Le dernier rapport du Conseil national de l’IA et du numérique remet en perspective le rôle de l’IA comme compétence propre

Par Médéric SALLES, membre de la commission CRSI Enseignement

L’école a déjà subi une première attaque, et elle l’a ignorée. Avec Internet, l’accès à la connaissance est devenu facile et immédiat. Il fallait encore savoir lire et manier l’outil informatique, et une compétence nouvelle est apparue : savoir chercher, trier, trouver la bonne information. L’école a fait comme si de rien n’était. Elle a continué à faire apprendre par cœur. Mais que cherche-t-on à faire, au juste, dans une salle de classe ? On répète volontiers qu’il vaut mieux apprendre à pêcher que distribuer des poissons. Dans les faits, on distribue surtout des poissons. Je le sais d’expérience : quand on me demandait d’apprendre par cœur, je me plantais presque à chaque fois. Non par paresse, mais parce que j’avais besoin d’apprendre à apprendre, et là-dessus, l’école ne m’a pas aidé. Une mauvaise note et l’on passait à la suite. Ce que je n’avais pas retenu, Internet me le mettait ensuite sous la main à tout instant. Apprendre à apprendre, je l’ai fait plus tard, sur le tas.

Ce que l’école aurait dû faire, c’était acter le changement sans céder à la facilité. Non, il n’est plus indispensable de mémoriser n’importe quoi. Oui, l’être humain a toujours besoin d’une connaissance immédiate et résiliente, logée en lui et disponible sans écran. Le besoin de savoir demeure, et apprendre à apprendre reste la compétence cardinale. Mais on n’a plus à connaître par cœur les milliers de molécules et de réactions du cycle de Krebs pour comprendre le fonctionnement d’une cellule. Sur ce point, le rapport « Sortir de la clandestinité » du Conseil national de l’IA et du numérique voit juste lorsqu’il défend une « éducation duale » : des temps avec la machine, et des temps sans, réservés à la consolidation des fondamentaux.

Avec l’IA, nous franchissons un nouveau cap. Ce n’est plus seulement la connaissance qui se démocratise, c’est le raisonnement lui-même. Il n’est plus l’apanage des meilleurs : l’IA peut aider à peu près n’importe qui à tenir un raisonnement mathématique. Faut-il en conclure, comme certains, que raisonner est devenu inutile ? Le rapport, lui, redoute plutôt l’inverse : l’« abandon cognitif », ces élèves qui délèguent l’effort à la machine et ne retiennent plus rien. Il s’appuie sur une étude du MIT au verdict sévère, mais celle-ci demande à être maniée avec prudence : un très petit échantillon, des conclusions largement surinterprétées, et un protocole qui teste l’IA comme substitut à l’écriture, non comme appui au raisonnement. À Harvard, un essai contrôlé publié dans Scientific Reports a montré l’inverse : des étudiants apprenaient davantage, et plus vite, avec un tuteur IA conçu pour les faire chercher pas à pas au lieu de livrer la réponse toute faite. Les deux travaux ne se contredisent pas ; ils testent deux usages différents. Le débat ne porte donc pas sur l’IA à l’école, mais sur la manière de l’y employer. Tout dépend, en réalité, de la manière dont on s’en sert.

Je ne crois pourtant pas que le raisonnement perde de sa valeur. Il reste précieux pour ceux qui savent en tenir un. Mais quelque chose d’autre se joue, que le rapport n’ose pas trancher lorsqu’il juge « indéterminés » les effets de l’IA sur les inégalités scolaires. Ceux qui n’ont jamais su raisonner pourront désormais travailler presque à égalité avec les autres. Hier, les métiers intellectuels étaient réservés à ceux que les études avaient sélectionnés. Demain, un élève en grande difficulté scolaire pourra exercer un emploi de col blanc. L’intelligence cesse d’être un monopole humain.

La société, au fond, fonctionne comme un cerveau. Quand on a automatisé les emplois de force, les corps robustes ne sont pas devenus inutiles : ils se sont redéployés ailleurs. Le cerveau procède de même. Une fois qu’il a appris quelque chose, il réaffecte ses neurones à d’autres tâches qui en ont besoin. Il s’adapte. Les esprits « naturellement » brillants ne disparaîtront pas de l’économie ; ils iront là où cette intelligence-là conserve une valeur propre.

Encore faut-il apprendre à s’en servir. Le web, déjà, ne se donnait pas gratuitement : il fallait apprendre à y chercher une information, à en déjouer les pièges. L’IA exigera une culture préalable plus exigeante encore. Là aussi, certains se contenteront d’un usage sommaire quand d’autres pousseront l’outil bien plus loin. Comprendre la nature stochastique de ces modèles, sans pour autant les réduire à de simples « perroquets stochastiques » comme le font certains. Saisir comment ils peuvent se tromper, mentir ou nous brosser dans le sens du poil, ce que le rapport nomme le biais « sycophantique ». Et, mieux encore, comprendre comment des mécanismes aussi nouveaux peuvent émerger de ce qui n’est, après tout, qu’un « simple programme informatique ». C’est cette culture qui séparera, demain, une nation d’utilisateurs de l’IA d’une civilisation qui en serait l’esclave.

Et l’école, dans tout cela ? Puisque tout se joue dans l’usage, c’est précisément à elle qu’il revient d’apprendre l’usage correct de l’IA. Non pas pour courir après chaque outil, mais pour s’occuper de ce qui fait notre nature : permettre à chacun de s’accomplir, de développer ses compétences, d’apprendre à pêcher. Savoir se servir de l’IA en fait désormais partie, au même titre que lire ou compter, et le rapport ne dit pas autre chose lorsqu’il plaide pour une éducation à l’intelligence artificielle dès le primaire.

Si la société a besoin de gens qui savent apprendre, alors apprenons à apprendre, pour de bon. Cela a toujours été la mission de l’école, et pourtant nous ne l’avons jamais vraiment remplie. Apprenons à penser, plutôt qu’à réciter les pensées des autres.

Sources

Conseil national de l’IA et du numérique, Sortir de la clandestinité : mettre l’IA au service d’une nouvelle ambition pour le service éducatif, 2026. Rapport (PDF)

N. Kosmyna et al., Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task, MIT Media Lab, 2025 — 54 participants, protocole de rédaction assistée. arXiv:2506.08872 · brainonllm.com

G. Kestin et al., AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting, Scientific Reports, juin 2025 — essai contrôlé randomisé, 194 étudiants de Harvard, tuteur conçu pour ne livrer qu’une étape à la fois. Nature.com

E. M. Bender, T. Gebru, A. McMillan-Major, S. Shmitchell, On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?, FAccT ’21, 2021 — origine de l’expression « perroquets stochastiques ». doi.org/10.1145/3442188.3445922