L’intelligence artificielle est arrivée dans les salles de classe avec la promesse de personnaliser l’apprentissage et d’alléger la charge des étudiants. Deux ans plus tard, des rapports internationaux et des essais académiques montrent un résultat différent : de moins bonnes notes, une compréhension de la lecture réduite et des étudiants qui admettent avoir perdu la capacité de penser sans l’aide d’un chatbot.
Le cas de Richard Scott, un étudiant de Pennsylvanie qui a commencé à résoudre des équations quadratiques avec le moteur de recherche de Google et qui a finalement échoué à son examen final de mathématiques, résume ce phénomène qui préoccupe aujourd’hui les enseignants, les psychologues et les organismes éducatifs.
Le rapport PISA 2025 de l’OCDE a révélé que les étudiants qui utilisent l’intelligence artificielle pour des tâches telles que le résumé ou la rédaction obtiennent de moins bons résultats en sciences que ceux qui ne l’utilisent pas. La différence équivaut à environ 20 points, soit l’équivalent d’une année complète d’instruction perdue.
La nuance est que ceux qui reçoivent une formation spécifique en littératie en IA obtiennent des scores légèrement supérieurs à la moyenne, ce qui indique que le problème ne réside pas dans l’outil lui-même, mais dans l’absence de discernement pour l’utiliser.
En Espagne, 54 % des élèves reconnaissent utiliser des chatbots pour apprendre : 40 % pour résumer des contenus et 30 % pour rédiger des travaux. Avec ce niveau d’adoption, le pays a enregistré un recul par rapport à 2022 de 23 points en lecture, 16 en mathématiques et huit en sciences, dans un contexte où la compréhension de la lecture a chuté de 28 points dans l’ensemble de l’OCDE au cours de la dernière décennie.
Les études s’accordent sur un point : utiliser l’intelligence artificielle pour obtenir des réponses rapides améliore la performance immédiate, mais affaiblit l’apprentissage réel. Lorsque l’outil est retiré, les étudiants qui en dépendaient obtiennent de moins bons résultats que ceux qui ne l’ont jamais utilisé, car ils n’ont pas développé la compréhension nécessaire pour résoudre le problème par eux-mêmes.
Un essai clinique réalisé à l’Université de Pennsylvanie avec près de mille étudiants en mathématiques a confirmé que l’utilisation d’un modèle standard comme GPT-4 améliorait les performances à court terme, mais nuisait à l’apprentissage réel.
Lors de l’accès à l’outil a été retiré pour un examen ultérieur, le groupe qui avait dépendu de l’IA pour étudier a obtenu des résultats 17 % inférieurs à ceux du groupe de contrôle.
La solution proposée par cette même étude est la création d’un « tuteur IA » qui ne fournit pas les réponses de manière directe, mais qui guide l’étudiant dans le raisonnement. Cela permettrait d’éviter ce que les chercheurs appellent la « paresse métacognitive » : la capacité de résoudre un problème sans effectuer aucun travail mental propre.
Un exemple de cette réalité est Richard Scott, un élève de Pennsylvanie âgé de 15 ans, qui a utilisé un moteur de recherche assisté par IA pour résoudre des équations algébriques et pour des devoirs d'autres matières, comme identifier les parties d'un volcan ou rédiger un essai sur une nouvelle d'Edgar Allan Poe. Ses notes, qui étaient auparavant bonnes en mathématiques, ont commencé à baisser.
« Cela a ralenti ma pensée », a déclaré Scott. « Lors d'un examen, quand je ne pouvais pas utiliser l'IA, il m'était difficile de réfléchir. »
Au-delà de la performance académique, l'utilisation intensive et quotidienne de l'intelligence artificielle a également laissé des traces sur le plan émotionnel. Une étude du Massachusetts Institute of Technology (MIT) a détecté que ce type d'utilisation était corrélé à une plus grande solitude, une plus grande dépendance et une moindre sociabilisation parmi les étudiants.
L'American Psychological Association a averti que les jeunes ont du mal à distinguer l'empathie simulée d'un chatbot de la compréhension humaine authentique, une confusion qui peut approfondir l'isolement au lieu de l'atténuer.
Les spécialistes ne proposent pas d'éliminer l'intelligence artificielle des salles de classe, mais de redéfinir sa fonction : passer d'un système qui fournit des solutions immédiates à un système qui accompagne et guide le raisonnement de l'étudiant, comme le propose le modèle de « tuteur IA » issu de l'étude de Pennsylvanie.
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