les étapes
Pix IA : préciser ce qui est obligatoire
La note du 23 janvier, publiée au BO le 5 février, rend les parcours obligatoires en 4e, 2de et première année de CAP, dans le public et le privé sous contrat, dès 2025–2026. Elle prévoit une mise en œuvre progressive en 2025–2026 et 2026–2027, avec deux parcours complémentaires de 30 à 45 minutes, accompagnés par un enseignant. Ils ne délivrent ni attestation ni certification. Texte de référence.
Pix annonce plus de 1,5 million d’élèves concernés chaque année à partir de 2026. Ce volume décrit la population visée : il ne permet pas d’affirmer qu’autant d’élèves ont déjà terminé les parcours. Présentation Pix.
Observer et former, au-delà du premier atelier
L’Observatoire national des pratiques pédagogiques avec l’IA, présenté en mai, vise à documenter, analyser et partager les initiatives. Son existence n’est pas encore un bilan national d’efficacité.
Le Plan national de formation 2026–2027, notamment son action 27, associe construction et évaluation des usages. Lecture de la rédaction : une formation utile devrait partir d’une situation disciplinaire et revenir sur les erreurs observées. Savoir formuler une consigne constitue un début ; savoir décider quand l’IA aide réellement demande davantage.
Mistral ESR : une infrastructure en expérimentation
L’Amue indiquait, le 19 février, que 81 établissements avaient commandé des parts dans le dispositif Mistral ESR. Ce sont des engagements institutionnels, pas un décompte d’utilisateurs actifs. Bilan Amue.
La page de suivi du programme indique une ouverture de l’API Mistral Medium 3.1 le 24 février. Elle décrit aussi ELISEA, expérimentation d’assistance à l’admission et à la scolarité jusqu’à fin 2026. Le passage à l’échelle reste à apprécier. Les dates prévisionnelles d’une interface de dialogue ne suffisent pas, à elles seules, à établir son déploiement effectif dans tous les établissements.
À l’université : expliciter les règles d’évaluation
Dans sa réponse publiée au Sénat le 24 septembre, le ministère privilégie un accompagnement critique et équilibré des usages. Il rappelle l’autonomie des établissements, la possibilité d’adapter une charte et celle d’organiser des évaluations sur place ou à l’oral, sans IA.
Conséquence pratique proposée : chaque enseignement devrait préciser ce qui est autorisé, ce qui doit être déclaré et ce qui sera vérifié individuellement. Une règle générale devient plus utile lorsqu’elle se traduit dans les consignes d’un devoir et dans son barème. Les assertions figurant dans la question du sénateur ne doivent pas être confondues avec les conclusions de la réponse ministérielle.
Recherche — l’IA aide-t-elle vraiment à apprendre ?
Les travaux retenus ne testent pas tous la même intervention : certains étudient un tutorat structuré, d’autres un outil intégré à une plateforme ou un accès ponctuel à un assistant. Leurs résultats appellent une lecture par contexte.
Un résultat favorable en anatomie, dans un dispositif complet
Une étude évaluée par les pairs, publiée le 22 mai dans BMC Medical Education, porte sur six classes d’étudiants infirmiers en Chine : 362 étudiants répartis entre trois groupes, 301 ayant terminé l’étude, sur seize semaines. Le dispositif combinant tutorat génératif et graphe de connaissances obtient de meilleurs résultats.
Il s’agit d’un ensemble pédagogique, pas du seul effet d’un modèle. Un établissement unique, peu de classes et l’absence de suivi à long terme limitent la généralisation ; l’exactitude de chaque réponse de l’assistant n’a pas été systématiquement auditée. Étude et limites.
Une expérience courte : mesurer aussi après le retrait de l’outil
Le document de travail de Zara Contractor et Germán Reyes, révisé le 4 octobre, décrit une expérience menée au printemps 2025 à Middlebury : 211 participants à la première séance, 205 aux deux séances, avec des tests sans IA immédiatement puis une semaine plus tard.
Les auteurs rapportent des gains, plus faibles au test différé. C’est une expérience courte, pas une preuve sur un cursus entier. L’association entre un usage de type tutorat et une meilleure rétention ne résulte pas d’une assignation aléatoire des styles d’usage. Prépublication non évaluée par les pairs. Version révisée.
Un essai universitaire défavorable : prendre le signal au sérieux
Un document de travail diffusé en octobre, signé Jing Liu et ses coauteurs, étudie un tutorat IA intégré aux cours dans une université publique américaine : 2 379 étudiants et 30 enseignants, avec répartition aléatoire au niveau des enseignants.
Les comparaisons entre sections d’un même cours indiquent des résultats défavorables sur les notes et l’activité dans la plateforme. Les notes ne sont toutefois pas un test indépendant d’apprentissage ; l’activité numérique ne couvre pas tout le travail étudiant. L’étude ne permet pas de conclure que toute IA nuit à toute formation. Document de travail non évalué par les pairs. Texte original.
La synthèse internationale reste prudente
Un document de travail de la Banque mondiale publié en 2026 rassemble 14 études dans 10 économies, avec 191 estimations d’effet sur des interventions numériques adaptatives ou fondées sur l’IA.
Il relève des résultats moyens favorables pour cet ensemble, mais ne met pas en évidence de supériorité de l’IA générative sur les technologies antérieures. Ce n’est pas une preuve d’équivalence : les incertitudes sont larges et les informations de coût rares. Il faut éviter d’attribuer aux seuls LLM le résultat d’un corpus qui comprend d’autres technologies. Notice et résumé de la Banque mondiale.
Notre lecture de ces travaux : remplacer « l’IA améliore-t-elle l’éducation ? » par une question vérifiable : quel outil, pour quel apprentissage, avec quel accompagnement, comparé à quoi, et mesuré à quelle échéance ? Une expérimentation locale devrait prévoir une tâche sans assistance, un contrôle différé et le suivi des erreurs, en complément de la satisfaction des utilisateurs.
Étudiants, évaluations, formation — rendre les attentes lisibles
95 % d’usage déclaré ne signifie pas 95 % de fraude
L’enquête HEPI 2026, publiée le 12 mars, repose sur 1 054 étudiants britanniques de premier cycle à temps plein, interrogés par Savanta en décembre 2025. Elle est soutenue par Kortext.
95 % déclarent utiliser l’IA d’une manière ou d’une autre ; 94 % une IA générative pour aider un travail évalué. Cela peut recouvrir l’explication d’un concept ou la préparation d’un travail : on ne peut pas assimiler toutes ces pratiques à la remise d’un texte généré interdit. C’est une enquête déclarative dans un contexte national précis, pas une mesure des compétences ni un taux applicable à la France.
L’accès aux outils ne remplace pas la formation
Les résultats Jisc 2025–2026, présentés le 2 juillet, portent notamment sur plus de 13 000 étudiants du supérieur. Seuls 34 % indiquent avoir reçu une formation appropriée pour utiliser l’IA efficacement.
Le questionnaire et les populations diffèrent de ceux de HEPI : leurs pourcentages ne constituent pas une série directement comparable. Le signal utile pour les établissements est l’écart entre la mise à disposition d’outils et l’accompagnement perçu. Proposition : faire travailler la vérification des réponses, la déclaration d’usage et la protection des données sur des exercices propres à chaque discipline.
Le rapport du 11 novembre : protéger la valeur du diplôme
L’Office for Students publie un rapport fondé sur des échanges menés de juin à septembre avec plus de 300 étudiants et professionnels, dans 120 établissements, principalement en Angleterre. Cette enquête qualitative ne mesure pas une prévalence nationale.
Elle relève des consignes parfois ambiguës, des risques pour la validité des évaluations et la fiabilité insuffisamment constante des détecteurs de textes IA. Elle invite à développer les compétences tout en préservant la confiance dans les diplômes. Rapport du 11 novembre.
Piste de mise en œuvre : articuler des travaux où l’IA est explicitement autorisée avec des moments où l’étudiant démontre seul sa compréhension. Une suspicion automatisée ne remplace pas l’examen des preuves et le dialogue.
Une culture de l’IA, au-delà des recettes de prompts
Le cadre OCDE–Commission européenne du 18 juin propose 19 compétences réparties en quatre dimensions, pour l’enseignement primaire et secondaire. Il élargit la formation à la compréhension, à l’évaluation critique et aux choix responsables.
En septembre, l’UNESCO IITE examine 36 cadres de compétences enseignantes : ce sont des référentiels de natures diverses, pas 36 évaluations d’efficacité. Leur intérêt est d’aider à concevoir une progression. Pour le supérieur, notre proposition : adapter ces repères aux disciplines, aux métiers et aux responsabilités, sans présenter ce transfert comme une obligation issue de ces documents.
Des outils aux services — garder la maîtrise du travail
Les fournisseurs rapprochent leurs assistants des documents, des applications et des tâches professionnelles. Les exemples suivants sont des annonces produit, pas des évaluations indépendantes de leurs effets pédagogiques.
Anthropic : des usages enseignants
Le 14 juillet, Anthropic présente Claude for Teachers, initialement destiné aux enseignants du scolaire vérifiés aux États-Unis. L’offre met en avant la préparation pédagogique et des méthodes de travail. Elle ne doit pas être présentée comme un service gratuit ouvert à tous les enseignants français. Annonce et mises à jour.Google : des carnets reliés aux sources
Le 16 juillet, Google annonce que NotebookLM devient Gemini Notebook, tout en conservant une application autonome. Le travail à partir de sources reste central. Offres, territoires et calendriers de déploiement doivent être vérifiés avant de conseiller une fonctionnalité à une promotion entière. Annonce Google.OpenAI : des environnements connectés
Le 4 août, OpenAI annonce des plugins éducatifs pour ChatGPT Work et Codex, destinés à différents profils et à des déploiements éducatifs. Ces environnements peuvent relier ressources et tâches. Leur accès dépend des offres et du cadre institutionnel ; une annonce commerciale ne prouve pas un progrès d’apprentissage. Annonce OpenAI.Analyse de la rédaction : plus un assistant peut agir sur des ressources, plus il faut décrire son périmètre. Avant un essai, préciser les documents accessibles, les actions autorisées, la validation humaine et les possibilités d’export ou d’arrêt. Pour un agent de scolarité, une réponse plausible mais périmée sur une inscription peut avoir plus de conséquences qu’une simple maladresse de rédaction.
Le guide INRAE publié en mai offre une ressource de travail pour les professionnels : usages, vigilance sur les données et situations liées à la recherche. Il peut nourrir des ateliers ; il ne dispense pas d’appliquer la politique de son établissement.
Règles, données et sobriété
Europe : distinguer recommandations et calendrier juridique
La Commission publie le 5 mars des guides pour les enseignants, dont une actualisation sur l’IA et les données. Le 11 mai, le Conseil de l’UE défend une approche centrée sur l’humain. Ce sont des orientations, pas de nouvelles obligations générales issues de ces seuls documents.
La FAQ actualisée de la Commission sur l’AI Act, consultée le 12 novembre, indique le 2 décembre 2027 pour les règles relatives aux systèmes à haut risque, notamment dans certains usages éducatifs. Elle mentionne l’entrée en vigueur du Digital Omnibus le 27 juillet. Il serait inexact d’en déduire que toutes les obligations IA sont reportées. Le calendrier varie selon les dispositions.
France : un cadre scolaire actualisé en septembre
L’arrêté du 7 septembre, publié le 23 septembre, actualise le cadre des services numériques scolaires. Son annexe 4 demande notamment d’interroger la plus-value pédagogique, la transparence et les alternatives ; elle appelle à éviter les IA génératives grand public lorsque des données personnelles sont impliquées.
Sa portée est celle du scolaire : ne pas le présenter comme un texte identique applicable à tout usage dans le supérieur. Pour préparer une sensibilisation, l’affiche de la CNIL sur l’IA générative et la vie privée fournit six questions simples. Un affichage constitue un point d’entrée, pas une analyse complète de conformité.
Énergie : comparer des tâches, pas un chiffre magique par requête
Le rapport Arcep–PEReN présenté le 21 mai documente la consommation énergétique de l’inférence dans des configurations testées. Il montre l’importance du choix du modèle et des conditions d’exécution.
Une valeur unique par requête ne décrit pas tous les modèles, toutes les longueurs de réponse ni tous les équipements. Application proposée : comparer, pour une tâche donnée et une qualité acceptable, une solution classique, un modèle plus petit et un modèle plus lourd. Mesurer les volumes réels avant d’extrapoler un coût ou une empreinte annuelle.
Environnement : examiner le bilan complet
Dans son avis du 22 juillet, l’ADEME rappelle les difficultés de quantification et la nécessité de considérer le cycle de vie, les effets indirects et les effets rebond. Un bénéfice environnemental annoncé doit être établi, pas supposé.
Question à inscrire dans un projet : l’usage remplace-t-il une activité plus coûteuse, ou ajoute-t-il de nouveaux traitements ? Le temps gagné et le bénéfice pédagogique comptent aussi, mais doivent être décrits séparément. Un hébergement national n’établit à lui seul ni la sobriété ni l’ensemble des garanties sur les données.
Regards internationaux — construire des capacités locales
Maroc : une orientation nationale à traduire dans les pratiques
Le 8 juin, le Conseil supérieur de l’éducation, de la formation et de la recherche scientifique publie une recommandation pour un cadre national d’orientation. Elle lie l’intégration de l’IA à la qualité des apprentissages, à l’équité et à la préservation du rôle humain. C’est une recommandation, pas le constat d’une généralisation déjà réalisée.
En septembre, la présentation des avancées de Maroc IA 2030 insiste sur les talents, les infrastructures et l’écosystème JAZARI. Les ambitions à l’horizon 2030 restent des objectifs. Notre lecture : former des équipes et disposer de ressources adaptées aux contextes locaux est un préalable à une adoption utile ; les résultats éducatifs doivent ensuite être évalués séparément.
Kwame : l’importance du corpus et de l’accompagnement
Une prépublication de George Boateng et ses coauteurs, révisée le 14 avril et annoncée comme acceptée à AIED 2026, décrit un assistant français–anglais dans SuaCode : 3 717 inscriptions, dans 35 pays africains, sur des cohortes d’octobre 2024 à décembre 2025.
L’accompagnement associe assistant, facilitateurs humains et pairs. L’évaluation des réponses est bien meilleure sur le contenu du cours que sur les questions administratives. Elle ne constitue pas un essai causal sur les apprentissages ; les inscriptions ne sont pas nécessairement autant de personnes distinctes.
À retenir : la fraîcheur des informations et la présence d’un interlocuteur humain restent essentielles, particulièrement pour les démarches administratives. Une publication datée de 2026 peut décrire des usages antérieurs.
Bilan — cinq décisions utiles pour reprendre
Ce bilan ne désigne ni un outil gagnant ni une méthode universelle. Les travaux sélectionnés invitent à lier le choix technique à un objectif pédagogique et à une mesure des résultats. Voici une proposition de feuille de route pour les prochaines semaines, pas une nouvelle prescription réglementaire.
- Rendre les consignes compréhensibles. Dans chaque travail évalué, indiquer les aides permises, les éléments à déclarer et les compétences à démontrer seul.
- Former sur des situations réelles. Prévoir un exercice où l’IA se trompe, une vérification de source et un cas de protection des données. Adapter les attentes aux disciplines.
- Expérimenter à une échelle maîtrisée. Nommer un responsable, définir une comparaison et recueillir les difficultés avant de généraliser.
- Évaluer au-delà de la satisfaction. Observer compréhension sans assistance, rétention, accessibilité et charge de travail, avec des données minimisées et un protocole expliqué.
- Garder une capacité de choix. Documenter les autorisations, les coûts, les exports, les modalités d’arrêt et la possibilité d’une solution plus simple.
À suivre en 2027 : le Conseil des ministres du 31 août annonce un enseignement obligatoire de l’IA en seconde à partir de 2027, avec programme et formation à préparer. Cette annonce doit être distinguée des parcours Pix déjà encadrés par le BO. Nous suivrons sa traduction dans les textes et les pratiques.
Pour cette reprise, le cap tient en une question : après l’usage de l’outil, qu’est-ce que l’apprenant sait mieux comprendre, expliquer et faire ?
Sources et méthode — ce que ce bilan permet de dire
Veille arrêtée au 12 novembre 2026. Cette édition spéciale repose sur 33 documents primaires retenus : textes publics, rapports institutionnels, recherches originales et annonces de fournisseurs. Elle constitue une recherche documentaire approfondie et une sélection éditoriale ; ce n’est pas une revue systématique de toute la littérature scientifique.
Les documents ont été ouverts ; la lecture porte sur les dispositions, les méthodes, les résultats ou les résumés explicitement utilisés. Les prépublications sont signalées. Pour la synthèse de la Banque mondiale, l’analyse repose sur la notice et son résumé. Les annonces commerciales établissent ce que le fournisseur annonce, pas l’efficacité pédagogique de son produit. Les sources sans date certaine sont indiquées comme telles. Les trois indicateurs d’ouverture ne sont pas directement comparables.
France : dispositifs, textes et accompagnement
- S01 — Parcours de formation à l’intelligence artificielle — ministère de l’Éducation nationale, note du 23 janvier, BO du 5 février 2026 ; §1.e.
- S02 — Les parcours apprenants dans l’enseignement scolaire — Pix ; date de publication non précisée, consulté le 12 novembre 2026.
- S03 — L’ESR entre en phase d’expérimentation avec Mistral — Amue, 19 février 2026.
- S04 — Intelligence artificielle : suivi de l’offre — Amue ; page évolutive consultée le 12 novembre 2026.
- S05 — Usage de l’IA générative par les étudiants à l’université — réponse ministérielle publiée le 24 septembre 2026 ; distinguer réponse et question.
- S06 — Observatoire national des pratiques pédagogiques avec l’IA — Éduscol, mai 2026.
- S07 — Plan national de formation 2026–2027, axe VII — ministère de l’Éducation nationale ; action 27, programme de formation.
- S08 — Arrêté du 7 septembre 2026 — Légifrance, JORF du 23 septembre ; annexe 4, §5.2 à 5.4, services numériques scolaires.
Usages, formation et évaluations
- S09 — Guidelines to support teachers — Commission européenne, 5 mars 2026 ; recommandations.
- S10 — AI literacy framework — Commission européenne et OCDE, 18 juin 2026 ; primaire et secondaire.
- S11 — Human-centred approach to AI in education — Conseil de l’UE, 11 mai 2026 ; conclusions politiques.
- S12 — Student Generative Artificial Intelligence Survey 2026 — Rose Stephenson et Charlotte Armstrong, HEPI, 12 mars 2026 ; enquête Savanta de décembre 2025, soutien Kortext.
- S13 — Digital experience insights 2025–2026 — Jisc, 2 juillet 2026 ; enquête déclarative.
- S14 — Making AI work for students — Office for Students / Advance HE, 11 novembre 2026 ; enquête qualitative.
- S15 — Digital Education Outlook 2026 — OCDE, 19 janvier 2026 ; repère antérieur à la période de reprise.
- S16 — Generative AI tutor and knowledge graph in anatomy education — Can Zhao et al., BMC Medical Education, 22 mai 2026 ; étude évaluée par les pairs, randomisation par classe.
- S17 — Experimental Evidence on the Learning Impact of Generative AI — Zara Contractor et Germán Reyes, première version du 9 juillet, révision du 4 octobre 2026 ; document de travail.
- S18 — The Effects of Course-Integrated AI Tutoring on Student Performance and Engagement — Jing Liu et al., EdWorkingPaper 26-1598, octobre 2026 ; manuscrit daté du 30 septembre, non évalué par les pairs.
- S19 — Can EdTech Close Learning Gaps? — Alegria Burneo et al., Banque mondiale, 2026 ; document de travail, notice et résumé consultés.
- S20 — Teacher AI Competency Frameworks — UNESCO IITE, notice du 29 septembre 2026 ; analyse de référentiels.
International et outils : périmètres à distinguer
- S21 — Pour un cadre national d’orientation sur l’IA — CSEFRS, Maroc, 8 juin 2026 ; recommandation.
- S22 — Avancées de la feuille de route Maroc IA 2030 — Maroc.ma / MAP, 9 septembre 2026 ; présentation du 8 septembre, objectifs à horizon 2030.
- S23 — Kwame 2.0: Human-in-the-Loop Generative AI Teaching Assistant for Large Scale Online Coding Education in Africa — George Boateng et al., version du 14 avril 2026 ; prépublication annoncée acceptée à AIED, données de 2024–2025.
- S24 — Claude for Teachers — Anthropic, 14 juillet 2026, mises à jour ultérieures ; annonce fournisseur.
- S25 — NotebookLM becomes Gemini Notebook — Google, 16 juillet 2026 ; annonce fournisseur.
- S26 — Learn and teach with ChatGPT Work and Codex — OpenAI, 4 août 2026 ; annonce fournisseur.
Données, environnement et prochaines échéances
- S27 — Rapport IA et environnement — Arcep / PEReN, 21 mai 2026 ; consommation de l’inférence.
- S28 — IA générative : comment quantifier les impacts ? — ADEME, 22 juillet 2026 ; avis environnemental.
- S29 — IA générative et vie privée : six questions — CNIL et autorité coréenne ; affiche, date exacte non établie, consultée le 12 novembre 2026.
- S30 — Guide du bon usage des assistants à base d’IA génératives — INRAE, mai 2026 ; guide professionnel.
- S31 — Navigating the AI Act — Commission européenne ; FAQ évolutive, calendrier consulté le 12 novembre 2026.
- S32 — EU agrees to simplify AI rules — Commission européenne, 7 mai 2026 ; accord politique, recoupé avec la FAQ actualisée.
- S33 — Conseil des ministres du 31 août 2026 — Gouvernement français ; enseignement de l’IA en seconde annoncé pour 2027.
Pour lire ou partager : le bouton « Imprimer / PDF » permet un export A4. Chaque grande rubrique commence sur une nouvelle page. Choisir une échelle de 100 % et désactiver les en-têtes et pieds de page du navigateur.