Grégoire Genest est Fondateur d’Albert School, une école hybride data, AI et business créée en 2022 et partenaire de Mines Paris-PSL.

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En avril, l’université de Stanford a réinstauré les examens surveillés en présentiel, rompant avec plus d’un siècle de confiance dans son code de l’honneur. Ses étudiants repassent leurs épreuves à la main, dans les « Blue Books », ces cahiers bleus des années 1920. Un étudiant de la promotion sortante l’a raconté dans le New York Times  : des camarades signaient des engagements jurant ne pas avoir utilisé ChatGPT pendant que l’outil restait ouvert dans l’onglet voisin. Près d’un étudiant en informatique sur deux déclarait préférer tricher plutôt qu’échouer.

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Six semaines plus tard, la même université publiait une étude où seize professeurs de droit, évaluant à l’aveugle près de trois mille réponses à des questions d’étudiants, préféraient celles de l’intelligence artificielle dans trois cas sur quatre. Ils les jugeaient aussi trois fois moins souvent trompeuses que celles de leurs collègues. Les chercheurs avaient choisi le droit des contrats précisément parce qu’il exige du raisonnement, pas de la restitution. Une seule institution, deux images. L’université la plus technophile du monde ressort le stylo-bille pendant que ses laboratoires démontrent que la machine répond mieux que ses maîtres. Tout le dilemme de l’enseignement supérieur tient entre ces deux images. La France n’y échappe pas : 92 % de nos étudiants ont déjà utilisé l’IA dans leurs études, près d’un sur deux quotidiennement.

Distinguons quatre choses. L’information : les faits, les données, les contenus. L’IA en a pulvérisé la rareté. Aucune école ne justifie plus son existence en étant le lieu où l’information habite. Le savoir : l’information structurée et intériorisée par une personne. Ce qui peut être consulté en temps réel n’a plus besoin d’être transmis ; les modèles mentaux et les réflexes sous pression, eux, doivent toujours être construits. L’intelligence : la capacité d’appliquer le savoir à des situations qui ne ressemblent à rien de connu. L’IA ne la remplace pas. Elle en multiplie la demande, car elle produit en abondance des textes fluides, plausibles et faux, qu’il faut être intelligent pour évaluer. L’identité, enfin : le goût, les valeurs, la tenue dans la décision. L’IA n’y touche pas.

Face à ce fait accompli, une thèse gagne du terrain. Laurent Alexandre et Olivier Babeau l’ont formulée sans détour : ne faites plus d’études. L’intelligence devient gratuite, l’université doit se réinventer ou disparaître. Prenons cette thèse au sérieux, car son diagnostic est exact. Une institution dont la valeur repose sur la transmission d’information vend un produit mort. Mais la conclusion confond ce que l’école a longtemps vendu avec ce qu’elle peut produire. Alexandre et Babeau ont raison sur les deux premiers étages et tort sur les deux derniers. Le Blue Book commet l’erreur inverse : il protège l’évaluation du savoir au lieu de se demander si c’est encore le savoir qu’il faut évaluer. Car l’économie de la médiocrité s’est renversée. Tout le monde produit désormais une dissertation acceptable, une analyse correcte, un plan d’affaires présentable. L’IA rend la médiocrité gratuite. Elle ne rend pas l’excellence facile. Ce qui devient rare, donc précieux, donc enseignable, c’est le jugement : savoir ce qui compte, ce qui est vrai, ce qui manque, et quelle décision en découle. Notre système, j’en faisais le constat dans ces colonnes à propos des mathématiques, excelle à mesurer la restitution. Il ne sait presque rien évaluer du jugement.

Réguler l’usage de l’IA demande un travail pédagogique, pas un règlement intérieur.

Grégoire Genest

On objectera que les premières études sur la délégation cognitive sont inquiétantes : l’étudiant qui sous-traite son raisonnement apprend moins, retient moins, pense moins. C’est vrai. Et c’est l’argument décisif contre l’interdiction comme contre le laisser-faire, qui échouent pour la même raison : tous deux abandonnent l’étudiant seul face à l’outil. L’interdiction ne supprime pas l’usage, elle le rend clandestin. Stanford l’a appris : l’engagement sur l’honneur signé devant l’onglet ouvert. La seule réponse sérieuse est de structurer l’usage. C’est un travail pédagogique, pas un règlement intérieur.

Trois ruptures en découlent. Déplacer l’évaluation vers ce que l’IA ne peut pas accomplir à la place de l’étudiant : soutenances, questions adverses, portfolios de démarche, travail observé. Non pas pour y interdire l’IA, qui y est souvent attendue, mais parce que l’étudiant doit défendre, justifier et assumer chaque décision de son rendu.

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La règle tient en une phrase : l’usage déclaré est permis, la dissimulation est la faute. Refonder le métier d’enseignant : si la machine explique mieux, le professeur ne vaut plus par l’explication. Il vaut comme calibreur de jugement, celui qui attrape la réponse plausible et fausse que l’étudiant a acceptée. Exiger enfin que l’institution s’applique le traitement qu’elle prescrit : une école qui enseigne le doute méthodique pendant que sa scolarité tourne sur des logiciels de 2012 produit une contradiction que les étudiants voient parfaitement.

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Le test décisif est simple. Entrez dans une salle de cours. Ce qui s’y passe pourrait-il se dérouler à l’identique dans un établissement qui n’aurait jamais entendu parler d’IA ? Si oui, l’établissement n’a pas changé. Il a changé sa plaquette. La quasi-totalité de notre enseignement supérieur échoue à ce test. Le mien aussi, par endroits. Autant le dire.

Reste la question qu’Alexandre pose à juste titre : si une personne motivée, seule avec une IA, peut acquérir l’information et une bonne part du savoir, que produit l’école qu’elle ne peut acquérir ainsi ? L’intelligence et l’identité se construisent par l’enjeu, le temps long, la présence des autres, la friction, l’imitation de ceux qu’on admire. Rien de tout cela ne se produit seul face à un écran. Tout cela se produit dans une promotion, sur des années. C’est cela, et peut-être seulement cela, que l’école vend encore.