Les résultats publiés par l’OCDE le 8 septembre 2026 montrent une nouvelle baisse en mathématiques et en compréhension de l’écrit. Derrière le classement, une question plus importante se pose : comment détecter les lacunes plus tôt, faire pratiquer davantage et utiliser l’IA sans qu’elle pense à la place de l’élève ?
Un élève peut obtenir une note correcte, avoir révisé son cours la veille et pourtant rester incapable de refaire seul un exercice quelques jours plus tard.
C’est probablement l’un des enseignements les plus importants à tirer des résultats PISA 2025 publiés ce 8 septembre 2026. Le débat va naturellement se concentrer sur le classement de la France. Mais le sujet essentiel est ailleurs : que savent réellement faire nos élèves lorsqu’ils doivent lire, raisonner, interpréter une information ou résoudre un problème sans assistance ?
Le chiffre le plus préoccupant n’est donc peut-être pas le rang de la France.
C’est celui-ci : 21,3 % des élèves français de 15 ans sont peu performants simultanément en sciences, en mathématiques et en compréhension de l’écrit. La moyenne des pays de l’OCDE est de 19,7 %.
Autrement dit, environ un jeune français de 15 ans sur cinq se situe sous le niveau de compétence de base défini par PISA dans les trois grands domaines évalués.
Et ce niveau de base n’a rien d’exceptionnel. Il correspond à des capacités dont on a besoin dans la vie quotidienne : comprendre un texte relativement simple, interpréter des informations, utiliser des relations mathématiques élémentaires ou tirer une conclusion à partir de données.
La France n’est pas au fond du classement. C’est presque le problème
Commençons par éviter un diagnostic caricatural.
La France ne figure pas parmi les pays les plus faibles de PISA. Ses résultats restent proches de la moyenne des pays de l’OCDE :
| Domaine | France | Moyenne OCDE |
|---|---|---|
| Sciences | 483 | 482 |
| Mathématiques | 458 | 463 |
| Compréhension de l’écrit | 456 | 461 |
En sciences, la France est donc quasiment au niveau de la moyenne OCDE. Elle se situe cinq points en dessous en mathématiques et cinq points en dessous en lecture.
À première vue, rien de catastrophique.
Sauf que cette moyenne OCDE baisse elle aussi fortement.
Entre 2015 et 2025, les pays de l’OCDE ont perdu en moyenne 22 points en mathématiques et 28 points en compréhension de l’écrit. L’OCDE indique que la baisse de 22 points en mathématiques correspond à un peu plus d’une année d’apprentissage.
Être proche de la moyenne d’un ensemble qui recule n’est donc pas nécessairement rassurant.
Et l’écart avec les systèmes les plus performants reste considérable. Singapour atteint par exemple 563 points en mathématiques contre 458 pour la France. En sciences, le Royaume-Uni atteint 511 points contre 483 pour la France.
La question intéressante n’est donc pas : « Sommes-nous derniers ? »
Nous ne le sommes pas.
La question est plutôt : pourquoi acceptons-nous progressivement comme norme un niveau de compétences qui continue de diminuer ?
Le signal le plus inquiétant est la trajectoire
Une photographie peut tromper. Une trajectoire beaucoup moins.
Entre PISA 2022 et PISA 2025, la France perd :
- 16 points en mathématiques
- 18 points en compréhension de l’écrit
- 4 points en sciences
Sur la même période, la moyenne OCDE recule de 9 points en mathématiques, 14 points en lecture et 3 points en sciences.
La France ne connaît donc pas de rebond après la forte baisse constatée en 2022.
Plus préoccupant encore, regarder uniquement les trois dernières années donnerait une vision incomplète. Les difficultés précèdent largement la pandémie.
En mathématiques, la France obtenait 511 points en 2003. Elle en obtient 458 en 2025.
En compréhension de l’écrit, elle atteignait 505 points en 2012. Elle est aujourd’hui à 456.
Les sciences résistent mieux, mais elles suivent elles aussi une tendance négative sur longue période.
Le Covid a probablement aggravé les difficultés. Il ne suffit plus à les expliquer.
C’est un problème essentiel, car il change la nature des réponses à apporter. Une baisse temporaire peut appeler un rattrapage. Une dégradation qui s’étend sur plus d’une décennie oblige à regarder les mécanismes d’apprentissage eux-mêmes.
Derrière une moyenne nationale se cachent des élèves très différents
Une moyenne de 458 points en mathématiques décrit très mal une classe réelle.
Dans la même salle peuvent se trouver un élève qui maîtrise déjà largement le chapitre, un autre qui bloque sur la notion étudiée et un troisième dont la difficulté vient en réalité d’une notion apprise deux ans auparavant.
C’est précisément l’une des limites d’une moyenne.
PISA 2025 montre que 21,3 % des élèves français sont peu performants dans les trois domaines évalués, contre 19,7 % dans l’OCDE.
Mais l’autre extrémité de la distribution mérite également notre attention.
Seulement 9,8 % des élèves français atteignent les niveaux de performance élevés dans au moins l’un des trois domaines, contre 11,9 % en moyenne dans l’OCDE.
La France cumule donc deux difficultés : une proportion légèrement plus importante d’élèves très fragiles et une proportion plus faible de très hauts niveaux.
Réduire les difficultés scolaires ne signifie pas diminuer les exigences pour tous. Un système éducatif performant doit être capable de faire progresser simultanément celui qui a accumulé des lacunes et celui qui peut aller beaucoup plus loin.
C’est précisément ce qui rend la différenciation si difficile à réaliser dans une classe.
Un enseignant peut adapter son explication. Il peut proposer un exercice supplémentaire. Il peut reprendre une notion avec un élève. Mais il lui est matériellement impossible de construire en permanence trente parcours entièrement individualisés tout en enseignant, corrigeant, évaluant et faisant vivre sa classe.
La technologie ne supprime pas ce problème. Elle peut en revanche prendre en charge une partie du diagnostic et de l’entraînement.
Le recul de la lecture devrait nous inquiéter autant que celui des mathématiques
Les mathématiques occupent souvent le centre du débat sur le niveau scolaire français.
Pourtant, les résultats en compréhension de l’écrit méritent une attention au moins équivalente.
La France passe de 474 points en 2022 à 456 en 2025.
Et cette baisse intervient au moment même où notre environnement exige de savoir traiter toujours plus d’informations.
Lire correctement aujourd’hui, ce n’est pas seulement terminer un roman ou comprendre un texte en cours de français.
C’est comprendre précisément une consigne de mathématiques.
C’est identifier les informations utiles dans un exercice de physique.
C’est analyser une source en histoire.
C’est distinguer un argument d’une affirmation.
C’est repérer une incohérence dans une réponse générée par ChatGPT.
C’est comparer plusieurs sources avant de considérer une information comme fiable.
L’essor de l’intelligence artificielle ne rend donc pas la lecture moins nécessaire.
Il la rend encore plus stratégique.
Plus une machine est capable de produire facilement un texte convaincant, plus l’élève doit être capable de lire ce texte avec attention et esprit critique.
Un adolescent qui ne comprend pas précisément une question aura également du mal à juger correctement la réponse que lui fournit une IA.
Comprendre n’est pas encore savoir
Il existe un autre piège, beaucoup moins visible qu’une mauvaise note.
Le faux sentiment de maîtrise.
Vous relisez une leçon. Tout vous semble familier.
Vous regardez la correction d’un exercice. Le raisonnement paraît évident.
Vous demandez à une IA de vous expliquer une équation. Son explication semble parfaitement claire.
Puis, le lendemain, vous essayez de résoudre seul un exercice similaire.
Blocage.
Ce phénomène est fondamental pour comprendre la différence entre accéder à une information et apprendre.
Reconnaître une réponse n’est pas savoir la retrouver. Comprendre une correction n’est pas nécessairement savoir refaire l’exercice seul.
L’apprentissage exige aussi de récupérer l’information en mémoire, de l’utiliser dans un contexte différent, de faire des erreurs, de recevoir un retour puis de recommencer.
C’est pourquoi la simple multiplication des contenus éducatifs ne suffira probablement pas à inverser les tendances révélées par PISA.
Les élèves n’ont jamais eu accès à autant de cours, de vidéos, de fiches, de moteurs de recherche et désormais d’IA capables de leur expliquer presque n’importe quelle notion.
Le problème n’est plus seulement l’accès au savoir.
Il devient : quelle notion cet élève ne maîtrise-t-il pas réellement, et que doit-il faire maintenant pour progresser ?
L’intelligence artificielle peut aggraver le problème. Ou aider à le résoudre.
Il serait tentant de tirer de PISA une conclusion simple : les écrans et l’intelligence artificielle feraient baisser le niveau des élèves.
Les données ne permettent pas une affirmation aussi directe.
PISA met en évidence des associations entre certains usages du numérique et les performances scolaires. Une association statistique n’est pas une preuve de causalité.
L’OCDE adopte d’ailleurs une position beaucoup plus nuancée : une utilisation ciblée des technologies et de l’IA peut soutenir les apprentissages, notamment pour fournir du feedback ou personnaliser des exercices. En revanche, les distractions numériques et les usages qui se substituent à l’activité intellectuelle de l’élève posent problème. Le rapport insiste sur un principe : l’outil ne doit pas penser à la place de l’élève.
C’est une distinction essentielle.
Prenons un exercice de mathématiques.
Un élève bloque.
Première possibilité : il photographie l’exercice, demande la réponse à une IA, recopie la solution et passe à la question suivante.
Le devoir est terminé. L’apprentissage, beaucoup moins probablement.
Deuxième possibilité : l’outil lui demande ce qu’il a compris de la question, identifie l’étape où son raisonnement bloque, propose un premier indice puis un second si nécessaire, et lui demande finalement de résoudre lui-même le problème.
La technologie utilisée est proche.
L’activité cognitive demandée à l’élève est complètement différente.
La bonne question n’est donc plus seulement : utilisons-nous de l’IA à l’école ?
Mais : que fait l’élève pendant que l’IA l’aide ?
Pour les enseignants, le véritable enjeu est de différencier sans multiplier leur charge de travail
PISA n’apporte évidemment pas une solution unique aux difficultés françaises.
Les enseignants restent au coeur de l’apprentissage. Leur connaissance de la classe, leur capacité à expliquer, à motiver, à maintenir une exigence et à interpréter les difficultés d’un élève ne peuvent pas être remplacées par un logiciel.
La technologie devient intéressante lorsqu’elle permet d’agir sur ce qu’un enseignant peut difficilement réaliser seul à grande échelle.
Prenons une classe de 30 élèves qui vient de terminer un chapitre.
Un quiz permet de constater que huit élèves ont échoué.
Mais ces huit élèves n’ont pas forcément la même difficulté.
L’un n’a pas compris la notion centrale.
Un autre maîtrise la notion mais interprète mal les consignes.
Un troisième bloque parce qu’un prérequis ancien n’est pas acquis.
Donner le même exercice supplémentaire aux huit élèves traite imparfaitement le problème.
Un système numérique peut aider à descendre au niveau de la notion, identifier les erreurs récurrentes, proposer un entraînement différent selon les besoins et restituer ensuite ces informations à l’enseignant.
Ce n’est pas automatiser l’enseignement.
C’est automatiser une partie du diagnostic et de la pratique pour rendre l’intervention humaine plus précise.
Pour les parents, regarder le temps de travail ne suffit plus
« Tu as travaillé combien de temps ? »
La question est compréhensible. Elle mesure pourtant assez mal l’apprentissage.
Une heure passée à relire passivement un chapitre n’a pas nécessairement la même valeur qu’une demi-heure passée à essayer de restituer une leçon, répondre à des questions, identifier ses erreurs puis retravailler les notions fragiles.
Une question plus utile serait parfois :
« Qu’est-ce que tu sais refaire seul maintenant que tu ne savais pas faire avant ? »
Pour un parent, les résultats PISA rappellent ainsi plusieurs choses simples.
Un enfant qui dit avoir compris n’a pas nécessairement mémorisé.
Un enfant qui utilise ChatGPT pour ses devoirs n’apprend pas nécessairement moins, mais il n’apprend pas nécessairement davantage non plus.
Une mauvaise note ne dit pas toujours où se trouve la difficulté.
Et une lacune non traitée peut en provoquer d’autres lorsqu’une nouvelle notion repose sur la précédente.
L’objectif n’est donc pas de surveiller chaque exercice. Il est progressivement de rendre l’élève capable d’identifier ce qu’il maîtrise, ce qu’il ne maîtrise pas et ce qu’il doit retravailler.
Pour les établissements, interdire l’IA ne suffira pas
Les élèves utilisent déjà des intelligences artificielles génératives.
La question pour un établissement n’est plus réellement de savoir s’il souhaite que l’IA existe dans le travail scolaire de ses élèves. Elle existe.
Le véritable choix porte sur son cadre d’utilisation.
Laisser chaque élève utiliser individuellement des outils généralistes conduit à des pratiques extrêmement différentes : recherche d’explications pour certains, génération directe des réponses pour d’autres, sans visibilité réelle pour les enseignants.
À l’inverse, encadrer les usages permet de poser des règles pédagogiques : quand l’IA peut-elle aider ? Que peut-elle révéler ? À quel moment doit-elle s’arrêter ? Comment vérifier que l’élève maîtrise ensuite seul la notion ?
La technologie doit également rester sous le contrôle pédagogique des enseignants.
Un professeur doit pouvoir utiliser ses propres documents, ses consignes et sa progression. Il ne devrait pas avoir à abandonner sa manière d’enseigner pour se conformer à celle décidée par un algorithme.
Là où Stewdy essaie d’apporter une réponse
Chez Stewdy, nous ne prétendons évidemment pas résoudre à nous seuls la baisse du niveau scolaire français.
PISA soulève des questions qui concernent les programmes, la formation, les pratiques pédagogiques, les moyens des établissements, les inégalités sociales, l’attention, la lecture, la place des familles et de nombreux autres facteurs.
Une plateforme technologique n’agit que sur une partie de cette équation.
Nous avons choisi de travailler sur quelques problèmes précis.
Le premier est le diagnostic des lacunes. Une mauvaise réponse doit permettre d’identifier la notion ou la compétence qui pose problème, pas uniquement produire une note.
Le deuxième est la personnalisation de l’entraînement. Deux élèves d’une même classe ne devraient pas nécessairement effectuer les mêmes exercices s’ils ne rencontrent pas les mêmes difficultés.
Le troisième est l’apprentissage actif. Stewdy utilise notamment des flashcards, des quiz, des exercices, la répétition espacée et une réflexion guidée destinée à amener l’élève vers la réponse plutôt qu’à la lui fournir immédiatement.
Le quatrième concerne le rôle de l’enseignant. Un professeur peut intégrer ses propres documents et ses consignes afin que les activités proposées aux élèves s’appuient sur son contenu pédagogique. L’IA n’a pas vocation à imposer une pédagogie parallèle à celle de la classe.
Enfin, le suivi peut être partagé avec les enseignants, les établissements et les familles afin que les difficultés soient plus visibles et puissent être traitées plus tôt.
Ces choix ne constituent pas une preuve que la technologie améliorera mécaniquement les résultats scolaires.
Nos premiers retours terrain donnent néanmoins des indications intéressantes. Lors d’une étude menée en 2026, 100 % des élèves abonnés ayant répondu déclarent avoir gagné en autonomie, 90 % des abonnés et parents répondants estiment que Stewdy aide à organiser les révisions et 81 % des élèves testeurs répondants indiquent que la plateforme les aide à mieux comprendre leurs cours.
Ces résultats sont déclaratifs. Ils ne constituent ni une étude randomisée ni une preuve causale d’amélioration des notes ou des scores PISA.
Ils nous semblent néanmoins indiquer une direction : la technologie éducative devient intéressante lorsqu’elle aide progressivement l’élève à moins dépendre d’elle.
Le véritable test d’une technologie éducative
PISA 2025 ne nous dit pas qu’il faut mettre davantage d’ordinateurs dans les classes.
Il ne nous dit pas non plus que l’intelligence artificielle va résoudre les difficultés du système éducatif.
Son message est beaucoup plus exigeant.
Les élèves doivent apprendre à lire avec attention, raisonner, mémoriser, interpréter des informations, résoudre des problèmes et exercer leur jugement. Dans les pays de l’OCDE, les performances en lecture et en mathématiques sont aujourd’hui aux niveaux moyens les plus faibles jamais enregistrés par PISA.
Face à cette situation, opposer professeurs et technologie serait une erreur.
Un bon enseignant fait quelque chose qu’aucune plateforme ne peut réduire à un algorithme : il crée une relation pédagogique, fixe des exigences, comprend un contexte, encourage, confronte et fait grandir.
La technologie peut remplir une autre fonction : aider à détecter plus rapidement les difficultés, multiplier les occasions de pratiquer, adapter certains exercices et fournir du feedback lorsque l’enseignant ne peut matériellement être aux côtés de chaque élève.
Encore faut-il la juger sur le bon critère.
Pas sur le nombre de réponses qu’elle peut générer.
Pas sur la sophistication de son intelligence artificielle.
Pas même sur le temps passé par l’élève devant son écran.
Le test le plus utile est probablement beaucoup plus simple : après avoir utilisé l’outil, l’élève sait-il faire davantage de choses seul qu’avant ?
Sources
OCDE, Résultats du PISA 2025 (Volume I – version abrégée) : Des élèves prêts pour l’avenir, publié le 8 septembre 2026.
OCDE, PISA 2025 Results (Volume I): France, 8 septembre 2026.
OCDE, PISA 2025 : Forte baisse de niveau en lecture et en mathématiques dans la zone OCDE, communiqué de presse du 8 septembre 2026.
