Dans sa configuration actuelle, l’IA générative présente des risques significatifs pour les apprentissages. Parmi les préoccupations majeures figurent l’affaiblissement possible de la pensée critique, la réduction de l’effort cognitif, la fragilisation des relations pédagogiques et les effets sur le bien-être psychosocial.

Burns et al. (2026) défendent toutefois une approche constructive. L’IA peut enrichir l’enseignement supérieur si elle est mobilisée comme outil d’appui, et non comme substitut aux processus intellectuels fondamentaux. Le rapport s’articule autour de trois axes :

    Prosper[prospérer]: concevoir des usages de l’IA qui renforcent l’engagement et l’apprentissage en profondeur ;
    Prepare [préparer]: développer la littératie en IA des étudiantes et étudiants et soutenir la formation continue du personnel enseignant ;
    Protect [protéger]: assurer la protection des données, l’intégrité académique et le bien-être face à des technologies parfois conçues selon des logiques d’engagement intensif.

Pour les universités, l’enjeu est stratégique : encadrer l’IA dès maintenant afin d’aligner innovation technologique, exigences scientifiques et responsabilité éducative.

exemple d'utilisation de l'IAG dans l'enseignement.
vidéo de 5 min

Rapport explicatif

aide mémoire