L'utilisation de l'IA pour lire et apprendre entraîne-t-elle une atrophie du cerveau ?
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L'utilisation de l'IA pour lire et apprendre entraîne-t-elle une atrophie du cerveau ?
L'ironie la plus cruelle est que, en utilisant l'IA aujourd'hui, les élèves risquent de ne plus savoir utiliser efficacement l'IA à l'avenir.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Xinxin
L'entrée des outils d'intelligence artificielle (IA) fondés sur les grands modèles dans la vie quotidienne suscite probablement moins d'enthousiasme parmi les employés de bureau qu'auprès des étudiants, car générer un texte ou un court essai avec ChatGPT est devenu extrêmement simple.
C'est pourquoi, dès l'apparition des grands modèles, de nombreux enseignants ont réagi en interdisant immédiatement l'utilisation de l'IA ou en redéfinissant les règles liées à la tricherie.
Mais certains ont vite compris que le véritable danger ne réside pas tant dans la tricherie, mais plutôt dans le fait que les élèves sont en train de déléguer entièrement à l’IA le processus même de « l’apprentissage » de leur cerveau.
À première vue, faire ses devoirs devient plus facile et les résultats s'améliorent. Pourtant, une question inquiétante se pose : quand les élèves dépendent de plus en plus de l'IA pour écrire, répondre, résumer ou penser, apprennent-ils encore vraiment ?
Ou alors, à l'ère de l'IA, les élèves ont-ils encore besoin d'apprendre ?
01 Semblent apprendre, n'apprennent pas vraiment
Depuis le lancement de ChatGPT fin 2022, OpenAI doit bien admettre que ses utilisateurs les plus fidèles sont probablement les étudiants.
Rétrospectivement, ces deux dernières années ont vu les médias annoncer un ralentissement de la croissance d'OpenAI, mais chaque mois de septembre marque une forte reprise — tout simplement parce que les élèves reprennent l'école après les vacances d'été.
Le premier impact de l'IA sur l'éducation a été de rendre « la réalisation des devoirs » anormalement facile : si vous ne comprenez pas quelque chose, demandez à l'IA.
Une enquête indique qu'à la fin de 2024, environ 70 % des adolescents américains avaient déjà utilisé des outils d’intelligence artificielle générative, et plus de la moitié s’en servaient pour leurs devoirs.
Des études menées en Chine confirment également l'usage courant de l'IA dans les écoles. Avant l’apparition de DeepSeek, les élèves utilisaient directement des outils locaux comme Wenxin Yiyan ou Doubao.
Rédiger des mémoires, des rapports de lecture ou résoudre des problèmes mathématiques : les devoirs semblent de mieux en mieux réalisés, mais voilà la question — ont-ils vraiment appris ?
En 2024, une équipe de recherche de l’université de Pennsylvanie a mené une expérience réelle :
Des lycéens apprenant les mathématiques ont été divisés en trois groupes : un groupe pouvait utiliser librement un robot conversationnel basé sur GPT-4, un autre utilisait un « tuteur GPT » (qui donne des indices sans fournir les réponses), et un troisième groupe n’utilisait aucune IA.
Au stade des exercices, le groupe ayant un accès libre à l’IA obtenait les meilleurs résultats, dominant largement les autres.
Mais lors de l’examen final, où l’assistance par IA était interdite, ce même groupe obtenait en moyenne 17 % de moins que le groupe n’ayant pas du tout utilisé l’IA.
Les élèves utilisant le « GPT Tutor » affichaient une performance supérieure de 127 % pendant les exercices, mais leurs résultats aux examens étaient comparables à ceux du groupe sans IA.
Source : Résultats de l’étude de l’équipe de recherche de l’université de Pennsylvanie
Les chercheurs en ont conclu que l’intelligence artificielle non régulée était devenue une « béquille » : les élèves s’appuyaient sur le chatbot pour accomplir les tâches complexes, sans approfondir suffisamment les concepts mathématiques sous-jacents, et étaient donc incapables de résoudre des problèmes similaires par eux-mêmes.
Ils estiment que l’IA fournit un soutien pendant les devoirs, créant ainsi une illusion de maîtrise des connaissances, mais expose ensuite leurs lacunes lors des examens. Avec cette « béquille » qu’est l’IA, leurs compétences intellectuelles s’affaiblissent progressivement.
C’est là le « paradoxe de l’IA en éducation » :
L’IA vous fait paraître plus intelligent, mais en réalité, vous risquez d’apprendre moins.
Source : Étude de l’équipe de recherche de l’université de Pennsylvanie
02 L’IA fait-elle baisser les capacités cognitives ?
Il ne s’agit pas seulement de résolution de problèmes. Ces dernières années, de nombreuses études ont commencé à examiner l’impact de l’IA sur les capacités cognitives.
Des chercheurs de Carnegie Mellon University et de Microsoft ont publié cette année une étude affirmant que l’utilisation inappropriée des outils d’intelligence artificielle générative « peut entraîner une diminution des capacités cognitives qui devraient être préservées ».
Une étude publiée dans la revue Nature suggère que cela pourrait réduire l’autonomie décisionnelle des étudiants et des enseignants, incitant les élèves à dépendre de la technologie au lieu de penser par eux-mêmes. Cela favoriserait la paresse mentale et nuirait à la qualité de l’apprentissage.
Dans le domaine des sciences cognitives, on dit généralement que l’apprentissage consiste précisément à créer de nouvelles connexions neuronales après un effort mental intense. Les éducateurs craignent que l’IA ne fasse sauter cette étape cruciale du « combat intellectuel », annihilant ainsi la croissance des élèves.
De même, une étude publiée cette année dans la revue Societies indique qu’il existe « une corrélation significative et négative entre l’utilisation fréquente des outils d’IA et les capacités de pensée critique, corrélation médiatisée par une augmentation du déchargement cognitif ». Par rapport aux participants plus âgés, les jeunes utilisateurs montrent un degré plus élevé de dépendance aux outils d’IA et obtiennent des scores inférieurs en pensée critique.
Le « déchargement cognitif » désigne le fait de délaisser certaines tâches cognitives à l’IA. Les chercheurs soulignent que cet effet est particulièrement marqué chez les jeunes, tandis que les personnes hautement éduquées conservent souvent une pensée critique plus forte, quelle que soit leur utilisation ou non de l’IA.
Bien entendu, il convient de noter que cette étude met en évidence une corrélation, non une relation causale directe.
Source : Societies Journal
Au-delà du monde académique, les problèmes posés par l’IA dans l’éducation font régulièrement la une de la presse. Outre les plaintes des enseignants face à la tricherie, un phénomène courant est que certains élèves, malgré des notes en hausse et des travaux excellents grâce à l’IA, retombent à leur niveau initial dès qu’on les en sépare.
Par exemple : « Un élève de niveau moyen utilise ChatGPT ou DeepSeek et remet un excellent mémoire, mais lors des discussions en classe, il est incapable de répondre aux questions les plus basiques. »
Les fonctions automatiques d’IA — résumé, rédaction, traduction, création de cadres argumentatifs — remplacent directement quatre actions fondamentales de l’apprentissage : lire, comprendre, penser, exprimer.
Tandis que certains se félicitent de l’IA comme d’une bénédiction pour l’apprentissage, doublant l’efficacité, d’autres s’inquiètent d’un effondrement des compétences dues à une dépendance excessive. Le Chronicle of Higher Education cite un étudiant : « Je suis devenu paresseux. L’IA rend la lecture plus facile, mais elle fait lentement perdre à mon cerveau la capacité de penser de façon critique et de comprendre chaque mot. »
« Quand je fais mes devoirs, je ne peux vraiment pas rester sans ChatGPT plus de dix secondes. Je déteste celui que je suis devenu, car je sais que je n’apprends rien. Mais maintenant, je suis tellement en retard que sans ça, je ne peux plus suivre… Ma motivation a disparu. »
Sur les réseaux sociaux, on trouve aussi des témoignages. Un utilisateur du forum Reddit consacré à la psychologie écrit : « La situation empire. En tant qu’enseignant dans une université des sciences appliquées, j’ai remarqué une chute dramatique de la capacité de mes élèves à résoudre des problèmes et à penser de manière critique. »
Source : reddit
03 « N’avoir jamais appris »
On soulève aussi une autre question : l’IA pourrait plonger les élèves dans un état de « n’avoir jamais appris », plus dangereux encore que « oublier comment faire ».
Le journaliste technologique Nicholas Carr a publié en mai un long article intitulé « Le mythe de l’apprentissage automatisé », avançant cette idée : quand une compétence est prise en charge par une machine avant même que vous ne l’ayez apprise, vous risquez de ne jamais la maîtriser.
Il décrit trois scénarios possibles lors de l’automatisation d’une tâche : premièrement, si l’utilisateur est déjà expert, les outils d’IA peuvent renforcer ses compétences ; deuxièmement, si la compétence requiert une pratique constante, l’automatisation par IA peut entraîner une régression ; troisièmement, si l’utilisateur est un débutant et que l’IA effectue la tâche dès le départ, cette personne risque de ne jamais acquérir réellement la compétence.
L’éducation relève précisément du troisième cas. Selon Nicholas Carr, les élèves sont justement en phase d’apprentissage, sans maîtrise préalable des compétences. Si l’IA prend le relais dès le début — que ce soit pour résoudre des problèmes mathématiques ou rédiger un essai — le développement authentique des compétences est bloqué.
Source : substack
Plus encore, quand on pense rarement par soi-même, on peine même à formuler un bon prompt dans une interface d’IA. Sans parler de vérifier ou améliorer la sortie générée — ces compétences métacognitives dépendent elles-mêmes d’une compréhension profonde du sujet.
Timothy Burke, professeur d’histoire au Swarthmore College, écrit : « Pour que les outils actuels et proches d’IA générative soient réellement utiles dans la recherche et l’expression, il faut déjà savoir beaucoup de choses. »
« Comme si vous ne savez pas ce que vous cherchez ni ce qu’est un catalogue de bibliothèque, vous ne pouvez pas l’utiliser efficacement. De même, au meilleur moment de l’utilisation de Google, si vous ignorez comment modifier vos mots-clés, réduire la portée de recherche ou tirer parti des résultats précédents pour optimiser la recherche suivante, vous ne pouvez pas l’utiliser correctement. »
L’éducation est précisément un de ces domaines. Dès qu’un élève commence à lire, l’IA peut rédiger à sa place une critique de lecture ; au lycée, dès qu’il aborde l’argumentation, l’IA produit instantanément un essai structuré ; à l’université, au début de la recherche, l’IA propose déjà plan, analyse, synthèse et références.
Ces compétences n’ont même pas le temps d’être acquises qu’elles sont déjà remplacées. Ainsi, les élèves ne se contentent pas d’« oublier comment faire », ils « n’ont jamais appris à le faire ». Parfois, ils ne réalisent même pas que ce qu’ils copient est une « hallucination » générée par l’IA.
Prenez l’exemple de la programmation assistée par IA : si les élèves sautent l’apprentissage réel du code et laissent toujours l’IA écrire à leur place, ils manqueront de connaissances suffisantes pour corriger ou améliorer le code lorsque l’IA se trompe.
Nicholas Carr compare cela à une génération de pilotes ne connaissant que l’autopilote : ils peuvent gérer des vols normaux, mais deviennent impuissants en cas d’urgence nécessitant un pilotage manuel.
« Nous avons trop longtemps regardé comment les élèves utilisent l’IA pour tricher. Nous devrions davantage nous soucier de la manière dont l’IA les trahit », affirme Nicholas Carr.
« Grâce à l’intelligence artificielle générative, un élève de niveau B peut produire un travail de niveau A, tout en devenant lui-même un étudiant de niveau C. »
04 Le paradoxe de l’apprentissage et de l’éducation
L’éducation traditionnelle repose sur une hypothèse fondamentale : remettre un bon texte signifie savoir écrire ; résoudre un problème difficile prouve la compréhension de la formule ; une bonne note reflète la maîtrise des connaissances.
Mais l’IA semble bouleverser cette logique. Dans les examens non strictement surveillés, un bon résultat n’implique plus nécessairement la compétence, et une note élevée ne signifie plus forcément qu’on a compris. Le résultat ne reflète plus le processus.
Aujourd’hui, un devoir parfait pourrait avoir été rédigé par ChatGPT ; un essai rigoureux pourrait provenir d’une ébauche de DeepSeek ; une bonne note pourrait simplement résulter de la maîtrise des prompts. Il n’est plus nécessaire de comprendre réellement — il suffit de savoir utiliser les outils. Le processus d’apprentissage est « externalisé » vers les grands modèles linguistiques (LLM).
Les écoles du monde entier ont tenté d’y faire face : interdictions en classe, recours à des systèmes de détection comme GPTZero ou Turnitin. Mais ces mesures ne suffisent pas et peuvent parfois pénaliser injustement des élèves sérieux. Certains élèves ont même trouvé la parade : faire produire à l’IA des textes volontairement simplifiés, pour que les devoirs « ressemblent davantage à ceux d’un élève ». Ils savent que beaucoup d’enseignants pensent : « Un élève ne pourrait pas écrire quelque chose d’aussi parfait. »
Dans les pays asiatiques, le ministère chinois de l’Éducation a publié en mai une « Ligne directrice sur l’utilisation de l’intelligence artificielle générative par les élèves », recommandant de se méfier d’une dépendance excessive à l’IA. Elle interdit aux élèves du primaire d’utiliser seuls les fonctions génératives ouvertes, tout en autorisant certaines utilisations pédagogiques assistées, selon un équilibre adapté aux différents niveaux scolaires.
Dans l’enseignement supérieur, Fudan University a interdit l’usage de l’IA dans six parties clés du mémoire de licence liées à l’originalité et à l’innovation, tout en permettant son usage pour la recherche documentaire ou le débogage de code. D’autres universités ont adopté des règles similaires. Un professeur de littérature à l’université de Nanjing a même mis zéro à un étudiant ayant utilisé l’IA pour résumer le Rêve dans le pavillon rouge.
Le Japon insiste sur une utilisation prudente pour les jeunes, interdisant explicitement « l’utilisation de l’IA pour remplacer la réalisation des devoirs », et alerte sur la menace pesant sur la pensée critique : une introduction prématurée ou non encadrée de l’IA pourrait « étouffer la créativité et la motivation des élèves ».
Dans les régions africaines où les ressources éducatives sont plus limitées, l’arrivée de l’IA a été perçue par certains éducateurs comme une chance de « doubler le virage », mais les inquiétudes subsistent. Un titre d’une revue africaine de l’éducation pose la question : « ChatGPT — outil de triche ou opportunité d’amélioration de l’apprentissage ? »
Source : bizcommunity
En Amérique du Nord, la réaction initiale a été vive. Début 2023, en raison des craintes d’abus, certaines régions américaines ont bloqué l’accès à ChatGPT sur les appareils scolaires. Une enquête du Pew Research Center indique que seulement 6 % des enseignants américains estiment que l’IA apporte plus d’avantages que d’inconvénients à l’éducation, tandis qu’un quart jugent qu’elle fait plus de mal que de bien. Beaucoup restent dans l’expectative, partagés entre anxiété et confusion.
Mais cette vague est irrésistible. Après les interdictions viennent désormais les initiatives d’encadrement. Les universités nord-américaines collaborent désormais avec des entreprises comme OpenAI ou Anthropic pour introduire activement des versions « éducatives » de l’IA.
En Europe, la tendance est similaire. L’Estonie a lancé un programme national appelé « AI Leap », fournissant des outils d’IA aux élèves et enseignants. Certaines universités britanniques ont établi des principes encourageant une utilisation responsable de l’IA, et des écoles anglaises testent des assistants pédagogiques pilotés par IA.
Cette année, face aux preuves croissantes de l’impact disruptif de l’IA sur l’éducation, Sam Altman, PDG d’OpenAI, a annoncé offrir gratuitement, pour une durée limitée, le service ChatGPT Plus aux étudiants nord-américains.
Nicholas Carr ajoute :
« Aux yeux des entreprises d’IA, les élèves ne sont pas des apprenants, mais des clients. »
Source : X
Faces à ce défi entre IA et éducation, diverses solutions émergent : redéfinir les devoirs, organiser des présentations orales, imposer des rédactions en classe, revenir aux examens papier, afin de s’assurer que ce sont bien les élèves — et non « les élèves + IA » — qui sont évalués.
Certains éducateurs réalisent désormais que le danger dépasse la tricherie : il s’agit de la possibilité d’un affaiblissement collectif des « muscles mentaux » sous l’effet de l’assistance par IA. Et ceux qui doutent de ce changement posent une question supplémentaire :
Quand l’IA peut tout faire à votre place, quel est encore le sens de l’apprentissage pour les élèves ?
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