Une inflation des notes inédite depuis l’arrivée de ChatGPT
L’essor fulgurant de l’intelligence artificielle générative dans les universités américaines s’accompagne d’un phénomène qui inquiète le monde académique : les étudiants obtiennent de meilleures notes, mais apprennent moins. C’est le constat d’un working paper publié par l’université de Californie à Berkeley, qui analyse l’évolution des résultats universitaires depuis l’arrivée de ChatGPT sur le marché.
Selon cette étude, les cours exposés à l’IA ont connu une augmentation significative des notes les plus élevées. Depuis la démocratisation des outils d’IA générative, la proportion de « A » – l’équivalent des meilleures mentions – aurait progressé de 30 % dans les cours concernés. Une flambée qui ne s’expliquerait pas par une hausse équivalente du niveau académique.
Pour les chercheurs, cette inflation est directement liée aux nouveaux usages de l’IA par les étudiants. Loin d’être marginale, cette pratique serait désormais intégrée dans les habitudes de travail d’une partie importante des inscrits à l’université.
Trois façons d’utiliser l’IA pour ses études
L’étude distingue trois grands types d’usage de l’intelligence artificielle générative dans le cadre universitaire.
Premier cas : l’augmentation. L’outil joue alors un rôle d’assistance. Il aide à rechercher des informations, à reformuler des idées ou à structurer un plan, mais l’étudiant réalise l’essentiel du travail intellectuel. Dans ce cas, l’IA agit comme un soutien, comparable à un tutorat numérique.
Deuxième configuration : la réaffectation ou transformation des tâches. L’IA permet d’aborder des exercices nouveaux, intégrant directement ces outils dans le processus d’apprentissage. Certaines formations commencent par exemple à demander aux étudiants d’analyser ou de corriger des productions générées par IA.
Troisième cas, le plus problématique : la substitution. Ici, l’IA accomplit purement et simplement le travail à la place de l’étudiant. Rédaction de dissertations, résolution de problèmes de code, réponses complètes à des devoirs à domicile… L’intervention humaine se limite parfois à copier-coller le résultat.
D’après les chercheurs, si les trois usages peuvent améliorer les notes, seuls les deux premiers sont susceptibles de favoriser un réel apprentissage. Le troisième, en revanche, produit une illusion de compétence.
Des disciplines plus touchées que d’autres
Pour étayer ces constats, le chercheur Igor Chirikov, de l’université de Californie à Berkeley, a analysé plus de 500 000 inscriptions d’étudiants dans 84 départements d’une grande université texane, sur la période 2018-2025. Cette base de données couvre donc les années précédant et suivant l’arrivée des générateurs de texte grand public.
Les hausses de notes se concentrent principalement dans les cours comportant une forte proportion de travaux écrits ou de programmation informatique, en particulier lorsque la note repose largement sur des devoirs à réaliser hors surveillance.
Les dissertations à rendre à la maison, les rapports écrits ou encore les projets de codage effectués à distance constituent des situations idéales pour la substitution par l’IA. À l’inverse, les examens surveillés en présentiel, les oraux ou les débats en classe sont nettement moins concernés.
Pour les chercheurs, une partie non négligeable des étudiants utiliserait donc l’IA pour contourner l’évaluation traditionnelle, faussant ainsi l’appréciation réelle de leurs compétences.
Une pression académique qui encourage la dérive
L’étude rappelle que le GPA – la moyenne générale cumulative – joue un rôle déterminant dans l’avenir académique et professionnel des étudiants américains. L’accès aux masters sélectifs, aux écoles prestigieuses et à certains premiers emplois dépend étroitement de ces résultats chiffrés.
Dans ce contexte concurrentiel, l’IA peut apparaître comme un raccourci tentant. D’autant plus que plusieurs secteurs professionnels intègrent déjà massivement ces outils. Certains jeunes peuvent estimer qu’utiliser l’IA pendant leurs études revient simplement à s’adapter aux pratiques du monde du travail.
Le paradoxe est toutefois frappant : au moment même où l’automatisation progresse dans le marché de l’emploi, une formation affaiblie pourrait rendre les futurs diplômés plus vulnérables face à ces mêmes technologies.
Vers une main-d’œuvre moins compétente ?
Au-delà de la question des notes, l’enjeu est celui des compétences réelles acquises pendant les études. Si l’IA remplace les exercices destinés à développer l’analyse, la rédaction ou la résolution de problèmes, les étudiants risquent de sortir diplômés sans maîtriser pleinement ces fondamentaux.
Igor Chirikov évoque un possible effet de boucle : si l’IA se substitue aux tâches d’apprentissage, les diplômés arrivent sur le marché du travail avec des compétences affaiblies précisément dans les domaines où l’IA excelle déjà. Les entreprises, constatant ces lacunes, pourraient alors s’appuyer encore davantage sur l’automatisation.
Ce cercle vicieux accélérerait l’automatisation de certaines fonctions et pourrait contribuer à fragiliser l’emploi des jeunes diplômés. Plusieurs études récentes évoquent déjà un impact de l’IA sur les postes de début de carrière dans certains secteurs technologiques et administratifs.
Des universités encore en retard sur le phénomène
Quatre ans après l’arrivée de ChatGPT, les universités américaines peinent visiblement à adapter leurs modes d’évaluation. Les dispositifs anti-plagiat traditionnels se révèlent souvent inopérants face aux textes générés par IA, difficiles à distinguer d’une production humaine.
Certaines institutions commencent néanmoins à réagir. À Princeton, environ 30 % des étudiants de dernière année auraient reconnu avoir triché, principalement via l’IA générative, selon une enquête récente. Face à cette situation, la faculté a voté la suppression d’un code d’honneur datant de plus de 130 ans, qui autorisait les examens sans surveillance directe.
À Harvard, les enseignants débattent d’une mesure visant à limiter les notes A à un maximum de 20 % des étudiants par classe, afin d’enrayer l’inflation. Ces décisions témoignent d’un malaise croissant dans l’enseignement supérieur.
Quels enseignements pour la France ?
Si l’étude concerne une université américaine, ses conclusions résonnent fortement en France, où lycées et établissements d’enseignement supérieur sont eux aussi confrontés à l’usage massif des IA génératives.
Depuis 2023, de nombreux enseignants français signalent des devoirs dont le style et la structure trahissent une aide artificielle. Certains établissements ont renforcé les évaluations en présentiel ou privilégié les contrôles oraux pour limiter les dérives.
La question dépasse cependant la seule surveillance. Plusieurs spécialistes de pédagogie estiment qu’interdire purement et simplement l’IA serait illusoire. L’enjeu consisterait plutôt à encadrer les usages et à former les élèves à un emploi critique et réfléchi de ces outils.
L’IA peut en effet devenir un levier d’apprentissage si elle est utilisée pour accompagner la réflexion, stimuler la curiosité ou proposer des pistes de révision personnalisées. Mais sans cadre clair, elle risque de transformer l’évaluation en simple formalité technique, détachée des compétences réelles.
Réinventer l’évaluation à l’ère de l’IA
Face à ces constats, un nombre croissant d’experts plaide pour une évolution profonde des pratiques pédagogiques. L’accent pourrait être mis davantage sur l’oral, le travail collaboratif encadré, ou encore les projets nécessitant une démonstration progressive de la réflexion.
D’autres suggèrent d’intégrer explicitement l’IA dans certains exercices, afin d’apprendre aux élèves à analyser ses limites, vérifier ses réponses et exercer leur esprit critique. La question n’est plus de savoir si l’IA sera présente dans les parcours scolaires, mais comment l’intégrer sans sacrifier l’apprentissage.
Au cœur du débat demeure une interrogation fondamentale pour les familles et les enseignants : une bonne note reflète-t-elle encore un véritable niveau de maîtrise ? Si l’IA permet d’améliorer les résultats sans renforcer les compétences, le système éducatif devra rapidement ajuster ses repères pour préserver la valeur des diplômes et, surtout, garantir que les élèves apprennent réellement ce qu’ils sont censés apprendre.
