Utiliser l’intelligence artificielle à l’université sans lui confier son cerveau
L’intelligence artificielle est déjà entrée à l’université. Elle résume des articles, corrige des textes, produit du code, propose des plans, traduit des documents et répond aux questions à trois heures du matin sans réclamer de café.
La question n’est donc plus : « Faut-il autoriser l’IA dans les études ? »
Cette bataille est déjà largement derrière nous. La véritable question est : Comment utiliser l’IA pour apprendre davantage, sans lui abandonner notre capacité à comprendre, créer et décider ?
Dans un article publié par The Guardian, Daniel Susskind, économiste spécialiste des effets de l’intelligence artificielle et père de trois enfants, défend une idée simple : nous ne pouvons pas préparer les jeunes au monde dans lequel leurs parents ont grandi. Nous devons les préparer au monde qu’ils vont réellement habiter.
Cela ne signifie pas qu’il faut applaudir chaque nouveau robot avec des confettis numériques. Cela signifie qu’il faut apprendre à utiliser ces outils lucidement : avec curiosité, méthode et esprit critique.
Interdire l’IA ne permet pas d’apprendre à s’en servir
Pendant longtemps, l’enseignement s’est organisé autour de la production d’un résultat : une dissertation, un dossier, un exposé, une analyse ou un site Internet.
L’arrivée de l’IA générative bouleverse ce fonctionnement, car elle peut fabriquer très rapidement quelque chose qui ressemble à un résultat fini. Un texte peut être bien structuré, grammaticalement impeccable et parfaitement vide de pensée personnelle. C’est un animal universitaire nouveau : le devoir a l’air vivant, mais lorsqu’on lui pose une question, il ne bouge plus.
Face à cela, la première tentation consiste à interdire l’IA. Mais une interdiction générale pose trois problèmes.
D’abord, elle est difficilement contrôlable. Un enseignant ne peut pas surveiller ce que fait chaque étudiant lorsqu’il travaille chez lui.
Ensuite, elle crée une hypocrisie : beaucoup utiliseront tout de même ces outils, mais sans apprendre à le faire correctement et sans pouvoir en parler.
Enfin, elle prépare mal les étudiants au monde professionnel. Dans les métiers de la communication, du journalisme, de la création, du développement, de la recherche ou de la gestion de projet, l’IA est déjà utilisée. Ne pas apprendre à travailler avec elle reviendrait à enseigner la photographie en refusant l’existence de l’autofocus parce qu’autrefois nous faisions très bien sans lui.
L’objectif de l’université ne doit donc pas être de faire comme si l’IA n’existait pas. Il doit être d’apprendre à en faire un usage conscient, vérifiable et intellectuellement honnête.
Avec l’IA et sans l’IA : il faut apprendre les deux
Susskind propose un principe particulièrement intéressant : « Teach both, test both », que nous pouvons traduire par :
Enseigner les deux et évaluer les deux.
Lorsque la calculatrice est arrivée dans les salles de classe, nous n’avons pas totalement cessé d’apprendre à calculer. Nous avons distingué deux compétences :
- savoir effectuer et comprendre un calcul ;
- savoir utiliser un outil pour résoudre des problèmes plus complexes.
Nous devons faire la même chose avec l’intelligence artificielle.
Un étudiant doit être capable de chercher, raisonner, rédiger et argumenter sans IA. Il doit également savoir utiliser une IA pour explorer un sujet, améliorer un travail, analyser des informations ou développer un projet plus ambitieux.
Ces deux compétences ne s’opposent pas. Elles se complètent.
Sans connaissances personnelles, vous ne pourrez pas repérer les erreurs produites par la machine. Sans maîtrise de l’IA, vous risquez de consacrer plusieurs heures à une tâche mécanique qui pourrait être réalisée en quelques minutes.
Le but n’est donc ni de devenir un ermite refusant toute technologie, ni un stagiaire de sa propre machine. Le but est de savoir quand penser seul, quand demander de l’aide et quand reprendre le contrôle.
L’IA est un échafaudage, pas le bâtiment
Une IA peut vous aider à atteindre plus haut. Elle peut reformuler une notion difficile, proposer une structure, générer des exemples ou vous aider à dépasser le vertige de la page blanche.
Mais elle ne doit pas devenir le bâtiment à votre place.
Votre travail universitaire doit toujours contenir quelque chose qui vous appartient :
- une question que vous avez réellement comprise ;
- un choix argumenté ;
- une analyse des sources ;
- une interprétation ;
- un point de vue ;
- une décision dont vous pouvez expliquer les raisons.
Si l’IA écrit un dossier que vous ne seriez pas capable de présenter ou de défendre oralement, elle ne vous a pas assisté. Elle s’est substituée à vous.
Vous avez alors peut-être gagné une note. Mais vous avez perdu l’occasion d’acquérir la compétence que cette note était censée représenter. C’est un peu comme aller à la salle de sport en demandant à quelqu’un d’autre de soulever les poids : le tableau indique que la séance est terminée, mais vos muscles restent prudemment au vestiaire.
Ce que l’IA peut utilement faire pendant vos études
Comprendre une notion
Vous pouvez demander à l’IA de reformuler une théorie, de définir un concept ou de proposer plusieurs niveaux d’explication.
Par exemple : « Explique-moi le concept d’économie de l’attention avec un vocabulaire de niveau Master, puis donne-moi un exemple lié aux réseaux sociaux. »
Vous pouvez ensuite lui demander : « Quelle partie de cette explication est simplifiée ou pourrait être discutée par un chercheur ? »
Cette seconde question est essentielle. Elle transforme une réponse en objet de réflexion.
Dépasser la page blanche
L’IA peut vous aider à démarrer en proposant des pistes, un plan provisoire ou une liste de questions.
Mais demandez-lui plusieurs possibilités plutôt qu’une solution définitive : « Propose cinq problématiques différentes sur l’usage de TikTok dans la communication politique. Pour chacune, indique ce qu’elle permet d’étudier et sa principale limite. »
Vous restez alors responsable du choix de la problématique.
Améliorer un texte
L’IA peut corriger l’orthographe, raccourcir une phrase, clarifier un paragraphe ou repérer les répétitions.
C’est particulièrement utile pour les personnes dyslexiques ou pour celles qui dépensent une énergie considérable dans la forme écrite. Dans ce cas, l’outil ne remplace pas nécessairement la pensée : il peut lui permettre d’arriver jusqu’au lecteur sans être écrasée par les difficultés de rédaction.
Mais précisez ce qui ne doit pas être modifié : « Corrige l’orthographe et la syntaxe sans ajouter d’information, sans changer mon argument et en conservant mon style. Signale séparément les passages qui manquent de clarté. »
Interroger son propre raisonnement
L’une des utilisations les plus intéressantes consiste à demander à l’IA de contredire votre travail : « Voici mon hypothèse. Formule trois objections sérieuses et indique quelles données permettraient de les examiner. »
Vous pouvez aussi lui demander de jouer différents rôles : chercheur critique, commanditaire, utilisateur, journaliste, développeur ou responsable associatif.
Attention cependant : une simulation de point de vue ne remplace jamais un entretien avec une véritable personne concernée. Une IA ne constitue pas un échantillon sociologique, même lorsqu’elle porte de petites lunettes imaginaires.
Préparer un oral
L’IA peut vous poser des questions, simuler un jury ou repérer les notions que vous maîtrisez mal : « Fais-moi passer un oral de dix minutes sur ce dossier. Pose une seule question à la fois et demande-moi de préciser mes réponses lorsqu’elles sont trop vagues. »
Elle devient alors un partenaire d’entraînement plutôt qu’une fabrique de réponses.
Développer et vérifier un projet numérique
Pour un site WordPress, une stratégie éditoriale, une enquête UX ou un prototype, l’IA peut :
- proposer une arborescence ;
- générer une première version de code ;
- expliquer une erreur technique ;
- comparer plusieurs solutions ;
- imaginer des scénarios d’usage ;
- préparer un protocole de test ;
- relever des problèmes possibles d’accessibilité.
Mais tout code généré doit être testé et compris. Toute recommandation stratégique doit être confrontée au contexte réel. L’IA peut produire une solution techniquement élégante à un problème qui n’existe pas.
La méthode du Docteur Hibou : avant, avec et après l’IA
Pour chaque travail universitaire important, utilisez trois étapes.
1. Avant l’IA : formuler votre propre pensée
Avant d’ouvrir un outil, notez :
- ce que vous avez compris du sujet ;
- ce que vous ignorez ;
- votre première hypothèse ;
- les sources dont vous disposez ;
- ce que vous attendez précisément de l’IA.
Même quelques lignes suffisent. Cette étape empêche la première réponse générée de devenir automatiquement votre manière de penser.
2. Avec l’IA : dialoguer plutôt que commander un produit fini
Ne demandez pas immédiatement : « Fais-moi un dossier sur… »
Demandez plutôt à l’IA de vous accompagner sur une tâche délimitée :
- clarifier une notion ;
- suggérer plusieurs pistes ;
- comparer des hypothèses ;
- critiquer un plan ;
- améliorer une formulation ;
- identifier les informations qui nécessitent une source ;
- préparer des questions.
Une bonne utilisation de l’IA ressemble moins à une commande au restaurant qu’à une conversation de travail.
3. Après l’IA : reprendre la responsabilité
À la fin, vérifiez :
- Est-ce que je comprends chaque phrase ?
- Puis-je expliquer mes choix sans consulter l’IA ?
- Ai-je vérifié les faits, les chiffres, les dates et les citations ?
- Ai-je consulté les sources originales ?
- Est-ce que le résultat correspond réellement à mon sujet ?
- Ai-je ajouté mon analyse personnelle ?
- Dois-je signaler l’utilisation de l’IA ?
Si vous ne pouvez pas répondre à ces questions, votre travail n’est pas terminé.
Une IA n’est pas une source
C’est probablement la règle la plus importante.
Une IA générative produit une réponse vraisemblable à partir de régularités apprises dans de grandes quantités de données. Elle peut expliquer correctement un sujet, mais aussi inventer :
- une référence bibliographique ;
- le titre d’un ouvrage ;
- une citation ;
- un chiffre ;
- une décision juridique ;
- les conclusions d’une étude ;
- une fonctionnalité technique qui n’existe pas.
Son assurance grammaticale ne constitue pas une preuve.
Vous pouvez utiliser l’IA pour repérer des pistes de recherche, mais vous devez ensuite consulter les articles, ouvrages, rapports et sites institutionnels correspondants.
Dans un travail universitaire, ne citez pas ChatGPT à la place d’une source scientifique. Citez la source originale que vous avez effectivement lue et vérifiée.
Ne demandez pas seulement : « Quelles sont tes sources ? » Une IA peut également inventer la bibliographie qui justifie son invention précédente. Vérifiez l’existence de chaque document, son auteur, sa date et ce qu’il affirme réellement.
Ce que vous ne devez pas lui confier
Ne transmettez pas à une IA publique :
- des données personnelles concernant un participant à une enquête ;
- des entretiens non anonymisés ;
- des documents confidentiels ;
- des coordonnées ;
- des informations médicales ;
- des données internes à une organisation ;
- le travail d’un camarade sans son accord.
Avant d’utiliser un contenu, anonymisez-le et demandez-vous si vous avez le droit de le transmettre à une entreprise extérieure.
De la même manière, ne laissez pas l’IA prendre seule une décision éthique, pédagogique, juridique ou humaine. Elle peut vous aider à identifier des enjeux, mais la responsabilité reste la vôtre.
Utiliser l’IA honnêtement
L’utilisation de l’IA n’est pas automatiquement une triche. La dissimulation, en revanche, peut le devenir.
Respectez toujours les consignes données pour chaque exercice. Certains travaux peuvent autoriser une utilisation complète, d’autres uniquement la correction, d’autres encore demander une réalisation sans assistance.
Lorsqu’elle a joué un rôle important, vous pouvez ajouter une courte note méthodologique : « Une IA générative a été utilisée pour proposer plusieurs structures initiales, reformuler certains passages et identifier des objections. Les informations ont ensuite été vérifiées dans les sources citées. L’analyse, les choix et la rédaction finale ont été repris par l’auteur. »
Cette transparence permet d’évaluer non seulement le résultat, mais aussi votre méthode.
Le véritable risque : ne plus savoir ce que l’on sait
Le danger principal n’est pas que l’IA rédige mieux que vous. Le danger est de perdre la frontière entre ce que vous comprenez et ce que la machine a formulé à votre place.
Un texte généré peut donner une agréable sensation de maîtrise. Tout semble clair, structuré et intelligent. Mais cette fluidité peut masquer une absence d’apprentissage.
Pour éviter cela, imposez-vous régulièrement des moments sans IA :
- résumer un article de mémoire ;
- expliquer une notion oralement ;
- construire seul un premier plan ;
- rédiger une introduction ;
- résoudre un problème ;
- défendre un choix devant d’autres personnes.
Les fondamentaux ne deviennent pas inutiles parce qu’une machine les maîtrise. Ils deviennent nécessaires pour contrôler la machine.
Ne choisissez pas seulement un métier : choisissez des problèmes
Les métiers de la communication numérique vont se transformer. Certaines tâches seront automatisées, d’autres apparaîtront, et de nombreux postes conserveront leur nom tout en changeant profondément de contenu.
Plutôt que de vous demander uniquement « Quel métier veux-je exercer ? », demandez-vous :
- Quels sujets m’intéressent durablement ?
- Quels problèmes ai-je envie de résoudre ?
- Avec quels publics ai-je envie de travailler ?
- Quelles responsabilités suis-je prêt à assumer ?
- Qu’est-ce que je veux préserver lorsque les outils changent ?
Une personne qui se définit uniquement par une tâche technique risque de se sentir menacée lorsque cette tâche est automatisée. Une personne qui comprend le problème, les utilisateurs, le contexte et les conséquences pourra changer d’outil sans perdre le sens de son travail.
Conclusion : gardez les commandes
L’intelligence artificielle peut être un professeur particulier, un correcteur, un contradicteur, un traducteur, un assistant technique ou une machine à ouvrir des portes.
Elle peut également devenir une béquille permanente, une fabrique d’erreurs crédibles et un moyen très sophistiqué d’éviter l’effort nécessaire pour apprendre.
Tout dépend de la place que vous lui donnez.
Utilisez-la pour aller plus loin, pas pour disparaître de votre propre travail. Demandez-lui de vous expliquer, de vous questionner et de vous contredire. Vérifiez ses réponses. Protégez vos données. Citez les véritables sources. Et restez capable de défendre ce que vous rendez.
L’IA peut tenir la lanterne, dessiner une carte et signaler quelques chemins dans la forêt. Mais c’est encore à vous de choisir où vous voulez aller — et de marcher suffisamment pour que le diplôme corresponde à une compétence réellement acquise.
La charte express
Avant de rendre un travail réalisé avec une IA, je vérifie que :
- J’ai compris le sujet avant de demander une réponse.
- Je peux expliquer personnellement tout ce que j’ai écrit.
- J’ai vérifié les faits et consulté les sources originales.
- J’ai apporté mes propres choix, arguments et analyses.
- Je n’ai transmis aucune donnée confidentielle.
- J’ai respecté les consignes de l’exercice.
- Je peux décrire honnêtement l’usage que j’ai fait de l’IA.
Si ces sept conditions sont réunies, l’IA est probablement restée à sa bonne place : près de vous, une lanterne à la patte — et pas installée dans votre fauteuil avec votre diplôme sur la tête.
Article inspiré par les réflexions de Daniel Susskind dans « I’m a father of three who studies the impact of artificial intelligence: this is what parents need to know about AI », publié dans The Guardian le 6 septembre 2026.