IAG: quel impact sur les apprentissages?

Dans un précédent article, nous avons évoqué l’avant-propos de la dernière étude PISA [1] en nous penchant spécifiquement sur les liens entre la lecture et le numérique. Or, cet avant-propos présente également des observations dignes d’intérêt sur l’impact de l’usage des IAG sur les apprentissages.

À première vue, les données du PISA ne sont pas encourageantes: les élèves utilisant des chatbots reposant sur une intelligence artificielle pour des tâches spécifiques, comme la synthèse de textes, obtiennent en moyenne de moins bons scores en sciences que ceux qui n’y ont pas recours. Les dynamiques sont complexes et dépendent largement de la manière dont l’IA générative est utilisée, mais la réalité est limpide: tout comme on n’entretient pas sa forme physique en regardant du sport mais en le pratiquant, on n’apprend pas en consommant simplement des contenus, mais en fournissant un effort cognitif productif pour les assimiler. Lorsque la technologie permet ou renforce cet effort, les élèves progressent ; lorsqu’elle le court-circuite, elle compromet leur développement. Une fois cela acté, l’IA devient un tremplin, et non une béquille. Un outil au service – et non un substitut – de la réflexion.

Ces réflexions signées Andreas Schleicher sont marquées au coin du bon sens. Il est pourtant important d’y revenir régulièrement, car la tentation pour nos élèves est grande de recourir aux IA par facilité et, dans la foulée, de péjorer leurs propres apprentissages.

Une grande étude menée conjointement par les Universités de Stockholm et de Hong Kong auprès de 27 000 élèves chinois va dans le même sens. Un article paru récemment dans la Tribune de Genève [2] en résume les résultats de la manière suivante:

En six mois, les élèves qui utilisaient l’IA ont amélioré de 18% en moyenne leurs résultats aux devoirs. Parallèlement, le temps nécessaire pour étudier à la maison est passé de 64 à 45 minutes. Mais lors des examens, où aucune aide n’était autorisée, ces adolescents ont obtenu des résultats inférieurs de 20% à ceux du groupe témoin [qui n’utilisait pas l’IA]. Cette baisse a surtout touché les élèves qui expédiaient leurs devoirs avec l’intelligence artificielle. Ceux qui l’utilisaient tout en continuant à consacrer beaucoup de temps à l’étude et aux travaux n’ont pas vu leurs résultats baisser. Ils se servaient apparemment de cette nouvelle technologie comme d’une aide à l’apprentissage, plutôt que pour recopier rapidement des réponses.

Autrement dit, la question n’est pas de savoir si, oui ou non, on utilise l’IA, mais comment on l’utilise.

Une étude française publiée en 2025 [3] s’est penchée plus spécifiquement sur ces aspects en combinant une approche quantitative (questionnaire) et qualitative (entretiens «semi-directifs») qui leurs a permis d’explorer la dimension plus subjective de l’usage des IA: «intentions, représentations, justifications». Sur cette double base, plusieurs profils d’élèves ont été établis qui rendent compte «de logiques d’appropriation différenciées, en lien avec les capitaux scolaires et numériques» des élèves.

Le premier groupe, les «engagés réflexifs», «regroupe des élèves qui développent un usage régulier, réflexif et stratégique de l’IAG.» Ces élèves ont en commun une bonne maîtrise des outils numériques et de bonnes compétences scolaires. Certains sont, par ailleurs, issus de milieux favorisés. Ils sont par exemple capables de s’approprier ou de manipuler les réponses obtenues pour répondre aux attentes scolaires, de distinguer les usages légitimes ou illégitimes, de garder une distance critique, d’utiliser les IA pour construire leur pensée ou comme des répétiteurs personnels, etc. Pour eux, l’IA agit donc comme «un outil d’appui réflexif, d’élaboration progressive de la pensée ou d’approfondissement des consignes scolaires. Ils utilisent les réponses générées comme des supports à discuter, critiquer, reformuler.»

A l’autre extrême, on retrouve les utilisateurs «scolaires opportunistes», issus majoritairement des classes populaires: «Ce profil ne se définit pas par la fréquence d’usage mais par l’absence de distance critique vis-à-vis de l’outil. L’IAG est perçue comme un moyen de délégation intégrale du travail scolaire, sans compréhension, ni appropriation.» Ces élèves vont se contenter de recopier les réponses obtenues sans vérifier s’ils les comprennent ou si elles correspondent aux attentes explicites ou implicites des professeurs: «L ’IAG est perçue comme une machine à réponses, non comme un outil d’appropriation cognitive.»

Selon Cédric Naudet, l’IA agit donc comme un «révélateur»: «ceux qui maîtrisent déjà les attendus scolaires savent mieux "faire faire" à l’outil ce que l’institution attend d’eux. L’usage réflexif et stratégique de l’IAG suppose ainsi un capital scolaire préalable – capacité à problématiser, à reformuler, à distinguer l’essentiel de l’accessoire – que tous les élèves n’ont pas acquis de manière équivalente.»

[1] OCDE (2026), Résultats du PISA 2025 (Volume I – version abrégée): Des élèves prêts pour l'avenir, PISA, Éditions OCDE, https://doi.org/10.1787/72cbf7bd-fr.

[2] Brupbacher, M., & Mehdiaraghi, D. (2026, 24 octobre). Avec ChatGPT, les devoirs brillent mais les notes d’examen plongent. Tribune de Genève, 22.

[3] Naudet, C. (2025). L’usage de l’intelligence artificielle générative au lycée: Un révélateur des inégalités socio-scolaires? Distances et médiations des savoirs, 51. https://doi.org/10.4000/14y46