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Découvrez Le Brief de l'IT, la newsletter thématique gratuite d'Archimag dédiée aux professionnels des data, de l'IT, de la digitalisation et de la transformation numérique !Commençons avec une prise de recul historique. L’IA constitue-t-elle une rupture éducative majeure, à l’image de l’imprimerie, de l’ordinateur ou d’internet ?
Absolument, parce que l’IA change notre manière de concevoir l’apprentissage. L’écriture a permis de faire sortir le savoir des monastères et de le vulgariser. Le tableau noir a ouvert la voie à un apprentissage massif et collectif. Le PC, puis internet, ont fait entrer un "deuxième prof" dans la salle (Google), qui permettait aux élèves de vérifier et de challenger l’enseignant.
Avec l’IA, la rupture est différente : elle ne véhicule pas seulement la connaissance, elle permet de reproduire le savoir et de le générer. Ce qui oblige à revoir la façon dont on apprend, et donc la manière d’enseigner. Et grâce aux feedbacks automatisés et personnalisés que l’IA génère, on passe d’un savoir identique pour tous à un enseignement presque individualisé.
L’IA est-elle déjà omniprésente dans les usages des étudiants ?
Oui, l’usage est massif : selon les sondages, environ 85 % des étudiants déclarent utiliser l’IA dans le rendu de leurs travaux. Cela pose d’abord la question du goût de l’apprentissage. Cette génération, très exposée aux écrans et aux formats courts, attend parfois de l’IA une délégation de son jugement, comme une sorte d’oracle qui donnerait la bonne réponse. C’est très séduisant, mais il faut renouer avec le parcours de réflexion, le débat, la contradiction, le risque de l’autre. C’est là que réside la richesse de l’enseignement, qui consiste à prendre l’élève par la main pour lui donner le goût d’apprendre, dans une sorte de modelage pédagogique.
Justement, comment les enseignants s’emparent-ils de l’IA ?
Les enseignants l’utilisent sans doute de manière plus précautionneuse que les étudiants, parce qu’ils ont l’esprit critique et la mise en perspective nécessaires pour interpréter et infléchir les réponses de l’IA. Mais cela change leur manière d’enseigner dans le format, la pédagogie et le contenu. Par exemple, l’IA est un formidable accélérateur de création de cours : elle permet de générer des PowerPoint, des commentaires d’évaluation, des "flashcards" et beaucoup d’outils pour solliciter les étudiants selon leurs profils, leurs goûts ou leurs facettes pour que l’acte pédagogique ait lieu. L’enjeu n’est plus seulement de transmettre, mais de partir de la culture des étudiants pour créer de l’adhésion et ancrer durablement les compétences.
L’IA peut-elle stimuler l’esprit critique ?
Oui, si elle est utilisée comme un outil de confrontation et non comme une simple machine à réponses. On peut, par exemple, demander aux étudiants de rechercher les erreurs de l’IA, ses biais cognitifs ou ses incohérences. On peut aussi travailler sur les formats pour trouver la bonne porte d’entrée vers des compétences parfois abstraites.
L’idée n’est surtout pas de remplacer l’enseignant, mais de le faire travailler avec l’IA en miroir, dans une logique de co-intelligence. Il ne doit pas se contenter d’accélérer sa production avec l’IA, mais l’utiliser pour être challengé, enrichir son cours, cadrer son propos et construire des exercices plus justes et inclusifs.
Comment l’IA peut-elle renforcer l’inclusion ?
L’IA permet de professionnaliser une pratique pédagogique qui reposait jusque-là beaucoup sur l’expérience artisanale du professeur : l’enseignant repérait une difficulté chez un élève, proposait un exercice de remédiation, et, si cela ne marchait pas, essayait un autre parcours. Désormais, il peut s’appuyer avec l’IA sur des capacités de "data learning", d’automatisation, de feedback et sur différents axes de remédiation. L’IA permet de proposer un exercice adapté à chacun et de redescendre d’une marche pour acquérir une notion plus sereinement quand il le faut. Elle permet aussi de personnaliser les énoncés à partir des passions ou des goûts des élèves. À l’heure où les classes sont débordées de profils complètement différents, pouvoir s’adapter à chacun est un marqueur inclusif fort, qui dépasse la seule question du handicap.
Faut-il repenser l’évaluation ?
Dans la mesure où nous disposons de types d’intelligence variés et que nous sommes donc sensibles à des modalités d’apprentissage différentes, donner une seule évaluation pour sanctionner tout le monde constitue à mes yeux une aberration. L’IA permet de déployer des formats d’évaluation personnalisés, là aussi, tout en gardant la rigueur sur les différentes compétences testées.
Et puis, il faut le reconnaître : corriger deux-cents copies à l’université est épuisant et chronophage. L’IA peut aussi aider à la correction, en formulant les atouts et les fragilités d’un travail et en produisant des feedbacks à partir d’une grille définie par l’enseignant, qui doit toujours garder l’autorité sur la validation et les commentaires.
Enfin, de façon générale, je pense que l’évaluation française repose encore beaucoup trop sur la capacité à mémoriser, et moins sur celle à raisonner et à construire une argumentation. Or, en entreprise, il n’est jamais demandé de rédiger une dissertation sans internet, sans bibliothèque ni interlocuteur. Il faut donc projeter les étudiants dans des situations plus professionnalisantes, avec davantage d’oraux et plus d’occasions d’argumenter.
Finalement, le cours magistral a-t-il encore un avenir ?
C’est difficile à dire. Dans certains espaces universitaires, il est compliqué de faire sans cours magistral, et l’université a fait ses preuves. Mais la vraie question est de savoir si ce format est encore adapté aux profils des étudiants, à leur culture digitale et à leur manière d’entrer dans l’apprentissage. Deux heures à écouter quelqu’un n’est pas toujours le format le plus engageant. Le cours magistral seul ne suffit plus. Il doit prendre place dans une expérience plus large : numérique, projet, apports théoriques, évaluations, exposés, travaux individuels ou collectifs, avec ou sans IA. La théorie et l’abstraction doivent conserver une place, mais au sein d’un éventail plus vaste.
L’identité professionnelle des enseignants risque-t-elle de basculer face à l’IA ?
Les enseignants n’ont pas attendu l’IA pour intégrer les vagues technologiques dans leurs apprentissages. Mais l’IA change leur posture : l’enjeu n’est plus d’offrir un accès aux savoirs (puisque de nombreux outils le permettent déjà) et le professeur n’est plus seulement celui qui sait. Il devient celui qui donne le goût d’apprendre et qui facilite le parcours d’apprentissage. Il se fait médiateur, voire orchestrateur, de différents formats, compétences et profils pour construire l’architecture la plus juste possible. Sa valeur ajoutée n’est donc pas seulement le savoir transmis, mais la pédagogie, c’est-à-dire la manière dont il accompagne la construction des compétences de chaque profil.
L’usage de l’IA dans l’apprentissage présente-t-il des risques ?
Oui, en matière d’éthique (notamment sur le fait de déléguer la correction à une machine), de biais culturels des modèles, de rapport à la vérité, d’environnement, d’emploi, etc. Plus largement, l’IA oblige à se demander ce qu’il faut apprendre aujourd’hui pour rester compétitif demain, alors que les "hard skills" peuvent être absorbées par les outils et que les "soft skills" deviennent décisives.
Quels conseils donner aux enseignants et aux étudiants ?
Aux enseignants, je dirais d’abord d’être rassurés : l’IA ne va pas prendre leur métier, elle va les replacer au cœur du dispositif d’apprentissage. Leur qualité, c’est de prendre un profil par la main et de l’amener là où il doit aller. Cela fait appel à la facilitation, à la collaboration et à la représentation (le savoir peut aussi être graphique).
Aux étudiants, je conseillerais de se passionner pour un domaine précis, quel qu’il soit, pour raisonner par analogie avec l’IA. Je les inciterais aussi à enrichir leur vocabulaire, car l’IA exige une formulation logique et précise. Enfin, je leur dirais de se plonger dans les humanités pour consolider leur esprit critique.
