Khan Academy a rendu l'apprentissage par la maîtrise gratuit et a prouvé que 11 minutes par semaine améliorent les résultats en mathématiques

Khan Academy a vu le jour en 2008, lorsque Salman Khan a commencé à publier des leçons vidéo ; l'organisation est devenue une association à but non lucratif dont la mission est d'offrir une éducation gratuite et de classe mondiale à quiconque, où que ce soit.

Son mécanisme est l'apprentissage par la maîtrise dispensé par logiciel : de courtes vidéos expliquent un sujet, des exercices offrent une rétroaction immédiate, et les élèves ne passent à la suite qu'une fois la compétence maîtrisée. Cela permet à chaque apprenant d'avancer à son propre rythme — ce qu'un seul enseignant avec 30 élèves ne peut pas faire.

L'effet est mesurable. Une étude publiée dans PNAS en janvier 2026, fondée sur trois années de données administratives portant sur plus de 200 000 élèves, a constaté que même 6,6 heures de pratique sur Khan Academy par an (environ 11 minutes par semaine) produisaient un gain de 0,031 écart-type en mathématiques, les gains atteignant 0,085 écart-type à 30 minutes par semaine.

Conditionner la progression à la maîtrise démontrée

La rétroaction instantanée l'emporte sur des devoirs corrigés plusieurs jours plus tard.

Les conditions de maîtrise empêchent les élèves d'accumuler des lacunes qu'ils ne pourront jamais combler.

Le logiciel coûte une fraction du tutorat et est accessible sur n'importe quel appareil.

Les données permettent aux enseignants de voir exactement quelles compétences manquent à chaque élève.

Passer à l'échelle le tuteur, pas la salle de classe : une rétroaction instantanée associée à une condition de maîtrise permet un apprentissage mesurable pour une fraction du coût d'un tutorat humain.

Pour l'année scolaire 2024-2025, Khan Academy a rapporté 227 millions d'utilisateurs inscrits, 104,9 millions d'apprenants cette année-là et une disponibilité dans plus de 55 langues dans plus de 190 pays ; les districts scolaires souscrivent désormais des licences pour ses programmes accélérateurs, ce qui est à l'origine des données de l'étude publiée dans PNAS.