En novembre 2022, ChatGPT débarquait en France et bouleversait notre rapport à l’information. Aujourd’hui, 45 % des Français déclarent utiliser régulièrement l’IA générative. Le champ éducatif n’échappe pas à cette révolution : l’IA et éducation sont désormais intimement liés. Mais cette intrusion technologique au cœur de la relation élève-enseignant soulève une question cruciale : apprend-on encore vraiment quand une machine peut répondre à notre place ?
Des chercheurs de l’INSERM et de l’université Côte d’Azur ont mené des études approfondies pour comprendre comment les élèves utilisent réellement ces outils. Leurs conclusions sont édifiantes, et parfois inquiétantes. Cet article vous dévoile les mécanismes neurobiologiques de l’apprentissage avec l’IA, les trois profils d’utilisateurs identifiés, et surtout comment transformer cette technologie en alliée plutôt qu’en menace.
📌 Ce que vous allez découvrir
- → Les mécanismes cérébraux de l’apprentissage avec l’IA et le phénomène du cognitive off-loading
- → Les trois profils d’élèves face à ChatGPT : occasionnels légalistes, engagés réflexifs et scolaires opportunistes
- → Le paradoxe de l’IA qui risque d’aggraver les inégalités scolaires existantes
- → Les stratégies concrètes pour utiliser l’intelligence artificielle de manière bénéfique
Comment le cerveau apprend-il avec l’intelligence artificielle ?
Pour comprendre l’impact de l’IA sur l’apprentissage, il faut d’abord revenir aux fondamentaux de la neurobiologie. Jean-Philippe Lachaux, neurobiologiste à l’INSERM et directeur de recherche au Centre de recherche en neurosciences de Lyon, nous éclaire sur ces mécanismes fascinants.
L’apprentissage par renforcement
Ce mode de fonctionnement cérébral repose sur le principe « essai-erreur ». La personne mène une action avec une intention précise. Si le résultat diffère de l’attendu, son cerveau analyse l’erreur pour ajuster l’action suivante. C’est ainsi que nous progressons, que ce soit pour apprendre à marcher, à parler ou à résoudre des équations.
Le principe d’essai-erreur : clé de l’apprentissage efficace
L’efficacité de l’apprentissage par renforcement dépend de deux facteurs essentiels. D’abord, la clarté de l’intention : savoir précisément ce qu’on cherche permet d’interpréter l’écart entre le résultat obtenu et celui attendu. Ensuite, le niveau d’attention, qui aide notamment à remarquer l’erreur et à en tirer les leçons.
Concrètement, cela signifie qu’une bonne façon d’utiliser l’IA dans un apprentissage serait d’encourager l’élève à anticiper la réponse qu’il attend d’une requête. Cette démarche active permet d’exercer son esprit critique en comparant sa prédiction au résultat obtenu. Le problème ? Cette méthode a un coût cognitif qui peut décourager.
Le cognitive off-loading : quand le cerveau délègue à la machine
C’est ici que les choses se compliquent. Jean-Philippe Lachaux met en garde contre un phénomène bien documenté : le cognitive off-loading. Ce terme désigne la délégation à l’ordinateur de tâches que notre cerveau devrait normalement effectuer.
La grande majorité des utilisateurs fait l’économie de la prédiction pour réceptionner passivement les réponses. Résultat : ils n’apprennent rien et n’entraînent pas leurs capacités cognitives de haut niveau comme la planification ou la recherche d’informations en mémoire à long terme. Cette paresse cognitive favorise la perte des compétences non utilisées.
Le neurobiologiste soulève également une crise de sens : pourquoi apprendre à faire ce que la machine fait mieux que nous ? Face à cette question existentielle, il propose une piste inspirante : apprendre aux élèves à trouver le sens de ce qu’ils font dans l’état de concentration qu’ils investissent, plutôt que dans ce qu’ils produisent.
Actif
Apprentissage efficace
Anticiper la réponse, comparer avec le résultat, analyser l’écart. Le cerveau s’entraîne et progresse.
Passif
Cognitive off-loading
Recevoir la réponse sans réfléchir. Les compétences non utilisées s’affaiblissent progressivement.
Anticiper pour apprendre : la méthode qui fait la différence
La solution réside dans une approche active de l’IA. Avant chaque requête, l’élève devrait formuler mentalement sa propre réponse, aussi précise que possible. Une fois la réponse de l’IA reçue, il compare les deux versions et analyse les écarts.
Cette gymnastique intellectuelle demande un effort supplémentaire, certes. Mais c’est précisément cet effort qui génère l’apprentissage. Jean-Philippe Lachaux compare cette approche à la cérémonie du thé au Japon : un distributeur peut faire un très bon thé, mais la capacité à le préparer dans un certain état d’esprit est proprement humaine.
Les 3 profils d’élèves face à l’IA : où vous situez-vous ?
Cédric Naudet, spécialiste en sciences de l’éducation au Centre interdisciplinaire de recherche culture, éducation, formation, travail, a mené une enquête approfondie en lycée général et professionnel. Ses conclusions révèlent trois profils distincts d’utilisateurs de l’IA, avec des implications majeures pour l’avenir éducatif.
Occasionnels légalistes
Utilisent l’IA avec réticence, par peur de tricher. Usage limité aux tâches simples.
Engagés réflexifs
Dialoguent avec l’IA comme un compagnon pédagogique. Vérifient et reformulent.
Scolaires opportunistes
Copient-collent sans vérifier ni relire. L’IA fait le travail à leur place.
Plus de 80 % des élèves interrogés utilisent déjà l’IA générative. Mais cet usage n’est absolument pas homogène, et les chercheurs ont identifié des comportements radicalement différents face à ces outils.
Les « occasionnels légalistes » : la prudence excessive
Premier profil identifié : les occasionnels légalistes. Ces élèves emploient l’IA avec une réticence marquée. Pour eux, utiliser ChatGPT ressemble à une forme de triche. Ils craignent d’être pris en faute par leurs enseignants et vivent chaque utilisation avec culpabilité.
Conséquence : ils ne s’en servent que pour des tâches précises et souvent simples, comme vérifier une date ou trouver une définition. Leur méfiance les empêche d’explorer le potentiel pédagogique de l’outil. Cette approche minimaliste, si elle préserve leur intégrité perçue, les prive aussi des bénéfices d’une utilisation réfléchie.
Les « engagés réflexifs » : l’usage intelligent de l’IA
À l’opposé du spectre, on trouve les engagés réflexifs. Ces élèves adoptent une posture distanciée et critique vis-à-vis de l’IA. Ils s’en servent pour clarifier leur pensée, poser des questions et structurer leur travail.
La différence fondamentale ? Ils dialoguent avec l’IA comme avec un compagnon pédagogique virtuel. Surtout, ils se réapproprient les réponses au lieu de les recopier mécaniquement. Ils vérifient, reformulent, adaptent. L’IA devient un tremplin pour leur propre réflexion, pas un substitut à celle-ci.
Les « scolaires opportunistes » : le piège du copier-coller
Reste le troisième profil, le plus préoccupant : les scolaires opportunistes. Ces élèves recopient les réponses de l’IA sans vérifier ni relire. L’outil fait le travail à leur place, souvent dans l’urgence d’un devoir à rendre.
Constat inquiétant de l’enquête INSERM
Ce sont le plus souvent les élèves qui ont des difficultés scolaires préexistantes, issus de milieux défavorisés, qui adoptent le profil « scolaire opportuniste ». À l’inverse, les « engagés réflexifs » proviennent majoritairement de catégories socioprofessionnelles favorisées.
Le problème dépasse largement la question de la triche. Ces élèves, en déléguant totalement leur réflexion à la machine, perdent des opportunités d’apprentissage cruciales. Pire encore, le constat sociologique est alarmant : ce profil se retrouve massivement chez les élèves déjà en difficulté.
L’IA creuse-t-elle les inégalités scolaires ?
Quand l’IA a débarqué dans les classes, beaucoup ont cru que tout le monde partirait du même point. Que cet outil démocratiserait l’accès au savoir. La réalité s’avère bien plus nuancée, et parfois inquiétante.
Recherche universitaire – Cédric Naudet
« La fracture scolaire, qui fait de l’origine des élèves un marqueur différenciant de réussite, risque de s’élargir encore avec ces nouveaux outils. Il faut absolument accompagner les élèves en difficulté dans l’usage de l’IA. »
Le paradoxe : l’IA aide davantage ceux qui en ont le moins besoin
Voici le paradoxe central de l’IA et éducation : les élèves qui tirent le meilleur parti de ces outils sont ceux qui en auraient le moins besoin. Pourquoi ? Parce que pour utiliser l’IA de manière bénéfique, il faut déjà posséder certaines compétences.
Les engagés réflexifs maîtrisent les codes implicites de l’école : l’abstraction, l’argumentation, l’esprit critique. Ce bagage socioculturel et familial leur permet de comprendre et de répondre aux attendus implicites de l’institution, jamais formulés clairement. Ils savent reformuler, vérifier, questionner.
Les scolaires opportunistes, eux, n’ont souvent pas acquis ces compétences. Résultat : ils utilisent l’IA de la pire façon possible, celle qui renforce leurs lacunes au lieu de les combler.
Six niveaux d’engagement créatif avec l’intelligence artificielle
Margarida Romero, chercheuse à l’institut de recherche espagnol en intelligence artificielle IIIA-CSIC et professeure à l’université Côte d’Azur, propose un outil de mesure précieux. À l’image du Nutri-Score qui aide à repérer les aliments les plus sains, son équipe a établi six niveaux d’engagement créatif dans l’usage éducatif de l’IA.
ÉCHELLE D’ENGAGEMENT CRÉATIF
Niveau 1
Usage passif (copier-coller)
Niveau 6
Co-création réflexive
Plus on progresse sur cette échelle, plus les interactions entre l’utilisateur et l’outil sont de qualité. L’IA peut alors aider à affiner des idées, modéliser un concept, construire des projets de groupe.
Le hic ? Pour grimper les échelons de cette échelle, il faut paradoxalement avoir suffisamment de connaissances pour reconnaître les erreurs générées par l’algorithme et le guider vers une réponse satisfaisante.
Fracture numérique et fracture scolaire : même combat ?
La fracture numérique ne se limite plus à l’accès aux équipements. Aujourd’hui, presque tous les élèves ont accès à un smartphone ou un ordinateur. La nouvelle fracture est cognitive et culturelle : elle concerne la capacité à utiliser ces outils de manière bénéfique.
80%+
des lycéens utilisent déjà l’IA générative, mais avec des résultats radicalement différents selon leur profil socio-économique
Source : INSERM / OpenEdition
L’enjeu est majeur : si rien n’est fait, l’IA pourrait devenir un accélérateur d’inégalités plutôt qu’un égalisateur de chances.
Comment utiliser l’IA intelligemment à l’école ?
Face à ces constats, la solution n’est évidemment pas d’interdire l’IA. Les outils sont là, les élèves les utilisent de toute façon. La vraie question : comment les accompagner vers un usage vertueux ?
🎯 Former les élèves à l’esprit critique face aux algorithmes
La priorité absolue est d’enseigner l’esprit critique face aux réponses générées par l’IA. Cela implique plusieurs compétences à développer chez les élèves. Comme le souligne Cédric Naudet, il faut « aider les élèves à interpréter les réponses, comprendre comment cela fonctionne, saisir comment un usage raisonné peut les aider ».
✅ Actions concrètes pour les élèves
- → Toujours vérifier les informations fournies par l’IA avec d’autres sources
- → Reformuler les réponses dans ses propres mots avant de les utiliser
- → Identifier les biais potentiels dans les réponses générées
- → Comprendre les limites de l’algorithme : l’IA ne « sait » pas, elle prédit
Ces compétences doivent être explicitement enseignées, particulièrement aux élèves issus de milieux défavorisés qui n’ont pas toujours acquis ces réflexes dans leur environnement familial.
🏫 Le rôle irremplaçable des enseignants
Les enseignants s’interrogent parfois sur leur propre valeur ajoutée face à l’IA. Cette inquiétude est compréhensible, mais infondée. Comme le rappelle Margarida Romero, l’IA ne remplacera jamais leur expertise, leur esprit critique ni leur compréhension de l’élève.
💡 Comment les enseignants peuvent utiliser l’IA
- → Adapter un cours aux besoins spécifiques d’un élève dys
- → Personnaliser les exercices selon les difficultés de chaque élève
- → Étoffer une séquence pédagogique avec des ressources complémentaires
- → Créer des supports différenciés pour une même notion
L’IA devient alors un outil au service de la pédagogie, pas un substitut à l’enseignant. Le cadre d’usage de l’IA de l’Éducation nationale préconise d’ailleurs une progressivité des outils selon le niveau scolaire : d’abord des IA pédagogiques sécurisées, fondées sur des corpus de connaissances fermés, puis progressivement des IA génératives encadrées pour les lycéens.
L’expertise Eudonia
Chez Eudonia, nous développons des outils numériques éthiques pour les professionnels de l’accompagnement. Notre approche : mettre la technologie au service de l’humain, jamais l’inverse. Nos solutions d’anamnèse et d’orientation intègrent l’IA de manière responsable, en préservant toujours le rôle central du professionnel.
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Questions fréquemment posées
ChatGPT peut-il remplacer les enseignants ?
Non, et les chercheurs sont unanimes sur ce point. L’IA ne remplacera jamais l’expertise pédagogique d’un enseignant, son esprit critique ni sa compréhension fine de chaque élève. L’IA peut être un outil au service de l’enseignement, mais elle ne peut pas créer la relation humaine essentielle à l’apprentissage. Les enseignants restent irremplaçables pour accompagner, motiver et adapter leur pédagogie en temps réel.
À partir de quel âge peut-on utiliser l’IA à l’école ?
Le cadre d’usage de l’Éducation nationale préconise une progressivité. Pour les plus jeunes, des IA pédagogiques sécurisées, fondées sur des corpus de connaissances fermés et vérifiés, sont privilégiées. Les IA génératives comme ChatGPT sont plutôt réservées aux lycéens, et toujours de manière encadrée. Les outils généralistes privés sont déconseillés en raison des questions de gestion des données personnelles.
Comment savoir si mon enfant utilise l’IA pour tricher ?
Plusieurs indices peuvent alerter : un niveau de langage inhabituellement soutenu, des connaissances qui dépassent ce qui a été enseigné en classe, une incapacité à expliquer son propre travail oralement. Plutôt que de « piéger » l’enfant, le dialogue reste la meilleure approche. Expliquez-lui la différence entre utiliser l’IA pour apprendre (reformuler, vérifier) et copier-coller passivement.
Quels sont les risques de l’IA générative pour l’apprentissage ?
Le principal risque identifié par les neuroscientifiques est le cognitive off-loading : déléguer à la machine des tâches cognitives essentielles. Les compétences non utilisées s’affaiblissent avec le temps. Autres risques : perte de motivation intrinsèque pour apprendre, dépendance à l’outil, difficulté à distinguer l’information fiable des erreurs de l’algorithme, et aggravation des inégalités scolaires existantes.
Comment développer l’esprit critique face à l’IA ?
Plusieurs pratiques sont recommandées : toujours formuler sa propre réponse avant de consulter l’IA, puis comparer les deux versions. Vérifier systématiquement les informations avec d’autres sources. Reformuler les réponses dans ses propres mots. Questionner l’IA sur ses sources et ses limites. Et surtout, comprendre que l’IA ne « sait » pas : elle génère des réponses statistiquement probables, ce qui peut produire des erreurs.
L’IA aggrave-t-elle les inégalités scolaires ?
Les recherches de l’INSERM montrent que c’est un risque réel. Les élèves issus de milieux favorisés utilisent majoritairement l’IA de manière réflexive et bénéfique. Ceux issus de milieux défavorisés adoptent plus souvent un usage passif et contre-productif. Sans accompagnement spécifique, l’IA pourrait donc creuser les écarts au lieu de les réduire. D’où l’importance de former explicitement tous les élèves à un usage raisonné.
Conclusion
L’irruption de l’IA générative dans l’éducation n’est ni une catastrophe ni une panacée. Les recherches menées par l’INSERM et les universités françaises révèlent une réalité nuancée : tout dépend de la manière dont ces outils sont utilisés. Le cerveau apprend par essai-erreur, par l’effort et l’attention. L’IA peut soutenir ce processus ou le court-circuiter, selon qu’on l’utilise activement ou passivement.
Les trois profils identifiés – occasionnels légalistes, engagés réflexifs et scolaires opportunistes – ne sont pas des destins figés. Avec un accompagnement adapté, chaque élève peut apprendre à utiliser l’IA de manière bénéfique. La clé réside dans l’enseignement explicite de l’esprit critique, la formation des enseignants, et une attention particulière aux élèves les plus vulnérables.
« L’IA ne remplacera jamais l’expertise d’un enseignant, son esprit critique, sa compréhension de l’élève. Mais elle impose de repenser la pédagogie. »
L’enjeu des prochaines années sera de transformer cette révolution technologique en opportunité pour tous. Cela passe par une prise de conscience collective : parents, enseignants, institutions. Et vous, quel profil adoptez-vous face à l’IA ? La réponse à cette question pourrait bien déterminer la qualité de vos apprentissages futurs.
Accompagnez vos bénéficiaires avec des outils éthiques et efficaces
Chez Eudonia, nous développons des solutions numériques pour les professionnels de l’accompagnement psychologique et de l’orientation. Notre approche : mettre l’IA au service de l’humain, jamais l’inverse.