Des expériences révélatrices
Des chercheurs de l'UC Berkeley, de Carnegie Mellon et du MIT ont mené trois séries d’expériences impliquant plus d’un millier de participants. L’objectif était d’observer comment l’accès à un chatbot d’intelligence artificielle influençait la capacité à résoudre des problèmes mathématiques et à comprendre des textes.
Première série : calculs avec fractions
354 volontaires ont reçu quinze exercices de fractions. Un groupe a travaillé sans assistance, tandis que l’autre pouvait interroger le chatbot, obtenir des explications ou même demander la réponse directe. Après douze questions, l’aide a été retirée et les trois dernières tâches ont dû être accomplies de façon autonome.
Deuxième série : confirmation à plus grande échelle
Un second test a rassemblé 667 participants, reproduisant le même protocole afin de vérifier la robustesse des résultats.
Troisième série : compréhension de texte
Enfin, 201 sujets ont été confrontés à des questions de lecture, avec la même répartition entre assistance IA et travail solitaire.
Impact sur la performance et la persévérance
Les données sont sans équivoque. Tant que le chatbot était disponible, le groupe assisté affichait un taux de réussite supérieur. Dès que le soutien a disparu, son niveau de performance a chuté drastiquement. Dans le premier test, les participants aidés ont résolu correctement seulement 57 % des trois dernières questions, contre 73 % pour le groupe sans IA. Ils ont également abandonné davantage de problèmes (20 % contre 11 %).
Les deux expériences suivantes ont reproduit ce schéma : les individus dépendants de l’IA ont obtenu des scores nettement inférieurs et ont renoncé plus fréquemment aux tâches difficiles. Dans le volet de compréhension de texte, le groupe assisté a atteint 76 % de bonnes réponses, alors que le groupe autonome a atteint 89 %.
Pourquoi cette différence ?
Plusieurs explications sont avancées. D’abord, la rapidité des réponses IA crée une habitude où l’effort mental semble plus long lorsqu’il faut se débrouiller seul, même si le temps réel n’a pas changé. Ensuite, l’accès instantané aux solutions supprime le « productive struggle », ce processus d’effort, d’erreur et de tâtonnement qui consolide la compréhension et révèle les points forts et faibles de chaque apprenant.
En l’absence de ce combat cognitif, l’apprentissage devient superficiel : l’étudiant obtient la bonne réponse sans passer par le raisonnement qui aurait renforcé la mémoire et la confiance en ses propres capacités. Ainsi, l’usage excessif de l’IA pourrait, à long terme, éroder l’autonomie et la ténacité nécessaires pour affronter des défis complexes.
Ces résultats incitent à réfléchir à la place que l’on veut accorder aux assistants numériques dans l’éducation et le travail quotidien. Utiliser l’IA comme un simple outil de vérification, plutôt que comme un substitut complet, pourrait préserver la capacité à persévérer et à développer une pensée critique.
