L’enseignement à l’ère des raccourcis de l’IA 

En octobre 2025, une photo prise à l’Université de l’Illinois, qui illustrait le recours excessif des étudiantes et étudiants à l’intelligence artificielle, a fait le tour des médias sociaux. Les deux personnes donnant le cours de science des données avaient envoyé un avertissement à plus d’une centaine d’étudiantes et étudiants après avoir découvert qu’ils étaient beaucoup plus nombreux à consigner leur présence dans un outil en ligne qu’à assister réellement au cours en classe. Des courriels d’excuse avaient ensuite fusé. La photo virale montrait un signe criant de l’utilisation de l’IA : presque chaque courriel commençait par : « Je m’excuse sincèrement. »  

Dans une vidéo enregistrée pendant le cours, on entend les étudiantes et étudiants s’esclaffer et s’exclamer : « ChatGPT! » L’histoire a enflammé les médias sociaux, entraînant des millions de visionnements et des milliers de commentaires, et suscitant la même réaction chez les universitaires : voici ce à quoi ressemble l’enseignement de nos jours.  

Je comprends leur découragement. Quand chaque excuse, essai ou résolution d’un ensemble de problèmes semble indiscernable et insincère, on redoute non seulement le plagiat, mais l’érosion de la pensée étudiante.  

Or, l’IA est là pour rester, que ce soit en classe ou dans le vaste monde que nos étudiantes et étudiants se préparent à intégrer. Des études récentes, y compris un examen systématique réalisé en 2024 des systèmes de dialogue utilisés en éducation, dirigé par Chunpeng Zhai et publié dans Springer Nature Link, portent à croire que le recours excessif au contenu généré par l’IA peut affaiblir la pensée critique, le raisonnement analytique et la capacité de prise de décision. Or, ces études montrent aussi que l’IA peut faciliter l’apprentissage quand elle est conçue pour favoriser la réflexion, plutôt que pour la remplacer.  

Depuis deux ans, mes collègues et moi, à l’Université de Toronto et maintenant par l’intermédiaire d’AXL, un jeune studio canadien de cocréation d’applications d’IA centrées sur l’être humain, travaillons sur LearnAid, un système d’IA conçu pour l’enseignement et l’apprentissage. LearnAid est maintenant utilisé par plus de 3 500 membres de la population étudiante au Département d’informatique de l’Université de Toronto, et il est prévu d’adapter les fonctionnalités de la plateforme à d’autres domaines d’études.   

L’outil est conçu selon un principe simple : aider la population étudiante à apprendre grâce à l’IA, plutôt que de remplacer son raisonnement par l’IA. Voici trois leçons tirées d’après cette expérience pour favoriser l’utilisation efficace de l’IA en classe.   

Il vaut mieux que l’IA ralentisse les étudiantes et étudiants.  

Ces courriels d’excuse ont touché une corde sensible entre autres parce qu’ils témoignaient d’une tendance répandue : les étudiantes et étudiants utilisent de plus en plus l’IA non pas pour comprendre la matière, mais pour éviter d’interagir avec elle afin de « gagner du temps ». Pourtant, ces économies de temps les pénalisent.  

LearnAid a été conçu pour renforcer le comportement opposé. Au lieu de fournir des réponses définitives, l’outil invite les étudiantes et étudiants à réfléchir à la question et les aide à résoudre le problème étape par étape, consolidant ainsi leurs compétences. Le modèle est simple, mais puissant : les étudiantes et étudiants doivent d’abord essayer de résoudre le problème. Pour recevoir de l’aide, il faut expliquer ce qu’on comprend et ce qu’on ne comprend pas.   

Dans les classes de l’Université de Toronto où l’outil a été déployé, plus de 10 000 interactions ont été notées, et des données prouvent clairement qu’il a suscité une participation plus substantielle qu’un agent conversationnel répondant aux questions ouvertes.  

L’IA doit se fonder sur le cours, et non sur l’Internet.  

Un autre problème que posent les outils génériques d’IA, c’est qu’ils ne tiennent pas compte du contexte. Les grands modèles de langage ne connaissent pas votre plan de cours, vos politiques en matière de travaux ou les concepts que vous avez expliqués la semaine dernière.  

Au contraire de plateformes à vocation générale comme ChatGPT, qui trouvent leurs sources sur Internet, LearnAid peut être adapté à la matière d’un cours donné, comme les diapositives, les directives des travaux et les exemples étudiés. Le corps professoral peut même déterminer à quel point les indices que donne l’IA sont révélateurs.  

Avec un tel outil, les étudiantes et étudiants, au lieu de recevoir des explications contradictoires qui prêtent à confusion, profitent d’un accompagnement qui consolide les concepts fondamentaux du cours.  

L’IA peut promouvoir l’équité, si on la conçoit à cette fin.  

Nous avons observé une tendance surprenante quant à l’utilisation de l’outil : les étudiantes, qui représentent la moitié des personnes assistant aux cours, ont utilisé LearnAid presque deux fois plus souvent que les étudiants. Les études révèlent que les femmes participent moins aux discussions en classe que les hommes; elles se sentent donc peut-être plus à l’aise d’utiliser un outil qui ne requiert pas de prendre la parole devant plusieurs personnes.   

Les salles de classe ne sont pas des endroits universellement accessibles. Il peut être gênant de profiter des heures de bureau. Et les demandes d’aide sont souvent nombreuses quand tout le monde est sorti de la classe.  

L’IA, quand elle est conçue pour appuyer le raisonnement plutôt que pour l’éclipser, peut aplanir ces obstacles. Elle peut mettre à la disposition de la population étudiante du soutien scolaire de grande qualité en tout temps, sans encourager cette propension à dépendre des outils. Voilà l’un des bienfaits les plus prometteurs de l’IA en éducation. 

L’IA existe. À nous de déterminer comment la mettre à profit. 

Les courriels d’excuse ayant fait le tour du monde étaient symptomatiques d’une profonde transformation : les étudiantes et étudiants ont maintenant accès à des outils leur permettant de simuler sans effort la réflexion. En y répondant seulement de manière prohibitive, nous perpétuerons un cycle marqué par l’apparition de nouveaux outils, de nouvelles restrictions et de nouvelles solutions de contournement. 

Mais en intégrant l’IA d’une manière réfléchie, en l’ancrant dans la pédagogie, en l’arrimant au contenu du cours et en l’amenant à favoriser l’effort cognitif, nous pouvons aider les étudiantes et étudiants à acquérir les compétences qui seront les plus prisées à l’ère de l’IA : la pensée critique, la résolution de problèmes et la capacité à remettre en question l’IA.