Face à l’irruption massive de l’intelligence artificielle dans les écoles et les entreprises, les tables rondes se multiplient dans l’enseignement supérieur en portant un message central : la délégation croissante du raisonnement à la machine est un risque majeur. Au-delà des gains de productivité encore incertains, l’IA transforme déjà la manière d’apprendre, de travailler, de décider et de manager. L’enjeu prioritaire n’est pas seulement de former à l’IA, mais de protéger ce qui fonde la valeur de l’enseignement supérieur : le développement cognitif des étudiants. Un sujet auquel la Conférence des directeurs des écoles françaises de management (Cdefm) vient de consacrer un Référentiel de compétences.
Une rupture du « contrat d’effort cognitif ». Lors de son dernier congrès, la Cdefm consacrait une table ronde consacrée notamment aux IA animée par Valérie Fernandes, directrice générale de l’EMLV. Le constat posé d’emblée par les intervenants est clair : avec l’IA, il ne s’agit plus seulement de déléguer des tâches, mais aussi de déléguer une partie du raisonnement. « Nous assistons à un “délestage cognitif”, mais surtout de “désengagement cognitif”, lorsque l’étudiant ou le collaborateur confie à la machine non seulement l’exécution, mais aussi la réflexion », s’inquiète Mathias Dufour, haut fonctionnaire ayant travaillé aux ministères de l’Écologie, des Territoires, des Transports, de la Ville et du Logement qui anime des réflexions sur l’impact de l’IA dans l’enseignement supérieur et la recherche.
Le risque est résumé par une formule forte : « Le produit des deux, c’est l’atrophie cognitive ». Autrement dit, à force de moins raisonner, on apprend moins, on mémorise moins, on progresse moins. Cette inquiétude touche tous les établissements car elle concerne le cœur même de leur mission : apprendre aux étudiants à penser, à comprendre, à apprendre. Pour les intervenants, ce rapport à l’effort est devenu l’un des principaux défis pédagogiques de l’époque.
« L’IA peut être un formidable outil d’apprentissage, mais elle peut aussi produire une forme de paresse cognitive lorsqu’elle est mal utilisée » définit Alain Goudey, directeur général adjoint en charge du numérique de Neoma, qui explique encore : « Le scénario le plus dangereux est très simple : copier l’énoncé d’un professeur dans un outil, puis recopier la réponse sans même la regarder. Le problème n’est pas seulement académique. Le vrai danger, pour l’étudiant, est l’illusion de maîtrise. Il croit comprendre parce qu’il obtient une réponse correcte en apparence, alors qu’il n’a rien appris. Or le sujet, dans une école, n’est pas d’obtenir une note : le sujet est d’apprendre ».
Du côté d’Audencia on insiste aujourd’hui sur la capacité des étudiants à rester concentré. Le module « Focus », obligatoire pour les étudiants de première année du Programme Grande École dès 2026, part ainsi d’un paradoxe : plus l’IA automatise le traitement de l’information, plus les compétences cognitives de haut niveau deviennent décisives. Le module entend former des étudiants capables d’utiliser l’IA « de manière augmentative », en « partant d’une réflexion personnelle robuste avant de la challenger avec les outils numériques ». Diagnostic attentionnel, apports neuropsychologiques, lecture profonde, comparaison entre raisonnement avec et sans IA : Audencia veut faire de « la concentration profonde » une « compétence centrale du manager de demain ».
La dette cognitive au cœur du projet pédagogique. Pour répondre à ce risque, les participants de la table ronde plaident pour faire du développement cognitif une priorité stratégique des établissements. L’enjeu ne serait pas de placer l’IA au-dessus d’autres sujets majeurs, comme la transition écologique, mais de reconnaître qu’elle « attaque potentiellement le cœur de la proposition de valeur des écoles ».
Lorsqu’un étudiant utilise l’IA trop tôt, il réduit son effort de mémorisation, d’analyse et de construction personnelle. Or « c’est l’effort cognitif qui fait qu’on apprend, qu’on retient, qu’on progresse, qu’on raisonne mieux » reprend Mathias Dufour. L’enjeu n’est donc pas d’interdire l’IA, mais d’organiser les conditions dans lesquelles elle peut être utilisée sans affaiblir les capacités fondamentales.
Plusieurs leviers d’action sont proposés. D’abord, sensibiliser les étudiants aux effets de leurs propres usages. Ensuite, aider les enseignants à diagnostiquer la vulnérabilité de leurs évaluations : devoirs à la maison, productions écrites, mémoires ou travaux de recherche peuvent être facilement contournés si leur format ne tient pas compte des usages réels de l’IA.
Vers des évaluations plus robustes. Les intervenants appellent à faire évoluer les modalités d’évaluation. Les devoirs sur table, les oraux, les productions fractionnées ou les travaux centrés sur le processus apparaissent comme des pistes plus solides : « Il ne s’agit pas seulement d’évaluer un résultat final, mais de vérifier comment l’étudiant raisonne, construit, critique et justifie ».
Une recommandation revient avec force : imposer un temps de réflexion sans IA avant tout recours à l’outil. « Il ne s’agit pas de dire, on ne fait jamais avec l’IA mais de préserver un moment de production personnelle. L’IA peut ensuite devenir un objet de comparaison, de critique ou d’amélioration », note Benoit Serre co-président du Cercle Humania qui réunit les principaux DRH français, lors de la table ronde de la Cdefm.
Là aussi les écoles réagissent comme l’explique Stéphanie Gauttier, professeure associés à GEM : « Face aux IA nous faisons évoluer la manière de structurer les rendus pour mieux suivre le cheminement intellectuel de l’étudiant. Nous regardons la progression, les échanges avec le tuteur, la capacité à justifier les choix, puis cela se conclut par une soutenance ». Dans les consignes de mémoire, l’école demande aux étudiants d’indiquer les moments où ils ont utilisé des IA, les outils mobilisés, les traitements réalisés et les raisons de cet usage. « Nous avançons vers une logique de versioning : ce qui compte, ce n’est pas seulement la version finale, c’est aussi la capacité à comprendre le passage de la version initiale à la version enrichie », commente Philippe Monin, directeur académique de GEM.
La sérendipité menacée par les réponses instantanées. Un autre risque est évoqué lors de ce débat : la perte de sérendipité. La recherche traditionnelle, même imparfaite, obligeait à parcourir plusieurs sources, à comparer, à tomber sur des idées inattendues. Avec les assistants conversationnels, la réponse arrive plus vite, plus proprement, mais elle peut fermer l’exploration. Cette facilité peut affaiblir la capacité à inventer. Le danger n’est pas seulement de moins retenir, mais de moins explorer. « On a accès à quelque chose sans effort, du coup on ne le retient pas. Et sans effort, l’apprentissage comme la créativité risquent de s’appauvrir », s’inquiète Mathias Dufour.
Face à cet appauvrissement possible les campus sont un atout. Dans un monde où l’IA peut isoler, favoriser le présentiel, la discussion, la confrontation et l’expérience collective devient stratégique. Les soft skills ne sont pas accessoires : elles font plus que jamais partie de ce que les entreprises attendent des diplômés !
