L'IA, échafaudage ou béquille ?

Tu as sans doute croisé ce titre : ChatGPT abîmerait ton cerveau. Il circule depuis juin 2025, après une étude menée au MIT, une grande université américaine.

On y reviendra, promis. D'abord, une petite histoire.

Voici Maria et Hugo, collègues dans la même équipe. Un matin, leur responsable leur confie la même mission : un rapport d'avancement d'une page sur le projet que chacun·e suit, avec ce qui avance, ce qui bloque et ce qu'ils proposent. Ni l'un ni l'autre n'a jamais écrit ce genre de rapport : il faut trier les informations, résumer l'essentiel, décider quoi proposer.

Ils ont la même IA sous la main, un assistant comme ChatGPT. Le soir, deux rapports arrivent, clairs, bien construits. Si tu étais leur responsable, tu ne verrais aucune différence.

Retiens ce point. Il va compter.

Le lendemain, leur responsable leur demande un nouveau rapport, sur un autre projet, pour midi. Cette fois, l'IA est en panne.

Maria rend son rapport en avance. Hugo fixe sa page blanche. Il tape « Rapport d'avancement », l'efface, le retape.

Hier, leurs rapports se valaient. Aujourd'hui, l'une sait faire, l'autre bloque. Réussir une tâche et l'avoir apprise sont deux choses différentes. La réussite se voit tout de suite ; l'apprentissage, le jour où il faut refaire seul.

Pourquoi ?

Petit indice : la réponse se trouve dans leurs écrans de la veille.

Maria a d'abord écrit seule un premier brouillon, un peu maladroit. Puis elle a demandé à l'IA : « Qu'est-ce qui manque dans mon brouillon, et pourquoi ? » Elle a complété elle-même. Puis : « Dans ce que j'écris sur ce qui bloque, est-ce que j'accuse quelqu'un sans le vouloir ? » Elle a reformulé elle-même. Pour finir : « Pose-moi une question pour vérifier que j'ai compris ce qu'un bon rapport doit contenir. »

Hugo a demandé à l'IA : « Voici mes notes : rédige un rapport d'avancement. » Puis : « Rends-le plus professionnel. » Terminé.

Tous les deux ont reçu de bonnes réponses. Maria a fait elle-même le travail de trier, de résumer et de comprendre ce qui manquait. Hugo a laissé ce travail à l'IA.

Pour Maria, l'IA a servi d'échafaudage. Sur un chantier, l'échafaudage aide à monter le mur. Ensuite on le retire. L'apprenti, lui, a appris à monter des murs. Le lendemain, sans IA, Maria tient seule.

Pour Hugo, l'IA a servi de béquille. Elle a porté le poids à sa place, et ce qu'il sait faire seul ne s'est pas renforcé. Le jour où on l'a retirée, il est tombé.

L'opposition entre ces deux images donne son titre à une étude de l'université Stanford, publiée en 2025.

Retiens la règle : la même IA peut servir d'échafaudage ou de béquille. Ta façon de lui demander, ou la façon dont elle est réglée, par exemple pour guider par des indices, fait la différence.

Une béquille n'a rien de honteux quand la tâche sort de ce que tu dois apprendre. Un gestionnaire pédagogique résumait ainsi le cas du dossier technique d'un apprenti couvreur :

« Qu'il le fasse écrire par ChatGPT, je m'en fous. »

Le métier de cet apprenti se fait sur le toit. Pour ce dossier, la béquille se défend. Le rapport de Hugo, lui, revient dès le lendemain : l'écrire fait partie de son travail.

Pourquoi l'une apprend-elle, et l'autre nettement moins ? En un mot : l'effort.

Maria a écrit son brouillon seule, puis l'a complété et corrigé elle-même : elle a dû trier, chercher ses mots, se tromper, comprendre ce qui manquait. Or chercher dans ta mémoire renforce ce que tu retiens. En 2006, deux psychologues l'ont mesuré : des étudiant·es qui se testaient sur un texte s'en souvenaient mieux quelques jours plus tard que celles et ceux qui l'avaient relu. Cinq minutes après, c'était l'inverse. Les psychologues Robert et Elizabeth Bjork parlent de difficultés désirables, des difficultés qui valent la peine : ce qui te ralentit aujourd'hui t'aide à retenir demain.

Hugo a sauté cette étape. La réponse arrivait toute faite : rien à chercher, rien à réparer, donc peu à retenir.

Jusqu'ici, Maria et Hugo sont une histoire inventée. Trois études mesurent ce qu'elle raconte.

Un : même IA, deux réglages. En Turquie, près de 1 000 lycéen·nes ont révisé leurs maths sans IA, avec une IA proche de ChatGPT en accès libre, ou avec une IA réglée pour guider par des indices. Comparé au groupe sans IA, le groupe en accès libre faisait 48 % mieux aux exercices, puis 17 % moins bien à l'examen, passé sans IA. Le groupe guidé faisait 127 % mieux aux exercices, et obtenait à peu près la même note à l'examen.

Deux : même IA, deux façons de demander. Cinquante-deux développeur·ses découvraient une boîte à outils de programmation, la moitié avec une IA. Au quiz final, passé sans IA, celles et ceux du groupe IA qui lui confiaient le travail sans chercher à comprendre ont obtenu en moyenne, selon leur profil, de 24 à 39 %. Celles et ceux qui lui posaient des questions pour comprendre ont obtenu de 65 à 86 %.

Trois : ce qui reste un mois et demi plus tard. Au Brésil, 120 étudiant·es ont étudié la même matière, avec ou sans ChatGPT en usage libre. Quarante-cinq jours plus tard, test surprise pour les 85 qui sont revenu·es : 57,5 % de bonnes réponses dans le groupe ChatGPT, 68,5 % dans l'autre.

Sans garde-fous, l'IA sert facilement de béquille. En 2026, l'OCDE fait le même constat : une tâche réussie avec l'IA ne garantit aucun apprentissage.

Revenons au titre du début. L'étude du MIT a suivi 54 adultes qui écrivaient, en plusieurs séances, avec ChatGPT, avec un moteur de recherche ou sans rien. Des capteurs enregistraient l'activité électrique de leur cerveau. Chez les utilisateur·rices de ChatGPT, les zones du cerveau coopéraient moins que dans les deux autres groupes. Après la première séance, la plupart de ces utilisateur·rices peinaient à citer une phrase de leur propre texte.

Inquiétant ? Prudence. L'étude n'a pas encore été relue par d'autres chercheur·es, l'étape qui sert à repérer les erreurs avant publication. Seules 18 des 54 personnes ont participé à la dernière séance. Enfin, les chercheur·es Vitomir Kovanovic et Rebecca Marrone relèvent un déséquilibre : à cette séance, les utilisateur·rices de ChatGPT écrivaient sans aide pour la première fois, face à un groupe qui l'avait déjà fait trois fois.

Les études de cette page disent une chose plus modeste que ce titre : confier le travail à l'IA sans chercher à comprendre fait nettement moins apprendre.

Reste une question : la veille, pourquoi Hugo ne s'est-il pas aperçu qu'il apprenait si peu ?

Un texte qui se lit facilement donne l'impression d'avoir compris. En le lisant, tu reconnais les bonnes idées, et tu confonds reconnaître et savoir les écrire toi-même. Des psychologues l'ont montré : on juge ce qu'on a appris à la facilité ressentie sur le moment. Le rapport de Hugo, fluide et écrit par l'IA en quelques secondes, renforçait cette impression. Dans l'étude turque, les élèves aidé·es par l'IA pensaient d'ailleurs avoir mieux appris qu'en réalité.

L'angle mort existe aussi dans l'autre sens. Si tu évites l'IA par méfiance, tu ignores peut-être ce qu'elle apporte quand elle te fait réfléchir. Avec l'IA réglée pour guider par des indices, les lycéen·nes turc·ques réussissaient mieux leurs exercices, et obtenaient à peu près la même note à l'examen.

Après ce blocage, Hugo relit ses conversations de la veille, comme toi tout à l'heure. Il voit le problème : il n'a rien cherché lui-même.

La semaine suivante, il fait comme Maria. Il écrit d'abord son propre brouillon, demande à l'IA ce qui manque et pourquoi, puis lui demande de le questionner pour vérifier qu'il a compris.

La fois suivante où il doit écrire un rapport sans IA, Hugo le rend à l'heure. Même personne, même IA, autre façon de demander : la béquille est devenue un échafaudage.

Chez Hugo, la béquille était une habitude. Une habitude, ça se change.

Un : dire que tu as utilisé l'IA quand les règles le demandent. Selon le cadre, elle peut être interdite, autorisée avec ou sans déclaration, ou encouragée.

Deux : rester responsable de ce que tu envoies. L'IA se trompe parfois, même quand elle a l'air sûre d'elle. C'est ton nom qui figure en bas du document.

Trois : choisir l'outil à la mesure de la tâche. Selon Google, une question écrite typique posée à Gemini, son IA, consomme moins d'électricité que neuf secondes de télévision. Une vidéo générée, ou une IA qui travaille seule de longues minutes, en consomme beaucoup plus.

Prends une demande que tu fais souvent à l'IA, et transforme-la.

« Rédige un rapport sur ce projet » devient « Voici mon brouillon : qu'est-ce qui n'est pas clair, et pourquoi ? »

« Résume ce document » devient « Voici mon résumé : qu'est-ce qui manque ? »

« Corrige mon texte » devient « Souligne mes erreurs sans les corriger, je m'en charge. »

Alors, ChatGPT abîme-t-il ton cerveau ? Les études actuelles ne permettent pas de le dire. Ton cerveau apprend quand tu lui laisses le travail de comprendre.

Dans mes formations, je vois des apprenant·es qui ne retiennent presque rien quand l'IA fait à leur place. C'est pour ça que je défends la validation de la compétence : ce qu'on sait faire seul, le lendemain, comme Maria le jour de la panne. Les deux rapports rendus la veille ne suffisaient pas à prouver cette compétence.

La prochaine fois, pose-toi une seule question : est-ce que je lui demande de faire, ou de me faire comprendre ?