Alors que le milieu scolaire commençait à peine à intégrer les IA génératives « classiques », le rapport intitulé État de la situation sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique souligne l’émergence rapide des systèmes d’IA agentive. Tel que mentionné dans le document, ces systèmes se définissent comme des « systèmes autonomes capables de prendre des décisions de manière indépendante grâce à des fonctions d’auto-apprentissage, sans supervision humaine régulière ». En éducation, cela signifie des tuteurs automatisés capables de structurer les savoirs et de s’auto-évaluer.

L’application de C.A.R.E. sur des fermes amène notamment à identifier et chiffrer les pratiques nécessaires à la préservation des capitaux naturels et humains (eau, sols, biodiversité, climat) : planter des haies, réduire le travail du sol, ajouter des couverts végétaux, se verser un salaire décent, rendre le travail ergonomique…

Cette approche n’est pas théorique. Elle a déjà été mise en œuvre, avec succès, dans des contextes très différents : en Ille-et-Vilaine, avec des coopératives agricoles, au sein du groupe Carrefour, ou encore avec l’association Fermes d’avenir. A chaque fois, avec le même résultat : ce que l’on croyait impossible à chiffrer – comme la santé d’un sol, la qualité d’un cours d’eau ou le bien-être des agriculteurs – devient mesurable, et donc pilotable. On quantifie l’impact environnemental des exploitations comme on quantifie leur production de biens, ce qui déplace les curseurs de la performance.