ESDST’2026

Résumé

Dans le monde actuel, la transformation numérique change

beaucoup de domaines y compris l’éducation. L’autonomie est

une compétence importante pour apprendre aujourd’hui et

demain. Plusieurs recherches (Bozkurt et al., 2023 ; Wang

et al., 2024) montrent que l’intelligence artificielle (IA)

peut soutenir les apprentissages, surtout dans les matières

scientifiques. En Sciences de la Vie et de la Terre (SVT),

les apprenants doivent observer, comprendre et expliquer

les phénomènes. Comme cette matière demande du

raisonnement, l’IA générative peut devenir une aide

intéressante pour guider les apprenants, à condition

qu’elle soit utilisée avec prudence. Au cycle secondaire,

apprendre de façon autonome reste difficile pour beaucoup

d’apprenants. Certains ont du mal à planifier une activité,

à gérer le temps ou à vérifier s’ils ont vraiment compris.

D’autres cherchent une réponse très rapide et oublient

l’explication, ce qui peut réduire la compréhension des

notions (Farrokhnia et al., 2023). Dans ce contexte, cette

étude s’appuie sur les travaux existants pour interroger

l’impact de l’intelligence artificielle générative (IAG)

sur l’apprentissage autonome en sciences de la vie et de la

terre (SVT) au cycle secondaire. Il vise à comprendre

comment l’IA générative influence l’autonomie des

apprenants en SVT au secondaire et dans quelles conditions

elle peut améliorer l’apprentissage sans remplacer l’effort

de réflexion. À cette fin, nous avons réalisé une revue

systématique basée sur des articles scientifiques. Les

mots-clés ont été construits avec une démarche inspirée de

PICO (Miller et al. 2001) et la sélection a suivi les

recommandations PRISMA (Moher et al., 2010). La recherche

couvre la période 2019-2025 et s’appuie sur des revues

indexées : Scopus, Taylor & Francis, Springer et Web of

Science. Au départ, 1605 articles ont été identifiés. Après

tri et sélection, 12 études ont été retenues, soit environ

0,75% du total. Les résultats obtenus montrent que 75% des

retenues d’études confirment que l’IAG peut améliorer

l’autonomie des apprenants notamment en facilitant la

planification du travail et de la gestion du temps. Environ

67% observent une progression de l’auto-évaluation car

l’apprenant repère plus vite ses erreurs et ajuste sa

méthode. Environ 83% mettent en avant une rétroaction

rapide et personnalisée, qui aide à avancer étape par étape

et qui peut aussi encourager l’apprenant à reformuler ses

questions. En même temps, environ 50% alertent sur des

risques comme le copieur-coller, la confiance excessive

dans l’outil ou l’acceptation d’informations incorrectes.

Ces risques montrent que l’accompagnement de l’enseignant

est nécessaire. Un cadre simple, des règles claires et des

tâches où l’apprenant doit justifier sa réponse peuvent

aider à garder un apprentissage sérieux et profond. Il est

également important d’apprendre aux apprenants à vérifier

les informations, à comparer les sources et à expliquer le

chemin suivi pour arriver à une réponse. L’IA générative

peut renforcer l’autonomie en SVT au secondaire mais elle

doit rester un outil d’aide. Pour la suite, il serait utile

de tester ces usages en classe sur une période plus longue,

de mesurer l’effet sur la compréhension scientifique et la

motivation et d’étudier aussi les besoins de formation des

enseignants.