Innovation Pédagogique et transition

Comment l'IA influence nos façons d'apprendre – et pourquoi se méfier de la facilité

2025-09-19T07:28:58Z

Les chatbots peuvent nous délester de certaines charges cognitives. Mais ces raccourcis peuvent-ils nuire à long terme à l'acquisition de compétences ? Comment faire de l'IA un outil réellement utile à l'apprentissage ?

Lorsqu'OpenAI a lancé son « mode étude » en juillet 2025, l'entreprise a vanté les avantages pédagogiques de ChatGPT. « Lorsque ChatGPT est utilisé pour enseigner ou donner des cours particuliers, il peut améliorer considérablement les résultats scolaires », a déclaré le vice-président « éducation » de la société aux journalistes lors du lancement du produit. Mais tout enseignant impliqué dans son métier est en droit de se demander : s'agit-il simplement d'un argument marketing ou ces affirmations sont-elles réellement étayées par des recherches scientifiques ?

Alors que les outils d'IA générative font leur apparition à une vitesse fulgurante dans les salles de classe, les recherches sur la question progressent à un rythme beaucoup plus raisonnable. Certaines études préliminaires ont fait état d'avantages pour certains groupes, tels que les étudiants en programmation informatique et les apprenants de la langue anglaise. D'autres études optimistes ont également été menées sur l'IA dans l'éducation, comme celle publiée dans la revue Nature en mai 2025, qui suggère que les chatbots peuvent faciliter l'apprentissage et la réflexion à un haut niveau. Mais les chercheurs dans ce domaine ont souligné d'importantes faiblesses méthodologiques dans bon nombre de ces articles de recherche.

D'autres études ont brossé un tableau plus sombre, suggérant que l'IA pourrait nuire aux performances ou aux capacités cognitives telles que les compétences de pensée critique. Un article a montré que plus un élève utilisait ChatGPT pendant son apprentissage, moins il réussissait par la suite des tâches similaires lorsque ChatGPT n'était pas disponible.

En d'autres termes, les premières recherches commencent seulement à effleurer le sujet pour nous éclairer sur la manière dont cette technologie affectera réellement l'apprentissage et la cognition à long terme. Où pouvons-nous trouver d'autres indices ? En tant que psychologue cognitif ayant étudié l'utilisation de l'IA par les étudiants universitaires, j'ai découvert que mon domaine offre des indications précieuses pour déterminer quand l'IA peut stimuler le cerveau et quand elle risque de le vider de son énergie.

Le talent vient de l'effort

Les psychologues cognitifs ont avancé que nos pensées et nos décisions sont le résultat de deux modes de traitement, communément appelés Système 1 et Système 2.

Le premier est un système basé sur la reconnaissance de schémas, l'intuition et les habitudes. Il est rapide et automatique, ne nécessitant que peu d'attention consciente ou d'effort cognitif. Bon nombre de nos activités quotidiennes routinières (s'habiller, préparer le café, se rendre au travail ou à l'école à vélo) entrent dans cette catégorie. Le système 2, en revanche, est généralement lent et délibératif, nécessitant davantage d'attention consciente et parfois un effort cognitif pénible, mais il produit souvent des résultats plus solides.

Nous avons besoin de ces deux systèmes, mais l'acquisition de connaissances et la maîtrise de nouvelles compétences dépendent fortement du système 2. Les difficultés, les frictions et les efforts mentaux sont essentiels à l'apprentissage, à la mémorisation et au renforcement des connexions dans le cerveau. Chaque fois qu'un cycliste confiant enfourche son vélo, il s'appuie sur la reconnaissance des schémas acquise à grand-peine dans son système 1, qu'il a développée au fil de nombreuses heures d'efforts dans son système 2 pour apprendre à faire du vélo. Vous ne pouvez pas atteindre la maîtrise de compétences et vous ne pouvez pas recouper efficacement les informations pour un traitement de plus haut niveau sans avoir d'abord fourni un effort cognitif.

Je dis à mes élèves que le cerveau ressemble beaucoup à un muscle : il faut vraiment travailler dur pour obtenir des résultats. Sans sollicitation, il ne peut pas se développer.

Et si une machine faisait le travail à votre place ?

Imaginez maintenant un robot qui vous accompagne à la salle de sport et soulève les poids à votre place, sans que vous ayez à fournir le moindre effort. En peu de temps, vos muscles s'atrophieront et vous deviendrez dépendant de ce robot, même pour des tâches simples comme déplacer une boîte lourde.

Une IA mal utilisée, par exemple pour répondre à un questionnaire ou rédiger une dissertation, empêche les élèves de développer les connaissances et les compétences dont ils ont besoin. Elle les prive d'un entraînement mental.

L'utilisation de la technologie pour se décharger d'exercices cognitifs peut avoir un effet néfaste sur l'apprentissage et la mémoire et amener les gens à mal évaluer leur propre capacité de compréhension ou leurs compétences en général, ce qui conduit à ce que les psychologues appellent des erreurs métacognitives. Des recherches ont montré que le fait de confier systématiquement la navigation automobile au GPS peut altérer la mémoire spatiale et que le recours à une source externe telle que Google pour répondre aux questions qu'ils se posent incite les gens à surévaluer leurs propres connaissances et leur mémoire.

Y a-t-il des risques similaires lorsque les étudiants confient des tâches cognitives à l'IA ? Une étude a montré que les étudiants qui effectuaient des recherches sur un sujet à l'aide de ChatGPT plutôt qu'avec un moteur de recherche traditionnel avaient une charge cognitive moindre pendant la tâche (ils n'avaient pas à réfléchir autant) et produisaient un raisonnement moins pertinent sur le sujet qu'ils avaient étudié. Une utilisation superficielle de l'IA peut réduire la charge cognitive sur le moment, mais cela revient à laisser un robot faire vos exercices de gym à votre place. Au final, cela conduit à une détérioration des capacités de réflexion.

Dans une autre étude, les étudiants utilisant l'IA pour réviser leurs dissertations ont obtenu de meilleurs résultats que ceux qui révisaient sans IA, souvent en copiant-collant simplement des phrases provenant de ChatGPT. Mais il n'apparaît pas que ces étudiants ont acquis ou assimilé plus de connaissances que leurs pairs qui travaillaient sans IA. Le groupe utilisant l'IA s'est également engagé dans des processus de réflexion moins rigoureux. Les auteurs avertissent qu'une telle « paresse métacognitive » peut entraîner des améliorations à court terme des performances, certes, mais aussi conduire à une stagnation des compétences à long terme.

Se décharger d'une tâche peut être utile une fois que les bases sont en place. Mais ces bases ne peuvent se créer que si votre cerveau effectue le travail initial nécessaire pour encoder, relier et comprendre les questions que vous essayez de maîtriser.

Utiliser l'IA pour soutenir l'apprentissage

Pour en revenir à la métaphore de la salle de sport, il peut être utile pour les étudiants de considérer l'IA comme un entraîneur personnel capable de les aider à rester concentrés sur leur objectif en les suivant, en les encadrant et en les poussant à travailler plus dur. L'IA présente un grand potentiel en tant qu'outil modulable d'apprentissage, tuteur personnalisé, doté d'une vaste base de connaissances… et n'ayant jamais besoin de sommeil.

C'est justement ce que les entreprises spécialisées dans les technologies d'IA cherchent à concevoir : le tuteur idéal. Outre l'entrée d'OpenAI dans le domaine éducatif, Anthropic a lancé en avril 2025 son mode « apprentissage » pour Claude. Ces modèles sont censés engager un dialogue socratique avec les utilisateurs, leur poser des questions et leur fournir des indices, plutôt que de se contenter de donner des réponses.

Les premières recherches indiquent que, s'ils peuvent être bénéfiques, les tuteurs IA posent également des problèmes. Par exemple, une étude a révélé que les lycéens qui révisaient leurs mathématiques avec ChatGPT obtenaient de moins bons résultats que ceux qui n'utilisaient pas l'IA. Certains élèves utilisaient la version de base, tandis que d'autres utilisaient une version personnalisée du tuteur qui donnait des indices sans révéler les réponses. Lorsque les élèves ont passé un examen sans accès à l'IA, ceux qui avaient utilisé la version de base de ChatGPT ont obtenu des résultats bien inférieurs à ceux du groupe qui avait étudié sans IA, sans toutefois se rendre compte que leurs performances étaient moins bonnes. Ceux qui avaient étudié avec le tuteur robotisé n'ont pas obtenu de meilleurs résultats que les élèves qui avaient révisé sans IA, mais ils pensaient à tort avoir mieux réussi. L'IA n'a donc pas été utile et a introduit des erreurs métacognitives.

Même si les modes tutoriels doivent être affinés et améliorés, il est préférable pour les étudiants de sélectionner ce mode et de jouer le jeu, en fournissant avec précision le contexte de leur question et en évitant les requêtes inutiles ou trop simplistes, comme la flagornerie.

Les derniers problèmes des tuteurs par IA peuvent être résolus en ajustant le design et les interfaces des outils. Mais la tentation d'utiliser l'IA générative en mode par défaut restera un problème plus fondamental et classique de la conception des cours et de la motivation des étudiants.

Comme pour d'autres technologies complexes telles que les smartphones, Internet ou même [l'écriture], il faudra du temps aux chercheurs pour comprendre pleinement l'étendue réelle des effets de l'IA sur la cognition et l'apprentissage. Au final, le tableau sera probablement nuancé et dépendra fortement du contexte et des cas d'utilisation.

Mais ce que nous savons des processus d'apprentissage nous indique que la connaissance approfondie et la maîtrise d'une compétence nécessiteront toujours un véritable entraînement cognitif, avec ou sans IA.

Brian W. Stone ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Au-delà du fact-checking, cinq pistes pour renforcer l'éducation aux médias

2019-11-26T09:53:13Z

Suis-je le consommateur ou le produit ? Quels sont mes biais personnels ? Les jeunes doivent apprendre à s'interroger ainsi face lorsqu'ils naviguent sur Internet. Shutterstock

Quand on parle d'éducation aux médias, on insiste souvent sur la vérification des informations et l'aptitude à détecter des canulars. Or il semble que les établissements scolaires devraient approfondir cette culture médiatique s'ils veulent aider leurs élèves à s'épanouir dans une société démocratique.

Départager faits et fictions est une compétence essentielle à l'engagement citoyen, mais les élèves ne peuvent être de bons « fact-checkers » que s'ils ont une compréhension plus large de la manière dont les informations sont produites et consommées à l'ère numérique. Voici cinq questions qu'il faut leur apprendre à se poser.

Qu'arrive-t-il aux médias traditionnels ?

Fort heureusement, les « fake news » ne représentent qu'une petite partie des informations que consultent la plupart d'entre nous.

Mais l'information en tant que telle (où des journalistes sont payés pour produire des reportages originaux sur les populations qui les entourent) disparaît, le déclin des revenus se combinant avec une réorganisation des entreprises de presse. Beaucoup de gens n'ont pas conscience de cette évolution. Des centaines de villes et régions ont perdu tous leurs médias locaux, et les journaux, imprimés ou numériques, font face à des licenciements et à des réductions d'effectifs.

Quel avenir pour les hebdomadaires régionaux ? (France 3).

La plupart des gens disent qu'ils s'informent à travers les réseaux sociaux même s'ils ne leur font pas vraiment confiance, et des sites comme Facebook et Google absorbent la majorité des revenus publicitaires sans produire le moindre contenu original.

Il est important d'éviter les fake news, mais il est plus important encore de rechercher les bonnes informations, de les lire et de les diffuser.

Cela signifie qu'il faut se passer de l'intermédiaire des réseaux sociaux et s'en tenir aux marques de presse établies qui font leurs propres reportages, peuvent répondre de leurs erreurs et réduisent le plus possible les conflits d'intérêts.

Comment l'information est-elle produite ?

Même à son meilleur niveau, l'information est une représentation de la réalité, et non la réalité en tant que telle. Les producteurs d'information qui s'efforcent désespérément de rendre compte des différents points de vue sur un sujet peuvent alors créer des équivalences trompeuses, comme c'est arrivé dans le débat sur le réchauffement climatique où seule l'une des parties s'appuie sur des preuves concrètes. L'obsession d'un équilibre de l'information sous-entendrait qu'il y a dans chaque histoire des positions antagonistes, qu'on peut mettre sur un pied d'égalité.

Les informations sont présentées de telle sorte qu'elles influencent la manière dont nous percevons les choses. Quand il s'agit d'élections, par exemple, la couverture du sujet fait en général la part belle à la compétition entre les candidats, presque sur le mode sportif. On se concentre beaucoup en effet sur les sondages et les scandales. L'attention portée aux politiques publiques réelles est souvent insuffisante. Les cadres du récit journalistique peuvent aussi fausser les représentations des minorités, ce qui peut créer et perpétuer des stéréotypes dommageables.

Quand on veut porter un regard critique sur l'information, on peut facilement se laisser guider par le désir d'éliminer les préjugés politiques. Mais pour acquérir un vrai recul médiatique, on devrait prendre plus en compte ces habitudes de production qui influencent le contenu même des informations diffusées.

Suis-je dans une « bulle de filtres » ?

Il est tentant de considérer les géants des médias numériques comme des services d'information neutres, donnant la priorité aux nouvelles les plus importantes. Mais c'est très loin de la réalité. Véritables codes secrets informatiques chargés de prédire ce qui va vous intéresser, les algorithmes sont automatiquement intégrés aux fils d'information, aux résultats de recherche, aux recommandations d'articles et aux sujets en vogue qu'on vous présente.

Les algorithmes basés sur la popularité peuvent amplifier des entreprises de désinformation de toutes sortes et une rhétorique extrémiste qui ne font qu'induire en erreur, semer la confusion, la colère et la division.

Les algorithmes reflètent aussi nos propres biais et peuvent renforcer nos préjugés – même ceux qui sont sans fondement – en nous présentant des discours plus radicaux que les nôtres. Les craintes au sujet des « bulles de filtres » créées par les algorithmes ont peut-être été exagérées, mais il est nécessaire de continuer à se méfier des biais de confirmation, où nous favorisons les informations qui correspondent à nos croyances.

Le web et la bulle de filtres (Reportage sur Arte Journal).

Suis-je le consommateur ou le produit ?

Dans l'économie numérique actuelle, la compétition pour attirer votre attention, la retenir et la convertir en argent se joue entre des entreprises valant plusieurs milliards de dollars, comme Facebook et Google. Vendre très cher de l'espace à des annonceurs est un modèle d'affaires centenaire, mais Internet donne un aspect pittoresque à la publicité de l'ère pré-numérique.

La traînée de données que vous laissez derrière vous en ligne et hors ligne vous rend aujourd'hui très précieux. Certains spécialistes du marketing numérique prétendent disposer de près de 5 000 données sur l'Américain moyen, comme nous l'a appris le scandale de Cambridge Analytica.

« Le business des données : combien vous coûterait Facebook sans publicité ? » (Les Echos).

On dit souvent que les données sont devenues une denrée bien plus précieuse que le pétrole et qu'elles sont utilisées pour manipuler nos comportements par le biais d'annonces commerciales ou de messages politiques.

Voilà qui est très loin des idéaux démocratiques des débuts d'Internet et une bonne culture des circuits de l'information implique de connaître ces coûts cachés, si l'on veut mûrir ses décisions et choisir à quoi nous accordons notre attention.

Comment contribuer à une société mieux informée ?

Comme me le demandent mes étudiants, pourquoi est-il si ardu d'obtenir des informations fiables ? C'est quelque chose qu'on a du mal à se représenter. Tels des poissons dans l'eau, nous sommes plongés dans un univers d'information, ce qui complique la simple réflexion à des alternatives. Mais avec un peu d'« imagination sociologique », nous pouvons faire un pas de côté et nous demander ce que nous voulons pour nous-mêmes et notre société. A quoi ressemblerait un environnement idéal à l'information ?

En considérant l'information comme un bien public, à l'instar de l'air ou de l'eau, on peut facilement voir en quoi nous pourrions tous bénéficier d'un écosystème d'information qui serait protégé, au moins en partie, des pressions commerciales toxiques. Investir dans des médias indépendants, publics et non partisans, ou à but non lucratif, concourt à une citoyenneté plus engagée. Beaucoup de gouvernements ont aussi accru leur surveillance des réseaux sociaux pour cibler la désinformation et protéger la vie privée.

L'éducation aux médias n'est pas la panacée mais, par quelques questions simples, nous pouvons déjà nous assurer que chaque citoyen dispose du bagage nécessaire pour naviguer dans le paysage médiatique et remplir ses missions de citoyen.

Traduit de l'anglais par Aurélie Djavadi.

Seth Ashley ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son poste universitaire.