ESDST’2026

Résumé

Contexte et problématique

L’usage de l’intelligence artificielle générative (IAG) dans l’enseignement supérieur bouleverse, de plus en plus et profondément, les façons d’apprendre aujourd’hui. Les modèles classiques comme Technology Acceptance Model (TAM) ou Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) mettent surtout en avant les bénéfices attendus: gain de temps, efficacité, réduction de l’effort. Mais, ils ne s’intéressent pas suffisamment à l’impact réel de ces outils sur les mécanismes cognitifs et sur la formation des compétences essentielles du 21ème siècle, comme l’autonomie ou la pensée critique.

En d’autres termes : L’IAG aide-t-elle réellement les étudiants à se concentrer sur des tâches plus complexes, ou risquons-nous de créer une paresse cognitive, où l’outil remplace la réflexion ?

Importance de l’étude

Un brassage de la littérature montre que la majorité des études se sont intéressées au traitement de la problématique d’adoption de l’IAG, mais très peu de ce qui se passe dans la tête de l’utilisateur : Comment et pourquoi certains étudiants deviennent-ils dépendants ?

Une question clé reste largement inexplorée : Réduire la charge extrinsèque grâce à l’IAG peut-il, paradoxalement, empêcher le développement de la charge germane ?

Cette étude cherche donc à analyser les usages de l’IAG, qui peuvent être :

● positifs : aider à mieux gérer l’information et réduire la surcharge mentale ;

● négatifs : encourage une forme de dépendance et paresse qui nuit à l’intellect en réduisant sa capacité d’analyse et de synthèse.

Méthodologie

L’étude repose sur un questionnaire quantitatif distribué à des étudiants. L’instrument de mesure, conçu pour une analyse par équations structurelles (PLS-SEM) intègre des échelles validées issues de la Théorie de la Charge Cognitive. Cette analyse étudie les liens entre l’effort perçu, la confiance dans l’IAG, l’inertie cognitive et les comportements de dépendance, en tenant compte du rôle modérateur de la motivation.

Résultats attendus

Les analyses exploratoires indiquent un système d’effets complexes et on s’attend à observer dans nos résultats :

● une baisse notable de la charge extrinsèque grâce à l’IAG

● un risque d’inertie cognitive lorsque l’étudiant fait trop confiance à l’outil

● des différences entre cycles d’études

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Contributions scientifiques

Cette étude étend la théorie de la charge cognitive au contexte de l’apprentissage assisté par l’IAG en mettant en évidence le double rôle de la charge pertinente.

Le travail met en évidence un équilibre fragile entre une utilisation de l’IAG qui améliore l’efficacité cognitive à court terme et un processus d’apprentissage profond qui peut être éroder à long terme, via des mécanismes de désengagement cognitif, de dépendance et d’inertie.

Sur le plan pratique, cette étude identifie des cibles d’intervention concrètes pouvant éclairer les politiques éducatives afin de savoir utiliser l’outil de manière réfléchie et critique.