Par Nicolas Pettiaux Professeur de mathématiques, Athénée Royal de Ganshoren Président d'EduCode ASBL

L'intelligence artificielle générative a fait irruption dans nos salles de classe avec la force d'une révolution annoncée. Depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022, les discours enthousiastes se multiplient : personnalisation des apprentissages, allègement des tâches administratives, démocratisation de l'accès au savoir. En France, 74% des 18-24 ans utilisent déjà ces outils[1]. Les institutions publiques investissent massivement : le projet OpenLLM France vise à déployer une IA souveraine dans les académies dès 2025[2]. Partout, on nous promet l'avenir de l'éducation.

Mais derrière cet emballement technologique se cachent des données scientifiques qui devraient nous alarmer.

Une étude publiée en 2024 dans les Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) devrait faire frémir tous les éducateurs[3]. Des chercheurs de l'Université de Pennsylvanie ont suivi près d'un millier d'élèves de lycée en mathématiques. Les résultats sont sans appel : pendant les exercices, les élèves utilisant ChatGPT ont résolu 48% de problèmes supplémentaires correctement. Une performance impressionnante. Mais lors des évaluations sans accès à l'IA, ces mêmes élèves ont obtenu des résultats inférieurs de 17% par rapport à ceux qui n'avaient jamais utilisé l'outil.

Autrement dit : l'IA améliore la performance immédiate tout en détruisant l'apprentissage fondamental.

Les chercheurs nomment ce phénomène “l'illusion de maîtrise”. Les élèves résolvent des problèmes avec l'aide de l'IA sans développer les compétences analytiques nécessaires pour les résoudre de manière autonome. Ils confondent l'efficacité assistée avec la compréhension réelle. Pire encore : l'étude révèle que les élèves utilisant l'IA se montrent excessivement optimistes quant à leurs capacités, même les plus performants d'entre eux.

Une étude complémentaire publiée dans Scientific Reports en 2025 et portant sur 469 futurs enseignants de mathématiques confirme cette tendance inquiétante[4]. La dépendance à l'IA générative a un effet négatif significatif sur leur capacité de résolution de problèmes, leur pensée critique, leur créativité et même leur confiance en soi. Ce ne sont pas des hypothèses abstraites : ce sont des mesures empiriques documentant un affaiblissement cognitif réel.

Dans l'enseignement supérieur français, une enquête récente révèle que 51% des étudiants admettent une dépendance croissante aux outils d'IA générative[5]. Un étudiant sur cinq pratique le copier-coller direct des réponses générées, sans aucun travail de réflexion. Ces chiffres ne témoignent pas d'une adoption intelligente de la technologie : ils documentent une démission cognitive progressive.

L'ironie est cruelle : nous formons des générations qui délègent à des machines la capacité même de penser qui devrait les préparer à utiliser ces machines de manière critique. Comme l'exprime Hamsa Bastani, co-auteure de l'étude PNAS : “Si les humains n'apprennent pas, s'ils commencent à utiliser ces outils comme une béquille, ils ne construiront pas les compétences fondamentales nécessaires pour les utiliser efficacement à l'avenir.”

On nous vante la personnalisation des apprentissages permise par l'IA. Mais quelle personnalisation ? Celle d'algorithmes développés par des entreprises privées, entraînés sur des données dont nous ignorons la provenance et les biais, optimisés pour maximiser l'engagement plutôt que l'apprentissage profond.

L'UNESCO, dans ses recommandations de 2024 sur l'IA générative en éducation, sonne l'alarme sur plusieurs fronts[6] : absence de réglementation dans la plupart des pays, protection insuffisante des données personnelles des élèves, risque de manipulation émotionnelle, et surtout, creusement de la fracture numérique. Car la “personnalisation” proposée n'est accessible qu'à ceux qui peuvent payer les versions premium des outils, créant une nouvelle forme d'inégalité éducative.

Stefania Giannini, Sous-Directrice générale de l'UNESCO pour l'éducation, pose des questions essentielles que nos décideurs politiques semblent éviter : “L'IA devrait-elle déterminer les admissions universitaires ? Lire et répondre aux dissertations des étudiants ? Identifier leurs forces et faiblesses ?”[7] La question fondamentale, dit-elle, est : qui décide, et dans quel but ?

Contrairement aux promesses, l'utilisation massive de l'IA ne diversifie pas les productions intellectuelles : elle les standardise. Les productions académiques assistées par IA tendent à se ressembler, adoptant les mêmes structures, le même vocabulaire, les mêmes angles d'approche. Ce que les algorithmes génèrent reflète les régularités statistiques de leurs données d'entraînement, pas la diversité créative de la pensée humaine.

Nicolas Glady, lors d'une table ronde à l'EMLV en 2024, met en garde contre la “dépendance cognitive et la standardisation” : “Dans un contexte où l'automatisation devient la norme, les productions académiques et professionnelles risquent de perdre en diversité et en profondeur.”[8]

Face aux géants américains, les pouvoirs publics français et européens promettent des solutions “souveraines”. Mais examinons les faits : OpenAI a annoncé 500 millions d'utilisateurs hebdomadaires en décembre 2024. Si l'on exclut ChatGPT, le nombre total d'utilisateurs des autres outils d'IA ne dépasse pas 222 millions[9]. Cette disproportion révèle un risque de monopole massif. Et ce monopole pose un problème de souveraineté infiniment plus grave que celui des données : c'est la souveraineté cognitive de générations entières qui est en jeu.

Quant aux coûts, ils sont vertigineux. OpenAI a généré 3,7 milliards de dollars de revenus en 2024, mais ses coûts opérationnels s'élèvent à 8,5 milliards[9]. Ce modèle économique est insoutenable sans captation massive de données et concentration monopolistique. Voulons-nous vraiment confier l'éducation de nos enfants à des entreprises dont la viabilité financière repose sur l'extraction de données personnelles et l'optimisation de l'engagement plutôt que de l'apprentissage ?

Les recherches ne condamnent pas toute utilisation de l'IA en éducation. L'étude de Pennsylvanie montre que des garde-fous pédagogiques peuvent atténuer les effets négatifs : lorsque l'IA est configurée pour donner des indices progressifs conçus par les enseignants plutôt que des réponses directes, les élèves maintiennent leurs acquis. Mais cela suppose une conception pédagogique rigoureuse, une formation des enseignants, et surtout, un refus de la solution facile.

L'UNESCO recommande dans ses cadres de compétences pour enseignants et élèves une approche en trois niveaux : comprendre, appliquer, créer[10]. Elle insiste sur la nécessité d'une supervision humaine à chaque étape, d'une transparence algorithmique, et d'une éducation critique aux risques de l'IA. En 2022, seuls sept pays dans le monde – moins de 4% des États membres de l'ONU – avaient développé des programmes nationaux de formation des enseignants à l'IA[11].

Nous avons besoin de :

1. Des cadres réglementaires contraignants protégeant les données des élèves et interdisant l'utilisation de l'IA pour des décisions ayant un impact sur leur parcours scolaire sans supervision humaine qualifiée.
2. Une formation systématique des enseignants non pas à l'utilisation technique des outils, mais à leur intégration critique dans des démarches pédagogiques fondées sur des preuves scientifiques.
3. Des recherches indépendantes sur les impacts cognitifs à long terme de l'utilisation de l'IA en éducation, financées par des fonds publics et non par les entreprises qui commercialisent ces outils.
4. Une refondation de nos modes d'évaluation qui cessent de privilégier la restitution de connaissances que l'IA peut facilement reproduire, pour valoriser la pensée critique, la créativité authentique et la capacité à résoudre des problèmes dans des situations complexes et authentiques.
5. Un débat démocratique réel sur la place que nous voulons donner à l'IA dans l'éducation, au-delà des injonctions techno-solutionnistes et des intérêts commerciaux.

L'adoption de l'IA en éducation progresse à une vitesse vertigineuse. Selon les estimations, 60% des emplois seront remplacés ou fortement affectés par l'IA dans un avenir proche[12]. Dans ce contexte, affaiblir les capacités cognitives fondamentales de nos jeunes au moment même où ils auront le plus besoin de ces compétences pour naviguer dans un monde dominé par l'IA relève de l'aberration collective.

Nous sommes à un moment de bascule. Soit nous laissons les entreprises technologiques définir l'avenir de l'éducation selon leurs propres intérêts économiques, au risque de former des générations cognitivamente dépendantes, intellectuellement standardisées et incapables d'exercer un regard critique sur les outils qu'elles utilisent. Soit nous reprenons en main cette question en plaçant au centre non pas l'efficacité algorithmique, mais le développement humain dans toutes ses dimensions.

Le slogan de l'UNESCO – “piloter la technologie plutôt que d'être pilotés par elle” – n'est pas une formule creuse. C'est un impératif démocratique. L'enjeu n'est pas de refuser la technologie, mais de refuser la démission de notre responsabilité collective face à son déploiement.

La magie promise par l'intelligence artificielle en éducation pourrait bien se révéler un poison lent dont nous ne mesurons pas encore l'ampleur des dégâts. Il est encore temps d'agir. Mais le temps presse.

Références

[1] Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche (2025). Rapport “Intelligence artificielle et enseignement supérieur : formation, structuration et appropriation par la société”. Enquête Ifop/Talan, avril 2025.

[2] Rapport sénatorial (2024). “L'IA et l'avenir du service public”, 30 octobre 2024. Projet OpenLLM France, appel à projets France 2030.

[3] Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., et al. (2024). “Generative AI Can Harm Learning: Evidence from High School Mathematics”. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 122(1).

[4] “Exploring the relationship between AI literacy, AI trust, AI dependency, and 21st century skills in preservice mathematics teachers” (2025). Scientific Reports, Nature.

[5] Decamps, S., & Zanichelli, A. (2025). “L'intelligence artificielle en enseignement supérieur : étude exploratoire des perceptions”. Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire, 22(3).

[6] UNESCO (2023). “Orientations pour l'intelligence artificielle générative dans l'éducation et la recherche”. Paris : UNESCO.

[7] Giannini, S. (2024). “Use of AI in education: deciding the future we want”. UNESCO, interview du 16 mai 2024.

[8] EMLV (2024). “L'IA dans l'enseignement : génératives ou dégénératives ?”, table ronde du 30 novembre 2024.

[9] Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche (2025). Rapport “Intelligence artificielle et enseignement supérieur”, données avril 2025 sur les utilisateurs et coûts opérationnels d'OpenAI.

[10] UNESCO (2024). “AI Competency Framework for Teachers” et “AI Competency Framework for Students”. Paris : UNESCO, septembre 2024.

[11] UNESCO (2024). “What you need to know about UNESCO's new AI competency frameworks”. Données 2022 sur les programmes nationaux de formation.

[12] Rapport sénatorial (2024). “L'IA et l'avenir du service public”, citant les projections du FMI sur l'impact de l'IA sur l'emploi.