Par David Puzos, docteur en sciences de l’éducation et en géographie sociale, directeur scientifique de TISSELIA
Soyons honnêtes : j’ai toujours été un élève pénible. Le genre curieux, mais incapable de rester assis à écouter un cours. J’ai besoin que le savoir fasse sens pour l’intégrer. Je ne sais pas faire autrement.
Ce mode de fonctionnement s’est transformé en conviction théorique lors de mes années à l’Université Rennes 2. Je me suis rapproché de l’ICEM (mouvement Freinet), des réseaux d’échanges réciproques de savoirs. J’ai suivi avec passion les cours de Nicolas Go en sciences de l’éducation, travaillé avec des instituteurs engagés dans ces pédagogies nouvelles.
Par la suite, j’ai collaboré avec Pascal Plantard (professeur des universités) et Antony Auffret (Les Petits Débrouillards Grand Ouest) à la mise en place du DU USETIC (Usages sociaux et éducatifs des TIC). Ce diplôme universitaire visait à remobiliser des jeunes en situation de décrochage scolaire en les formant aux métiers de la médiation numérique : un mélange audacieux entre pédagogies collaboratives, approches émancipatrices et culture des fablabs.
Plus récemment encore, j’ai appris à coller des post-its de manière productive (la facilitation et l’intelligence collective, pour faire sérieux). J’étais sceptique au début, mais il faut admettre que c’est redoutablement efficace pour réveiller un groupe d’adultes après le déjeuner.
Bref, le cours magistral où le prof déverse sa science pendant trois heures pendant que les étudiants somnolent ? Très peu pour moi…
Un contexte idéal pour enseigner
Début d’année universitaire. On me confie un cours de « Sociologie et transitions » pour des premières années. Sur le papier, tout était parfait :
- Des sujets passionnants (territoires, lien social, tout ce que j’aime)
- Des étudiants brillants
- Du temps pour préparer (luxe ultime)
- Une salle bien équipée
Je me suis dit : « David, fais-les vibrer. »
Classe inversée. Mise en situation. Storytelling. Gamification.
J’étais confiant. Je maîtrisais mon karaté.
Pourtant, ça n’a pas fonctionné comme prévu
Ce n’était pas un échec. Les retours des étudiants étaient globalement positifs, ils semblaient satisfaits, et je les ai trouvés dans l’ensemble impliqués. Mais il y avait quelque chose de différent. La dynamique de groupe n’était pas ce qu’elle aurait dû être.
Quelque chose me gênait, que je n’ai pas compris tout de suite.
Et là… le flop (mais pas celui qu’on croit)
J’ai l’habitude de sentir quand un cours dérape. Là, c’était plus sournois. Ce n’était pas un échec visible. Les étudiants étaient sympas, polis, les rendus étaient propres. Mais il y avait une ambiance étrange. Une sorte de mollesse ambiante…
J’avais autorisé l’IA, bien sûr. Je leur avais même montré mes propres jouets (Gamma app, NotebookLM). Sauf que c’est devenu le grand jeu de dupes.
Lors des travaux de groupe, le scénario était toujours le même :
- Passage éclair sur ChatGPT et Gemini pour générer du contenu
- Ruée sur Canva pour faire une présentation qui claque visuellement
- Et ensuite ? Le calme plat
Quand je passais dans les groupes (car je profite généralement de ces moments pour faire un apport personnalisé), ils faisaient mine d’être concentrés. Sourcils froncés, air studieux. Mais j’ai fini par m’apercevoir que certains bâclaient leur travail en quelques minutes, puis passaient à autre chose (probablement des choses bien plus intéressantes que mon cours sur la décentralisation, je ne leur jette pas la pierre). Et comme ce sont des élèves sérieux, quand je repassais pour voir leur avancée, ils faisaient à chaque fois genre de se remettre au travail et de me poser des questions.
Un jeu du chat et de la souris. Sauf que cette fois-ci la souris avait un outil archi puissant.
Ce rapport utilitariste au savoir n’est pas nouveau : « je fais pour faire plaisir », « je fais car on me demande de faire ». Des générations d’étudiants ont excellé dans l’art du semblant. Mais avant, ce « semblant de faire » nécessitait au minimum un acte cognitif. Il fallait au moins lire le texte pour le résumer approximativement. Là, ce n’est plus le cas.
Le rapport au savoir devient plus factice encore : ils font semblant de s’intéresser et semblant de faire, sans même l’effort minimum de la pensée. C’est du semblant au carré.
Ce qui m’a le plus inquiété : la dynamique de groupe
Mais ce n’est pas ça qui m’a le plus fait tiquer. L’histoire de l’éducation est aussi une histoire de la créativité appliquée à l’évitement du travail.
Non, ce qui m’a vraiment inquiété, c’est l’absence de dynamique de groupe.
Quand les étudiants présentaient leurs travaux de groupe, ce qui m’a choqué, c’est qu’ils ne s’écoutaient pas. Quand je demandais le silence, ils se tournaient vers leurs ordinateurs. Et quand je leur demandais de fermer les écrans, il y avait le silence, mais pas d’intérêt. Ils écoutaient par obligation.
Moins d’échanges. Peu d’intérêt pour le travail des autres. Alors que pas mal de productions étaient objectivement pertinentes.
Au bout d’un moment, je leur ai posé la question directement :
« Pourquoi vous ne vous écoutez pas ? »
Leur réponse m’a frappé :
« Pourquoi écouter l’autre si ce qu’il dit a été écrit par une IA ? »
Il y avait une perte de confiance. Pire : une défiance généralisée. Ils partaient du principe que ce qui était produit l’avait été par l’IA, et que donc, ça n’avait aucune valeur. Pourquoi perdre son temps à écouter quelqu’un lire du ChatGPT ? Autant demander directement à ChatGPT soi-même. C’est comme écouter quelqu’un vous lire un article Wikipédia à voix haute : techniquement, c’est de la transmission de savoir, mais personne n’a envie de vivre ça.
C’est là le point de bascule. L’IA n’avait pas seulement changé leur façon de produire. Elle avait surtout impacté leur façon de recevoir, et par conséquent la dynamique de groupe.
Un temps d’échange sur les effets de l’IA
Cette question avait pris tellement d’ampleur que, en fin de semestre, j’ai décidé de prendre le temps de faire un point collectif pour parler de leurs usages et des effets de l’IA dans l’apprentissage.
Les étudiants m’ont fait part de leurs doutes. Eux aussi sentaient que cela avait un effet délétère sur la dynamique de groupe, alors même que l’usage de l’IA semblait pris en considération et régulé dans le cadre de leur formation (on est sur une formation aux transitions, l’équipe pédagogique n’est pas indifférente à ces enjeux).
Ils s’interrogeaient, semblaient préoccupés par mes remarques : oui, on voit bien que l’IA a un impact sur leur capacité de travail individuel et collective. On ne peut plus animer un cours de la même manière. L’engagement ne se fait plus de la même façon.
J’ai alors partagé quelques analyses et réflexions.
L’étude du MIT Media Lab
Une étude récente du MIT Media Lab, publiée en juin 2025, apporte un éclairage scientifique précieux sur ce que j’observais intuitivement.
Le protocole
L’équipe de Nataliya Kosmyna a suivi 54 étudiants pendant 4 mois, répartis en trois groupes :
- Groupe IA : uniquement ChatGPT
- Groupe Moteur de recherche : Google et internet, mais pas d’IA
- Groupe Cerveau seul : aucun outil externe (les participants de ce groupe méritent une médaille)
La tâche : écrire un essai de 20 minutes. L’activité cérébrale était mesurée par 32 électrodes, complétée par des analyses linguistiques et des entretiens qualitatifs. Bref, du sérieux.
Les résultats clés
1. L’effondrement de la mémoire
83 % des participants du groupe IA ont échoué à citer correctement une phrase de leur propre essai, contre seulement 11 % dans les autres groupes.
Avec ChatGPT, on copie-colle sans encoder l’information dans notre cerveau. On ne possède pas vraiment ce qu’on écrit.
2. La connectivité cérébrale diminue de 55 %
Les mesures révèlent que la connectivité neuronale du groupe IA était réduite de moitié par rapport au groupe « cerveau seul ». Les bandes theta (mémoire de travail), alpha (traitement sémantique) et delta (intégration globale) étaient toutes significativement affaiblies.
Autrement dit, c’est comme si le cerveau passait en mode économie d’énergie. Pratique pour la batterie du téléphone, moins pour l’apprentissage.
3. La perte d’appropriation
Seulement 50 % des utilisateurs d’IA se sentent propriétaires de leur essai, contre 89-94 % dans les autres groupes. Certains témoignent : « Ça ressemble à de la triche », même quand c’est autorisé. Le syndrome de l’imposteur, version IA.
4. L’homogénéisation de la pensée
Le groupe « cerveau seul » montrait une forte variabilité dans les approches. Le groupe IA produisait des essais statistiquement homogènes : tout le monde converge vers les mêmes associations conceptuelles, celles encodées dans l’algorithme.
C’est le triomphe de la pensée moyenne. L’IA ne produit pas de la médiocrité, elle produit du bon contenu, mais standardisé. Ce qui est peut-être pire.
5. La « dette cognitive » persiste
Le plus inquiétant : lors de la quatrième session, les habitués de ChatGPT devaient écrire sans aide. Résultat : 78 % ne pouvaient rien citer de leur essai, et leur connectivité cérébrale ne revenait pas au niveau normal. Même sans IA, ils écrivaient comme ChatGPT.
Les chercheurs parlent de « dette cognitive » : l’effort mental économisé à court terme entraîne des coûts à long terme (diminution de la pensée critique, vulnérabilité accrue à la manipulation, créativité réduite).
6. L’ordre d’introduction est crucial
Les étudiants ayant d’abord appris sans IA, puis l’utilisant ensuite, montraient la connectivité cérébrale la plus élevée de toute l’étude. Ils comparaient les suggestions de l’IA avec leurs propres idées, l’utilisaient comme un outil, pas comme une béquille.
C’est peut-être là l’enseignement le plus précieux : l’ordre dans lequel on l’introduit a une importance clé.
Au-delà des techniques : instituer un nouveau rapport au savoir
Face à ces constats, la tentation est grande de chercher des « solutions » : adapter ses exercices, interdire l’IA sur certaines tâches, trouver des formats pédagogiques « résistants ». Je l’ai fait, vous le faites, nous le faisons. Chaque semaine je vois des dizaines de publications sur LinkedIn du type « comment introduire l’IA en classe / dans l’enseignement supérieur ». Alors oui, les outils de facilitation fonctionnent, la gamification capte l’attention, mais ça reste des outils pédagogiques. On peut bricoler, s’adapter, ruser.
Mais ce ne sont que des rustines sur un pneu crevé.
Et c’est là que je voudrais revenir aux fondements, à ce que j’ai appris auprès de Nicolas Go et de la pédagogie Freinet. Dans un texte sur la Méthode naturelle, Go rappelle l’intuition fondatrice de Freinet :
« Le premier étonnement de Freinet a porté sur l’ennui des enfants à l’école, et il s’est dit quelque chose de très simple : s’ils s’ennuient, ils ne peuvent rien apprendre de bien. »
Et sa réponse, contre-intuitive :
« Ils ne s’ennuient pas parce qu’ils doivent travailler, c’est au contraire parce qu’ils ne travaillent pas qu’ils s’ennuient. »
Ce que Freinet avait identifié, c’est que l’école traditionnelle « ne met pas les enfants au travail, elle leur impose des besognes scolastiques, en les privant des ressources créatrices de la vie et du désir ». L’IA, dans ce contexte, n’est pas le problème, elle est le révélateur d’un rapport au savoir déjà malade depuis longtemps. Elle permet simplement de faire les « besognes scolastiques » plus vite, sans effort, sans engagement. Elle est le miroir grossissant de nos propres contradictions pédagogiques.
Le vrai enjeu n’est donc pas technique. Il n’est pas non plus de trouver le bon outil pédagogique. Le vrai enjeu est de poser frontalement la question du rapport au savoir, et d’en parler avec eux.
Ce que cette expérience m’a appris : on ne peut plus se contenter de susciter une motivation extrinsèque, utilitariste, ce rapport au savoir intégré dès le collège (« je produis car on me note »). Ce rapport-là, l’IA le rend totalement caduc. Si la seule motivation est de « rendre quelque chose », alors autant que la machine le fasse. Elle le fait souvent mieux et plus vite.
Nicolas Go écrit que la Méthode naturelle permet de vivre le travail « sur le mode de la jubilation ». C’est exactement ce qu’il nous faut retrouver : une transformation profonde de ce que signifie apprendre.
Cela suppose :
- D’instituer des espaces où le savoir est désiré, pas subi
- De créer les conditions d’un tâtonnement authentique, où l’erreur a sa place
- De permettre à chacun de « chercher son chemin », d’avoir réellement voix au chapitre
- Et surtout, d’oser parler explicitement de tout cela avec ceux que nous accompagnons
Pour le secteur socio-éducatif, c’est peut-être là notre chance. Nous qui travaillons sur l’accompagnement, sur la relation, sur le sens, nous savons que la technique, l’outil ne suffit jamais. L’IA nous oblige à revenir à l’essentiel : pourquoi apprenons-nous ? Pourquoi transmettons-nous ? Qu’est-ce qui fait la valeur d’un savoir incarné, approprié, vivant ?
L’IA peut être un formidable outil d’augmentation : l’étude du MIT le montre, à condition d’avoir d’abord construit les fondations. Mais elle ne doit pas devenir le raccourci qui nous fait oublier ce qui fait notre humanité : la capacité à penser par nous-mêmes, à créer du sens, à nous écouter les uns les autres.
C’est ce que j’ai tenté de faire avec mes étudiants. C’est ce qui me paraît aujourd’hui capital.
Et si ça ne fonctionne pas ? Eh bien, je demanderai à ChatGPT de me trouver une solution. Je plaisante. À moitié.
Cet article fait partie des réflexions de TISSELIA sur les transformations numériques dans les métiers de l’accompagnement social et éducatif. Pour approfondir ces questions, n’hésitez pas à nous contacter.
Références :
- Kosmyna, N. et al. (2025). « Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task ». MIT Media Lab.
- Go, N. (2009). « Méthode Naturelle ». ICEM-Pédagogie Freinet.