IA : « décrochage entre pratiques étudiantes et réponse institutionnelle » ; les 3 pistes de Sébastien Tran

« La vraie question est celle de la maîtrise institutionnelle de cette transition »

Dans les grandes écoles comme dans les universités, un fossé se creuse silencieusement mais rapidement. D’un côté, des étudiants qui mobilisent quotidiennement l’intelligence artificielle pour produire, apprendre et s’organiser en cours, en travaux dirigés, en projets, à distance, etc. De l’autre, des enseignants et des institutions qui, pour beaucoup, n’ont pas encore structuré leur réponse pédagogique à cette réalité.

Les données internes d’Audencia, issues du dispositif AI4ALL conduit auprès de près de 1 000 étudiants sur deux cohortes successives, l’illustrent avec une clarté qui ne laisse plus de place au doute. Elles convergent avec les conclusions de l’enquête nationale de la Conférence des grandes écoles (CGE, novembre 2025, 5 069 répondants) : le décrochage entre pratiques étudiantes et réponse institutionnelle est désormais structurel. C’est à ce défi que l’enseignement supérieur doit aujourd’hui s’attaquer.

Une adoption étudiante massive, rapide et plurielle

Les chiffres issus du dispositif AI4ALL d’Audencia, 977 répondants sur deux cohortes en 2025 et 2026, révèlent une adoption qui a largement dépassé le stade expérimental pour devenir systémique.

• 99,3 % des étudiants ont déjà utilisé une IA générative.
• 38 % déclarent l’utiliser quasiment tous les jours, et 42 % au moins une à deux fois par semaine.

Entre la première cohorte (septembre 2025) et la deuxième (janvier-février 2026), l’usage quotidien est passé de 34 % à 42 %, soit une hausse de huit points en quelques mois. La dynamique d’adoption ne ralentit pas : elle s’accélère.

Ces usages sont loin d’être uniformes ou superficiels. Ils traversent tous les formats pédagogiques : en amont d’un cours pour se préparer, pendant pour prendre des notes ou reformuler, en aval pour réviser, structurer un rendu ou affiner une argumentation. Corriger et améliorer un texte mobilise ainsi 76 % des étudiants d’Audencia (81 % dans la seconde cohorte), trouver des idées 70 %, résumer du contenu 68 %.

L’IA n’est pas un outil ponctuel : elle s’est intégrée dans le flux de travail intellectuel des étudiants, au même titre que les moteurs de recherche.

L’enquête CGE confirme l’ampleur du phénomène à l’échelle nationale : 75 % des étudiants des grandes écoles utilisent l’IA de manière régulière, et 88 % de ceux des écoles de management le font quotidiennement ou plusieurs fois par semaine. Ce n’est plus un effet de mode générationnel : c’est une transformation profonde des manières d’apprendre, de chercher, de produire et de se préparer à une vie professionnelle que les étudiants anticipent, avec raison, comme profondément marquée par l’IA.

Plus de la moitié d’entre eux (53 % selon la CGE) considèrent d’ailleurs que l’IA aura un impact positif sur leur future carrière, et 49 % des étudiants Audencia la voient déjà comme un levier stratégique dans leur futur métier.

Une intégration pédagogique encore en construction

Face à cette réalité, la réponse pédagogique des établissements reste, dans l’ensemble, en cours de construction. L’enquête CGE est explicite : 48 % des enseignants ont une utilisation de l’IA occasionnelle ou inexistante.

Ce constat ne relève pas d’un manque de volonté, les enseignants sont, pour la plupart, conscients de la transformation en cours, mais d’un déficit d’accompagnement structuré, de temps disponible pour expérimenter, et de cadres institutionnels clairs pour intégrer ces outils dans les pratiques de classe et d’évaluation.

La situation est d’autant plus complexe que les niveaux de maturité varient considérablement d’un enseignant à l’autre. Certains ont d’ores et déjà reconfiguré leurs cours pour intégrer l’IA comme objet d’étude et comme outil pédagogique ; d’autres en sont encore à appréhender ses usages les plus basiques.

Cette hétérogénéité est naturelle dans toute transition technologique, mais elle devient un enjeu institutionnel lorsque l’écart avec les pratiques étudiantes est aussi marqué. Les étudiants évoluent dans un environnement où l’IA est omniprésente, tandis que certains espaces pédagogiques continuent de fonctionner comme si cette réalité n’existait pas.

Les dispositifs de gouvernance progressent. Selon la CGE, 56 % des grandes écoles ont mis en place une gouvernance spécifique pour piloter leur stratégie IA, et pour 93 % des établissements ayant formalisé cette stratégie, elle occupe une place essentielle dans leur plan stratégique global. Mais la traduction opérationnelle dans les pratiques de classe et les modalités d’évaluation reste le maillon faible. Les chartes d’usage se multiplient, les recommandations aussi mais il manque encore le passage à l’acte pédagogique à grande échelle.

Ce que les établissements doivent désormais engager

La question n’est plus de savoir si l’IA doit entrer dans les pratiques pédagogiques, elle y est déjà. La vraie question est celle de la maîtrise institutionnelle de cette transition. Trois niveaux d’action s’imposent simultanément.

Former l’ensemble du corps enseignant, à tous les niveaux de maturité. 88 % des enseignants et 82 % des étudiants sont favorables à ce que leur établissement investisse davantage dans des formations ou ressources autour de l’IA (CGE 2025). Cet accompagnement doit être différencié : ceux qui en sont aux premiers pas ont besoin de repères pratiques et d’espaces d’expérimentation sans risque ; ceux qui ont déjà avancé ont besoin de reconnaissance, de mutualisation et de temps pour approfondir. Il ne s’agit pas de former tous les enseignants de la même façon, mais de ne laisser personne au bord du chemin. L’objectif est de faire passer l’ensemble du corps enseignant d’une posture défensive ou attentiste à une posture active de co-conception des usages pédagogiques de l’IA.

Repenser l’évaluation des compétences. Les modalités d’évaluation traditionnelles, conçues dans un monde pré-IA, ont perdu une grande partie de leur pouvoir discriminant. La réponse ne réside pas dans la détection, souvent illusoire, mais dans la conception d’évaluations intrinsèquement résistantes à la substitution : mises en situation complexes, argumentation orale, positionnements personnels documentés, travaux itératifs incluant la traçabilité du raisonnement. L’enjeu est de certifier non plus la mémorisation mais la capacité à exercer un jugement critique augmenté, ce qui suppose d’intégrer l’IA comme partenaire assumé du processus d’apprentissage plutôt que comme menace à neutraliser.

Articuler la formation avec les besoins réels du marché du travail, dans toute sa diversité. La difficulté est ici redoublée par l’hétérogénéité de la maturité IA des entreprises. Certaines ont d’ores et déjà intégré l’IA au cœur de leurs processus et attendent des diplômés capables de travailler avec des agents autonomes, d’évaluer la fiabilité des outputs et de promouvoir une démarche d’usage responsable. D’autres en sont encore aux premières expérimentations. Les établissements d’enseignement supérieur ont un rôle de traducteur entre ces attentes hétérogènes et des parcours de formation suffisamment souples pour y répondre. Cela passe notamment par une montée en puissance des compétences que l’IA ne peut pas remplacer : résolution de problèmes complexes, pensée critique, créativité, éthique, intelligence relationnelle et par une capacité à contextualiser l’usage des outils selon les réalités sectorielles.

Les données d’Audencia et de la CGE dessinent un tableau cohérent : l’adoption de l’IA par les étudiants est massive, rapide et irréversible ; la réponse institutionnelle, elle, est encore trop fragmentée pour être pleinement à la hauteur de cet enjeu. Le vrai risque n’est pas que les étudiants utilisent l’IA, c’est qu’ils le fassent sans cadre, sans formation critique, et sans que leurs diplômes reflètent fidèlement les compétences qui leur seront demandées. Les grandes écoles, précisément parce qu’elles ont vocation à former des décideurs éclairés capables de naviguer dans la complexité, ont une responsabilité particulière : celle de ne pas laisser ce fossé se transformer en fracture durable. Il est encore temps de réduire l’écart, à condition d’agir avec la même vitesse et la même détermination que celles de nos étudiants.