par Formateur Numérique Enseignante-chercheuse à l’ESLSCA Business School, Meriem El Bouhali mène actuellement des travaux de recherche sur les usages de l’intelligence artificielle générative dans l’enseignement supérieur. Une question centrale traverse ses analyses : l’IA bénéficie-t-elle réellement à tous les profils étudiants ou participe-t-elle, au contraire, à l’accentuation des écarts pédagogiques ?
Appuyée sur une enquête qualitative fondée sur des entretiens approfondis menés auprès d’étudiants de Bachelor et de MBA, de plusieurs écoles de commerce en France, cette recherche vise à objectiver l’impact réel de l’IA générative sur les apprentissages et le développement de l’esprit critique des étudiants ainsi que sur l’évolution du rôle des enseignants.
Selon les premiers résultats, l’IA générative agit comme un amplificateur en renforçant les acquis des plus solides et en creusant les inégalités des autres :
L’IA générative accentue les écarts, elle ne les réduit pas. Les étudiants les plus solides académiquement utilisent l’IA comme un outil de dialogue intellectuel, qui renforce leur esprit critique et leur capacité à structurer une analyse. « L’IA devient un support de raisonnement, pas une source de vérité pour ces étudiants » observe Meriem El Bouhali. À l’inverse, les étudiants plus fragiles développent une surconfiance dans l’outil, perçu comme un expert infaillible qu’ils ne questionnent pas : « Certains étudiants délèguent totalement leur réflexion à l’IA, sans disposer de bases nécessaires pour en évaluer la pertinence. » Ainsi, certains étudiants consolident leurs acquis, quand d’autres amplifient leurs erreurs, avec un impact direct sur leurs notes et performances.
L’expérience et la maturité déterminent l’appropriation de l’IA. Les étudiants exposés à l’IA depuis le lycée ou plus âgés adoptent une démarche stratégique. Ils analysent d’abord le contenu d’un exercice ou d’une étude de cas, identifient les points clés, puis sollicitent l’IA pour compléter, reformuler ou enrichir leur réflexion. Cette approche leur permet de construire des arguments solides et nuancés, plutôt que de se contenter de reproduire des réponses toutes faites. Pour Meriem El Bouhali : « L’IA agit comme un révélateur, elle met en lumière les compétences existantes autant que leurs absences. Les étudiants qui savent l’utiliser renforcent leur réflexion, les autres voient leurs lacunes se confirmer. »
Ces premiers résultats ouvrent plusieurs pistes concrètes pour faire de l’IA un levier pédagogique plutôt qu’un facteur d’inégalités :
- Accompagner plutôt qu’interdire : guider les étudiants pour qu’ils questionnent et vérifient les contenus générés.
- Former les enseignants : développer leurs compétences pour intégrer l’IA dans tous les cours et non pas dans des modules isolés.
- Cibler les étudiants les plus fragiles : un accompagnement renforcé évite que l’IA creuse les écarts.
- Encourager la réflexion critique et éthique : sensibiliser aux biais, limites et impacts de l’IA.