Ouvrez n'importe quelle application d'actualités cette semaine : c'est le même fil en boucle. Le 12 septembre 2026, Dario Amodei, PDG d'Anthropic, a publié sur son site personnel un texte affirmant que l'industrie doit volontairement ralentir : « Nous devons ralentir le rythme auquel nous améliorons les capacités des modèles d'IA. Les progrès paraîtront toujours rapides, et nous devons faire bon usage du temps gagné. » Il y avertit que, sans intervention, les systèmes d'IA pourraient atteindre le stade de l'auto-amélioration récursive, et que des agents d'IA incontrôlés pourraient être capables de détourner l'infrastructure d'Internet à grande échelle d'ici 6 à 12 mois. Le lendemain, CNBC rapportait qu'Amodei reconnaît lui-même la faille de son projet de ralentissement : la Chine ne ralentira pas simplement parce que les États-Unis le font.
Jeff Bezos, en juin à VivaTech 2026, défendait presque la thèse inverse. Il a déclaré au public qu'il était « totalement en désaccord » avec l'idée que l'IA supprime des emplois, estimant qu'elle lève surtout les barrières de coût et de difficulté qui empêchent les bonnes idées de devenir des entreprises. Elon Musk, de son côté, a passé l'année à dénigrer publiquement le système éducatif traditionnel et à appeler à le reconstruire entièrement autour d'un apprentissage natif de l'IA. Et en janvier, le scandale Grok (le harcèlement généré par IA devenu phénomène de masse, couvert par l'émission Amanpour & Co. sur PBS) est venu confirmer que l'IA est désormais une source quotidienne de coups de fouet institutionnels : euphorie et effroi, publiés par les mêmes personnes, la même semaine.
Rien de ce bruit n'apprend quoi que ce soit d'utile à un enseignant. Si vous enseignez une matière scientifique ou technique (électronique, physique, informatique, sciences de l'ingénieur) au lycée, à l'université ou en école d'ingénieurs, vous n'avez pas besoin d'une énième prise de position d'un milliardaire. Vous avez besoin de savoir une chose : est-ce que cela aide réellement les élèves à apprendre, oui ou non ? Et contrairement à la plupart des pans du débat sur l'IA, celui-ci a des réponses concrètes et mesurables. Pas parfaites. Pas simples. Mais réelles et, il s'avère, véritablement à double tranchant. Passons donc en revue les vrais avantages et les vrais inconvénients, données à l'appui.
Les avantages
Les élèves rendent de meilleurs devoirs, plus vite
Le plus grand jeu de données sur le sujet provient d'une étude de suivi portant sur environ 27 000 collégiens et lycéens chinois de 12 à 18 ans, menée par David Strömberg (Université de Stockholm) avec Victor Lei et Wu Yanhui (Université de Hong Kong). Après six mois d'utilisation de l'IA (principalement Doubao et DeepSeek), les notes moyennes aux devoirs ont progressé de 18 % toutes matières confondues, et le temps nécessaire pour terminer chaque devoir est passé de 64 minutes en moyenne à 45. Sur le papier, c'est une victoire nette : un meilleur travail en moins de temps. (Gardez ce chiffre en tête : il revient avec un rebondissement dans la partie consacrée aux inconvénients.)
Un tuteur IA bien conçu peut produire de vrais gains d'apprentissage, pas seulement des devoirs plus rapides
Lors d'un essai contrôlé randomisé mené en 2025 dans le plus grand cours d'introduction à la physique de Harvard, publié dans Scientific Reports, 194 étudiants ont été répartis entre un tuteur IA sur mesure basé sur GPT-4 et un cours classique en pédagogie active. Les gains d'apprentissage médians du groupe accompagné par l'IA étaient plus de deux fois supérieurs à ceux du groupe en classe (taille d'effet de 0,63, jusqu'à 1,3 écart-type selon le modèle ; p < 10⁻⁸), et ils y sont parvenus en moins de temps : 49 minutes en médiane contre 60.
Une autre étude, menée au Middlebury College (Zara Contractor et Germán Reyes), a observé le même schéma sur des sujets inconnus des étudiants : ceux qui utilisaient un chatbot obtenaient de meilleurs résultats aux tests que les autres, et l'avantage persistait lorsqu'ils étaient réévalués une semaine plus tard.
Les enseignants récupèrent de vraies heures
C'est le côté du bilan qui fait rarement les gros titres, et pourtant les chiffres sont importants. Une enquête Walton Family Foundation–Gallup menée auprès de 2 232 enseignants du public américain, de la maternelle au lycée (recrutés via le RAND American Teacher Panel, mars-avril 2025), montre que les quelque 30 % d'enseignants qui utilisent l'IA chaque semaine économisent en moyenne 5,9 heures par semaine, soit environ six semaines sur une année scolaire. Selon la tâche, entre 60 % et 84 % des enseignants qui y recourent déclarent gagner du temps, surtout pour créer des fiches d'exercices et des évaluations, pour les tâches administratives et pour préparer leurs cours. Autant de temps qui peut être réinvesti directement dans l'enseignement.
Des supports de révision qui prenaient une soirée se font en quelques minutes
Des outils comme StudyFetch ou des assistants généralistes comme ChatGPT peuvent transformer un diaporama de cours, un chapitre de manuel ou des notes de TP en fiches de révision, en paquets de répétition espacée et en quiz d'entraînement en quelques minutes plutôt qu'en quelques heures.
Le cas du BTS Systèmes Numériques à Toulouse en est une déclinaison utile, propre à l'électronique. Comme l'a rapporté Ludomag, une enseignante de l'Institut Limayrac a fait générer à ses étudiants leurs propres sujets d'entraînement de type examen à l'aide d'outils d'IA, transformant ce qui était une tâche de préparation solitaire de l'enseignant en un exercice pour les étudiants, qui servait en plus de révision.
Les inconvénients
Les élèves qui réussissaient mieux leurs devoirs réussissaient moins bien leurs examens
Voici le rebondissement annoncé plus haut, et c'est le chiffre le plus important de cet article. Dans cette même étude chinoise portant sur 27 000 élèves, ceux qui utilisaient l'IA ont obtenu aux examens des notes inférieures de 20 % en moyenne à leur niveau d'avant l'adoption, alors même que leurs notes aux devoirs augmentaient. La relation s'inverse même : les notes aux devoirs prédisaient auparavant les résultats aux examens ; désormais, parmi les utilisateurs de l'IA, ceux qui obtenaient les meilleures notes aux devoirs étaient plus susceptibles d'échouer à l'examen. Des devoirs plus rapides et plus soignés, et une maîtrise réelle plus faible, chez les mêmes élèves, au même moment.
Il existe désormais des preuves neurologiques du « cerveau débranché »
Une étude du MIT Media Lab publiée en 2025, Your Brain on ChatGPT, a fait rédiger des dissertations à 54 participants, pour la plupart étudiants, équipés de casques EEG, selon trois conditions : avec ChatGPT, avec un moteur de recherche, ou sans aide. Les participants du groupe ChatGPT présentaient la connectivité cérébrale la plus faible des trois groupes et peinaient à citer des passages du texte qu'ils venaient d'écrire : autant d'indices de ce que les chercheurs appellent la « dette cognitive ».
Les données déclaratives vont dans le même sens. Dans une enquête menée auprès de 148 étudiants en ingénierie, 17,6 % ont déclaré que l'IA avait affaibli leur capacité à penser de manière autonome. Une enquête du RAND American Youth Panel auprès de plus de 1 000 élèves et étudiants montre que 67 % d'entre eux estiment désormais que l'IA nuit à l'esprit critique, contre 54 % plus tôt dans la même année. Fait révélateur, cette inquiétude ne vient pas seulement des sceptiques : 60 % des élèves qui utilisent eux-mêmes activement l'IA reconnaissent qu'elle nuit à leur esprit critique.
Les devoirs sont de plus en plus... sous-traités
La même enquête RAND montre que 62 % des élèves utilisaient l'IA pour les aider dans leurs devoirs en décembre 2025, contre 48 % sept mois plus tôt, en mai 2025 : une évolution rapide et continue, pas un plateau. « Aider » est un terme large, qui va de l'explication d'une notion à la remise pure et simple d'un texte produit par l'IA. Dans tous les cas, cela signifie qu'une majorité d'élèves dispose désormais en permanence d'un moyen de contourner la réflexion qu'un devoir était censé exiger, et l'adoption continue de progresser.
Conclusion
L'IA dans l'enseignement des STEM est une pièce à deux faces, comme à peu près tous les outils qui sont un jour entrés dans une salle de classe : la calculatrice, le moteur de recherche, le correcteur orthographique. La vraie question n'a jamais été « est-ce bien ou mal ». C'est : comment bien l'utiliser ?
Les données ci-dessus tracent cette frontière assez nettement. Se servir de l'IA pour faire ses devoirs à sa place, ou se tourner vers elle dès la première question difficile, c'est précisément le comportement à l'origine de la pénalité aux examens et de la dette cognitive. S'en servir pour comprendre une notion ou un système sur lequel on bloque, pour générer des fiches de révision ou pour se construire un examen blanc afin de vérifier ce que l'on a réellement retenu, c'est le comportement à l'origine des progrès aux devoirs, des résultats de l'essai de Harvard et du temps gagné par les enseignants.
Même outil, résultats opposés, selon le côté de la frontière où se place l'élève. S'il y a une habitude à enseigner avant de mettre un outil d'IA entre les mains d'une classe, c'est celle-là.
Bibliographie
- Amodei, D. (12 septembre 2026). We Must Pace the Frontier, rapporté par Mediaite
- Anthropic's Amodei says China presents "toughest dilemma" for his proposed AI slowdown, CNBC, 13 septembre 2026
- "AI is going to create a labor shortage": Jeff Bezos sees more jobs being created in the new economy, not less, Fortune, 17 juin 2026 (VivaTech 2026)
- When AI Harassment Goes Mainstream: Grok's Scandal & the "Crisis of Impunity", PBS Amanpour & Co., 21 janvier 2026
- Strömberg, D., Lei, V., & Wu, Y. (2026). The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education, CEPR Discussion Paper 21577 ; synthèse sur VoxEU
- Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T., & Ponti, G. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting, Scientific Reports
- Contractor, Z., & Reyes, G. (2026). Experimental Evidence on the Learning Impact of Generative AI, IZA Discussion Paper 18792
- Kosmyna, N., et al. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task, MIT Media Lab
- Three in 10 Teachers Use AI Weekly, Saving Six Weeks a Year, Gallup avec la Walton Family Foundation, 2025
- Student Use of AI for Homework Rises as Concerns Grow About Critical Thinking Skills, RAND, mars 2026
- Fan, Deng, & Liu (2025). Educational impacts of generative artificial intelligence on learning and performance of engineering students in China, Scientific Reports, 15, 26521 (prépublication arXiv)
- BTS SN : utilisation de l'IA pour la création d'un scénario pédagogique, Ludomag, 2 février 2024
- StudyFetch
