L’intelligence artificielle s’invite à l’école, à l’université et à l’entrée dans la vie professionnelle. Elle inquiète les jeunes, bouscule les aînés et promet de rendre intelligible ce qui était hier réservé à quelques-uns. Entre la tentation de tout lui confier et celle de la tenir à distance, il existe une voie plus exigeante : la remettre à sa place d’outil, et reprendre la nôtre.
LA QUESTION QUE POSAIT HANNAH ARENDT
Dans « La crise de l’éducation », texte repris dans La Crise de la culture, Hannah Arendt écrivait que l’éducation est le point où se décide « si nous aimons assez le monde pour en assumer la responsabilité ». Elle ajoutait que c’est aussi là que nous choisissons de ne pas abandonner les jeunes à eux-mêmes, sans pour autant leur retirer la chance d’entreprendre quelque chose de neuf, que nous n’avions pas prévu.
Plus de 60 ans plus tard, la phrase n’a rien perdu de sa force. Arendt parlait de l’école et des enfants. La question vaut aujourd’hui pour tous les lieux où une génération accueille la suivante : la famille, l’université, et l’entreprise, où se poursuit une large part de la formation d’une vie. Face à l’IA, la question n’est donc pas d’abord technique. Elle est morale : aimons-nous assez le monde, et ceux qui y entrent, pour prendre la responsabilité de les y accompagner ?
UNE GÉNÉRATION QUI DOUTE
Les jeunes n’accueillent pas l’intelligence artificielle avec l’enthousiasme qu’on leur prête volontiers. Selon un sondage OpinionWay réalisé en mai 2026 pour Chance auprès de 513 étudiants français de 18‑24 ans, 61 % se disent inquiets pour leur avenir professionnel et 50 % craignent d’être remplacés par l’IA dans leur futur métier. Leur angoisse dominante n’est pourtant pas celle d’un remplacement total : 77 % anticipent un marché plus compétitif pour les jeunes diplômés et 59 % estiment que l’IA rend déjà la recherche d’emploi plus difficile. Le Baromètre Talents 2026 de SKEMA et EY va dans le même sens : 74 % des étudiants et jeunes diplômés interrogés considèrent que l’IA peut menacer les postes des primo-entrants.
Cette défiance n’a rien d’irrationnel. La direction générale du Trésor souligne elle-même que l’IA automatise les tâches codifiées, fondées sur des règles explicites et reproductibles, qui constituent souvent l’essentiel des missions confiées aux débutants. Ce que les jeunes perçoivent, c’est une double menace : une porte d’entrée qui se rétrécit, et un apprentissage qui semble dévalorisé avant même d’avoir commencé. À quoi bon apprendre à rédiger une note, construire une analyse ou écrire du code, si la machine le fait en quelques secondes ?
La réponse tient en un mot : le jugement. Ce que la machine produit, quelqu’un doit être capable de l’évaluer. Cette capacité ne s’acquiert qu’en ayant fait soi-même, en s’étant trompé, en ayant été corrigé. Une société qui priverait ses jeunes de ce passage formerait une génération d’arbitres qui n’ont jamais joué.
FORMER AUJOURD’HUI LES SENIORS DE DEMAIN
Les seniors de 2040 sont les juniors d’aujourd’hui. Si nous voulons qu’ils existent, il faut les intégrer dès maintenant, et les intégrer avec l’IA, pas malgré elle. La méthode que je défends auprès des organisations repose sur un principe simple : laisser les jeunes produire avec la machine, et confier aux seniors la mission de vérifier et de valider ce qui a été produit par l’outil et intégré par le junior.
C’est dans cet aller-retour que se forge l’esprit critique. Le junior apprend à interroger ce qu’il a obtenu au lieu de le recopier. Le senior, par sa relecture, lui transmet peu à peu un œil aguerri : celui qui repère l’erreur factuelle, l’approximation qui passe inaperçue, le raisonnement qui tient en apparence et s’effondre à l’examen, et surtout la manière dont on aurait pu faire mieux. Le compagnonnage n’a jamais fonctionné autrement : l’apprenti produit, le maître corrige, et c’est la correction qui fait le métier.
Ce modèle redonne aussi une place aux aînés, que l’IA inquiète tout autant. Leur valeur ne réside plus dans la vitesse d’exécution, que la machine leur dispute, mais dans ce qu’elle ne possède pas : l’expérience du réel, la mémoire des échecs, le sens de ce qui compte.
LA MACHINE À MOYENNE
Encore faut-il savoir ce que l’on relit. Un rappel s’impose, pour les jeunes comme pour les seniors : un modèle de langage fonctionne en prédisant, à chaque étape, la suite la plus probable. Il excelle dans des tâches complexes, et il serait faux de le réduire à un outil simpliste. Laissé à lui-même, il tend pourtant naturellement vers le moyen, le prévisible, l’attendu.
La recherche commence à le mesurer. Une étude d’Anil Doshi et Oliver Hauser, publiée en 2024 dans Science Advances, a montré que des récits écrits avec l’aide de l’IA étaient jugés plus créatifs individuellement, mais qu’ils se ressemblaient davantage entre eux. Chacun y gagne un peu, le collectif y perd sa diversité. Transposé à l’éducation, le risque est clair : une génération qui apprendrait uniquement par la machine penserait mieux en moyenne, et moins souvent autrement.
CE QUE LA MACHINE NE TRAVERSE PAS
L’être humain, lui, n’apprend pas seulement avec sa tête. Il est traversé par tout un panel d’émotions : la frustration de ne pas comprendre, la fierté d’avoir trouvé, le doute qui pousse à vérifier, la curiosité qui fait chercher plus loin. Ces émotions ne sont pas un bruit parasite dans l’apprentissage. Elles en sont le moteur. Elles façonnent notre rapport au monde, notre faculté à atteindre nos objectifs et notre capacité à travailler.
Lorsque l’IA supprime tout effort, elle supprime aussi ces émotions, et avec elles une part de ce qui fait apprendre. C’est pourquoi il ne faut pas laisser l’IA occuper toute la place. Elle doit être remise à sa place d’outil : un instrument au service d’une intention humaine, jamais la source de l’intention elle-même. C’est la thèse que je développe dans mon essai Ce que l’IA fait de nous : lorsque l’on délègue le jugement à l’outil, on cesse de répondre de ses décisions, et le discernement s’atrophie.
Une étude menée en Turquie auprès d’environ 1 000 lycéens, publiée en 2025 dans PNAS par Hamsa Bastani et ses collègues, l’illustre avec précision. Les élèves ayant eu accès à une version de ChatGPT qui fournissait les réponses ont nettement mieux réussi leurs exercices, puis ont moins bien réussi l’examen passé sans l’outil que ceux qui n’y avaient jamais eu accès. Une version conçue pour donner des indices plutôt que des réponses a en grande partie neutralisé cet effet. La leçon est limpide : ce n’est pas l’outil qui décide de ce que l’on apprend, c’est la manière dont on l’utilise.
GEMINI NOTEBOOK : UN ALLIÉ PRÉCIEUX, PAS UN PRÉCEPTEUR
Bien utilisée, l’IA ouvre en revanche des possibilités éducatives inédites. L’exemple le plus parlant est sans doute Gemini Notebook, l’outil de Google connu jusqu’en juillet 2026 sous le nom de NotebookLM, qui revendique aujourd’hui plus de 30 millions d’utilisateurs. Son principe diffère de celui d’un assistant conversationnel classique : il répond à partir des documents que l’on choisit de lui confier (un cours, un article scientifique, un rapport, une vidéo) et renvoie à chaque fois vers les passages cités.
À partir de ces sources, il peut produire des résumés audio sous forme de conversation, des vidéos explicatives, des cartes mentales, des fiches et des quiz. Autrement dit, il est capable de prendre des éléments très complexes et de les rendre intelligibles et compréhensibles. Pour un élève en difficulté face à un texte dense, pour un étudiant qui découvre une discipline ou pour un adulte en reconversion, c’est une véritable révolution d’accès au savoir. Je l’utilise moi-même pour transformer des supports de formation en séries de courtes vidéos pédagogiques.
Ces outils sont nécessaires au développement des nouvelles générations, et les ignorer serait une faute. Leur valeur éducative dépend pourtant entièrement de la posture adoptée. Quelques principes simples permettent d’en faire un levier plutôt qu’une béquille :
Commencer par l’effort. Lire ou tenter l’exercice avant de demander la synthèse, pour que l’outil éclaire une recherche au lieu de la remplacer.
Préférer le quiz au résumé. Se faire interroger oblige à mobiliser ce que l’on sait ; lire un résumé donne seulement l’impression de savoir.
Vérifier les citations. Le renvoi aux sources rend les réponses plus faciles à contrôler, pas automatiquement justes.
Reformuler sans l’outil. Expliquer à voix haute, à un parent ou à un camarade, ce que l’on a compris reste la meilleure preuve d’apprentissage.
NE PAS DÉLÉGUER L’ÉDUCATION À UNE MACHINE
L’IA peut informer mieux que n’importe quelle encyclopédie. Elle ne transmet pas pour autant. Un savoir-être, un goût, un courage, une manière de regarder le monde se reçoivent d’une personne qui les a vécus. Confier entièrement l’éducation de nos enfants à une machine reviendrait à renoncer à la responsabilité dont parlait Arendt, sous couvert d’efficacité.
Il ne s’agit ni de fuir la technologie ni de s’y dissoudre. Il s’agit de tendre l’outil à nos enfants et à nos jeunes collègues, depuis notre main, et de rester à leurs côtés pendant qu’ils apprennent à s’en servir. C’est à cette condition qu’ils pourront faire ce que la machine ne fera jamais à leur place : entreprendre quelque chose de neuf, que nous n’avions pas prévu.
BIBLIOGRAPHIE
Arendt, H. (1972). La crise de l’éducation. Dans La crise de la culture : huit exercices de pensée politique (P. Lévy, dir. trad.). Gallimard. https://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb351964359
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025, 25 juin). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
Chopard, M., Cotet, E., Gantois, T., & Villani, E. (2026, 30 juin). L’intelligence artificielle, quels effets sur l’emploi ? Direction générale du Trésor. https://www.tresor.economie.gouv.fr/Articles/2026/06/30/l-intelligence-artificielle-quels-effets-sur-l-emploi
Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024, 12 juillet). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290. https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290
Google. (2026, 16 juillet). NotebookLM is now Gemini Notebook. https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-notebook/notebooklm-gemini-notebook/
OpinionWay. (2026, mai). Les étudiants, le marché du travail et l’intelligence artificielle [Sondage réalisé pour Chance auprès de 513 étudiants français de 18‑24 ans]. https://www.opinion-way.com/wp-content/uploads/2026/05/OpinionWay-pour-Chance-Les-etudiants-et-lIA-Mai-2026.pdf
SKEMA Business School & EY. (2026, 13 avril). Baromètre Talents 2026 : IA, 96 % des jeunes l’utilisent déjà, les entreprises doivent s’adapter. https://www.skema.edu/fr/communique-de-presses/ia-96-des-jeunes-lutilisent-deja-les-entreprises-doivent-sadapter
