Utiliser l’IA : quelle incidence sur l’apprentissage dans le monde de l’éducation ?
L’usage massif des outils d’IA générative transforme notre rapport au savoir, à l’apprentissage et à l’effort intellectuel. En déléguant de plus en plus de tâches cognitives aux machines, perdons-nous en compétence?.
L’intelligence artificielle (IA) générative, capable de produire du texte, des idées ou des analyses à partir de simples instructions, bouleverse profondément les méthodes d’apprentissage et d’enseignement dans le monde de l’éducation. Cette technologie, dont l’adoption s’est accélérée depuis 2023, modifie radicalement notre rapport au savoir en automatisant des tâches autrefois réservées aux humains, comme la rédaction, la traduction ou la conceptualisation. Chris Hoofnagle, professeur de droit à l’Université de Berkeley aux États-Unis, compare cette transformation à l’arrivée d’Internet, mais avec une vitesse d’évolution sans précédent. L’enjeu n’est pas seulement technologique, mais aussi pédagogique : comment concilier l’utilisation de ces outils puissants avec l’acquisition des compétences fondamentales par les étudiants ?
Depuis l’été 2026, la Faculté de droit de l’Université de Berkeley, située aux États-Unis, a instauré une interdiction totale de l’utilisation de l’IA générative pour tous les travaux évalués. Cette décision vise à garantir que les étudiant·es en droit développent des compétences essentielles à leur futur métier, telles que l’analyse de dossiers juridiques, la construction d’arguments et le raisonnement critique. Chris Hoofnagle, porteur de cette mesure, explique que l’objectif est d’éviter de former des juristes dont le travail intellectuel serait « externalisé » à une entreprise spécialisée dans l’IA. Cette politique reflète une inquiétude croissante : que l’usage massif de ces outils ne conduise à une perte de maîtrise des savoir-faire fondamentaux, même dans des domaines exigeants comme le droit.
L’arrivée de l’IA générative dans l’éducation soulève des questions majeures sur la manière dont les étudiant·es apprennent et développent leurs compétences. D’un côté, ces outils peuvent être utilisés pour optimiser le temps de travail, par exemple en automatisant la rédaction de brouillons ou la recherche documentaire. De l’autre, leur utilisation systématique risque de priver les apprenant·es de l’exercice nécessaire à l’acquisition de réflexes intellectuels essentiels, comme la structuration d’un raisonnement ou la vérification de sources. Le débat porte donc sur l’équilibre à trouver entre l’efficacité immédiate offerte par l’IA et la préservation des méthodes traditionnelles d’apprentissage, qui restent au cœur des programmes universitaires.
Si l’Université de Berkeley a adopté une position radicale en interdisant l’IA, la plupart des autres établissements d’enseignement supérieur dans le monde n’ont pas encore défini de règles aussi strictes. Le milieu académique est en effet divisé sur la manière de gérer cette révolution technologique. Certains enseignant·es voient dans l’IA un outil complémentaire, utile pour personnaliser l’apprentissage ou automatiser des tâches répétitives, tandis que d’autres craignent que son usage ne mène à une standardisation des compétences ou à une dépendance excessive. Cette absence de consensus reflète la difficulté à anticiper les conséquences à long terme de l’IA sur les méthodes d’enseignement et les attentes envers les étudiant·es.
