L'utilisation de plates-formes de validation de programmes est de plus en plus fréquente pour l'apprentissage des bases de l'informatique. Si l'automatisation des tests de validation libère du temps pour l'enseignant et ludifie le parcours de l'apprenant, on observe également certains biais induits par ces dispositifs pédagogiques. Des recherches en Intelligence Artificielle (IA) visent à pallier certains de ces biais. Pour cela, elles se heurtent au problème de l'analyse fine de ces programmes par les algorithmes d'apprentissage automatique. Dans cet exposé nous présentons une nouvelle méthode d'apprentissage de représentations de programmes (embeddings). Dans une approche centrée 'enseignant', nous proposons également quelques usages possibles de ces représentations pour la détection automatique de réponses atypiques ou encore la suggestion de feedbacks par propagation.