Le contexte

L’IA générative s’est installée très rapidement dans les usages professionnels. Rédiger un texte, produire un plan de formation, résumer un document, créer un quiz,  générer des idées d’activités pédagogiques ou analyser des données : les usages se multiplient dans les organismes de formation et les concepteurs pédagogiques.

Cette accélération est souvent présentée sous l’angle de la productivité. L’IA permettrait de gagner du temps, d’automatiser certaines tâches et de produire plus vite. C’est vrai. Mais cette lecture reste incomplète. Car derrière le gain de temps se cache une question beaucoup plus importante pour le monde de la formation : que devient l’esprit critique lorsque l’on confie une partie du raisonnement à une IA ?

Une étude récente (The Impact of Generative AI on Critical Thinking) menée auprès de 319 travailleurs de la connaissance apporte des éléments très utiles. Les participants ont partagé 936 exemples concrets d’utilisation de l’IA générative dans leur travail. Le résultat principal est particulièrement intéressant : plus les utilisateurs ont confiance dans l’IA pour réaliser une tâche, moins ils mobilisent leur esprit critique. À l’inverse, plus ils se sentent compétents sur le sujet traité, plus ils ont tendance à vérifier, questionner, ajuster et intégrer les réponses de l’IA avec discernement.

Pour la formation digitale, ce constat est majeur. Il montre que l’enjeu n’est plus seulement d’apprendre à utiliser l’IA, mais d’apprendre à penser avec l’IA sans lui abandonner son jugement.

L’IA ne supprime pas l’effort cognitif, elle le déplace

L’un des enseignements les plus importants de l’étude est que l’IA générative ne fait pas simplement penser moins. Elle transforme la nature de l’effort cognitif.

Avant l’IA, un professionnel devait souvent chercher l’information, organiser ses idées, produire un contenu, formuler une réponse ou structurer une analyse. Avec l’IA, une partie de ce travail est prise en charge par l’outil. L’utilisateur obtient rapidement une proposition, souvent claire, fluide et bien structurée. Cela donne une impression d’efficacité immédiate.

Mais le travail ne disparaît pas. Il se déplace vers trois nouvelles responsabilités : vérifier l’information, intégrer la réponse dans le bon contexte et piloter le processus de production.

Dans une formation en ligne, cela change beaucoup de choses. Un apprenant qui utilise l’IA pour répondre à une question ne fait plus exactement le même effort qu’un apprenant qui construit sa réponse seul. Il doit apprendre à évaluer la qualité de la réponse, à repérer les approximations, à identifier les biais possibles, à reformuler avec ses propres mots et à décider ce qui est réellement pertinent pour la situation donnée.

C’est une compétence à part entière. Et elle ne s’acquiert pas automatiquement.

Des chiffres qui doivent interpeller les professionnels de la formation

L’étude indique que les participants ont déclaré avoir mobilisé leur esprit critique dans environ 60 % des exemples d’usage de l’IA générative. Autrement dit, dans environ 40 % des situations, l’usage de l’IA ne s’est pas accompagné d’un véritable travail critique déclaré.

Ce chiffre doit être regardé avec prudence, car il s’agit d’auto-déclarations. Mais il donne une tendance claire : l’IA peut être utilisée comme un outil d’assistance intelligente, ou comme un raccourci cognitif.

Autre donnée importante : les participants ont identifié plusieurs situations dans lesquelles l’IA réduit l’effort perçu. Par exemple, 129 participants sur 319 ont indiqué que l’IA réduisait l’effort lié à la création de contenus, comme la rédaction de documents, la réponse à des emails ou la génération de code. 40 participants ont également souligné que l’IA facilitait l’évaluation grâce à des boucles de feedback personnalisées, par exemple pour comparer plusieurs versions d’un texte ou obtenir un premier retour.

Ces chiffres montrent bien l’intérêt opérationnel de l’IA. Pour un formateur ou un ingénieur pédagogique, elle peut accélérer la production. Elle peut aider à générer des variantes d’activités, reformuler des consignes, produire des exemples, adapter un texte à un niveau de compréhension ou proposer un premier quiz.

Mais l’étude montre aussi le revers de cette efficacité. Lorsque l’IA semble compétente, l’utilisateur peut réduire son effort de vérification. La fluidité de la réponse devient alors un piège. Une réponse bien écrite peut être fausse. Une formulation claire peut masquer une approximation. Une proposition convaincante peut être pédagogiquement faible.

Dans la formation en ligne, ce risque est encore plus fort, car les contenus produits sont souvent diffusés à grande échelle. Une erreur dans un module e-learning, une activité mal conçue ou une consigne ambiguë peut toucher des centaines, voire des milliers d’apprenants.

Le risque principal : former des utilisateurs assistés, mais moins autonomes

Le problème n’est pas que l’IA soit utilisée en formation mais qu’elle soit utilisée sans cadre pédagogique clair.

Une formation digitale responsable ne peut pas se contenter de montrer comment rédiger un bon prompt. Cette approche est trop limitée. Elle réduit l’IA à une compétence technique alors que le vrai sujet est cognitif, pédagogique et éthique.

Si l’on forme uniquement à obtenir une bonne réponse, on encourage une logique de consommation de contenu. L’apprenant demande, l’IA répond, l’apprenant récupère. Ce fonctionnement peut produire un gain immédiat, mais il peut aussi affaiblir l’autonomie intellectuelle.

Dans un contexte professionnel, cette dépendance peut devenir problématique. Un salarié qui utilise l’IA pour rédiger une analyse RH, préparer une réponse client ou concevoir une procédure doit rester capable de comprendre ce qu’il produit. Un formateur qui utilise l’IA pour créer un module doit rester capable d’évaluer la pertinence pédagogique du contenu. Un apprenant qui utilise l’IA pour résoudre une étude de cas doit être capable d’expliquer son raisonnement.

Posez vous cette question : l’IA aide-t-elle l’apprenant à progresser, ou l’aide-t-elle simplement à produire une réponse plus vite ?

C’est ici que la formation en ligne doit évoluer.

Ce que cela change pour la conception pédagogique

L’arrivée de l’IA générative oblige à repenser la conception des parcours digitaux. Pendant longtemps, beaucoup de modules e-learning ont été conçus autour d’une logique descendante : contenu, mémorisation, quiz, validation. Ce modèle montre déjà ses limites en matière d’engagement et de transfert des compétences. Avec l’IA, il devient encore moins suffisant.

Pourquoi ? Parce qu’un apprenant peut désormais obtenir rapidement une réponse à une question simple. La valeur de la formation ne peut donc plus reposer uniquement sur la transmission d’informations. Elle doit davantage se concentrer sur la capacité à analyser, trier, appliquer, contextualiser et décider.

Cela implique de concevoir des activités pédagogiques qui obligent l’apprenant à expliciter son raisonnement. Par exemple, au lieu de demander “qu’est-ce que le shadow IA ?”, on peut demander : “Voici une réponse générée par une IA sur le Shadow IA. Quels éléments sont pertinents ? Quels éléments sont incomplets ? Quels points devraient être reformulés ?

Ce type d’activité transforme l’IA en support d’analyse. L’apprenant ne se contente pas d’obtenir une réponse. Il apprend à l’évaluer.

De la même manière, un module sur l’IA en formation ne devrait pas seulement proposer des exemples de prompts. Il devrait intégrer des exercices de vérification des sources, d’identification des hallucinations, d’analyse des biais, de comparaison entre plusieurs réponses, et de reformulation selon une cible précise.

C’est cette bascule qui permet de passer d’une formation à l’usage de l’IA à une formation au discernement avec l’IA.

L’esprit critique doit devenir une compétence structurée

L’étude montre que les utilisateurs mobilisent davantage leur esprit critique lorsqu’ils ont confiance dans leur propre expertise. Cette conclusion est très importante pour les organismes de formation.

Elle signifie que l’esprit critique ne repose pas seulement sur une posture générale de vigilance. Il dépend aussi du niveau de maîtrise du sujet. Plus une personne connaît un domaine, plus elle est capable de repérer les erreurs de l’IA. À l’inverse, plus elle est novice, plus elle risque d’accepter la réponse comme fiable.

C’est un point essentiel en formation professionnelle. Beaucoup d’apprenants utilisent l’IA précisément parce qu’ils ne maîtrisent pas encore le sujet. Ils sont donc dans la situation la plus risquée : ils ont besoin d’aide, mais ils n’ont pas toujours les compétences nécessaires pour évaluer la qualité de l’aide reçue.

La conséquence pédagogique est claire : il ne faut pas introduire l’IA comme un substitut à l’apprentissage des fondamentaux. Il faut l’introduire comme un outil progressif, encadré et contextualisé.

Dans les premiers niveaux d’apprentissage, l’IA peut être utilisée pour reformuler, illustrer, expliquer autrement ou proposer des exemples. Mais l’évaluation doit rester centrée sur la compréhension réelle de l’apprenant. Dans les niveaux plus avancés, l’IA peut devenir un outil de débat, de simulation, de confrontation d’idées ou d’analyse critique.

Autrement dit, plus l’apprenant monte en compétence, plus on peut lui confier une autonomie importante dans l’usage de l’IA.

Vers des modules e-learning plus responsables

Une formation digitale responsable peut intégrer l’IA mais sans créer de dépendance cognitive. Cela suppose plusieurs principes de conception.

Le premier principe est la transparence. L’apprenant doit savoir quand l’IA est utilisée, pourquoi elle est utilisée et quelles sont ses limites. Si un contenu, un feedback ou un exercice est généré ou assisté par IA, cela doit être indiqué clairement. Cette transparence renforce la confiance et responsabilise l’usage.

Le deuxième principe est la vérification. Chaque parcours intégrant l’IA devrait apprendre aux apprenants à croiser les informations. Cela peut passer par des consignes simples : vérifier une donnée, rechercher une source officielle, comparer deux réponses, demander à l’IA d’expliquer ses hypothèses, puis contrôler ces hypothèses.

Le troisième principe est l’ancrage métier. Une réponse IA générale n’est pas toujours pertinente dans un contexte professionnel précis. Une bonne formation doit donc demander à l’apprenant d’adapter la réponse à son environnement réel : son public, ses contraintes, son secteur, son niveau de responsabilité, ses obligations réglementaires.

Le quatrième principe est l’explicitation du raisonnement. L’apprenant ne doit pas seulement livrer un résultat. Il doit expliquer pourquoi il l’a retenu, ce qu’il a modifié, ce qu’il a rejeté et ce qu’il a vérifié. C’est là que l’apprentissage devient profond.

Le cinquième principe est la responsabilité humaine. L’IA peut assister, mais elle ne doit pas devenir l’autorité finale. Dans un contexte de formation, d’évaluation ou de décision professionnelle, l’humain doit rester responsable de la qualité, de la cohérence et de l’impact du résultat.

Ces principes simples mais importants sont également soulevés dans le Label ETHIC’IA (IA responsable pour les pro de la formation)

Les conséquences pour les OF, CFA et responsables formation

Pour les organismes de formation cette évolution ouvre une opportunité stratégique. Les acteurs qui sauront intégrer l’IA de manière responsable pourront se différencier fortement. À l’inverse, ceux qui se contenteront d’ajouter quelques outils IA à leurs pratiques risquent de produire des formations séduisantes en apparence, mais pauvres en apprentissage réel.

Les financeurs, les entreprises et les apprenants vont progressivement attendre davantage de garanties. Ils ne voudront pas seulement savoir si l’IA est utilisée. Ils voudront savoir comment elle est encadrée, quels bénéfices elle apporte, quels risques sont maîtrisés et comment l’autonomie des apprenants est préservée.

Pour les responsables formation en entreprise, le sujet est également central. Former les collaborateurs à l’IA ne peut pas se limiter à une initiation aux outils. Il faut les former à décider quand utiliser l’IA, quand s’en méfier, quand vérifier, quand reformuler et quand reprendre la main. C’est une compétence professionnelle transversale, au même titre que la communication, la résolution de problèmes ou la gestion de l’information.

Pour les ingénieurs pédagogiques, cela suppose de revoir certains standards de conception. Les quiz de mémorisation ne suffisent plus. Les activités doivent davantage intégrer des situations-problèmes, des analyses de réponses IA et des cas pratiques contextualisés.

Former avec l’IA, sans affaiblir l’apprentissage

L’IA générative peut devenir un formidable levier pour la formation en ligne. Elle peut personnaliser certains retours, accélérer la production de ressources, diversifier les exemples, faciliter l’accessibilité, soutenir les apprenants en difficulté et aider les formateurs à gagner du temps.

Mais cette valeur ne sera réelle que si l’IA est intégrée dans une logique pédagogique exigeante. Une formation responsable ne cherche pas seulement à produire plus vite. Elle cherche à mieux apprendre, mieux comprendre, mieux transférer et mieux décider.

L’IA ne va pas remplacer les formateurs. Mais il y a un risque qu’elle appauvrisse silencieusement certaines pratiques pédagogiques si elle est utilisée comme un simple générateur de contenus.

À l’inverse, bien utilisée, elle peut renforcer l’esprit critique. Elle peut servir de contradicteur, de simulateur, de partenaire d’entraînement ou de déclencheur de réflexion. Mais pour cela, elle doit être intégrée avec méthode.

La formation digitale responsable doit donc poser une exigence claire : l’IA ne doit pas faire disparaître l’effort d’apprentissage. Elle doit le déplacer vers des compétences plus élevées : analyser, vérifier, contextualiser, argumenter et décider.

Conclusion : le nouvel enjeu de la formation en ligne

L’étude sur l’impact de l’IA générative sur l’esprit critique confirme une intuition forte : l’IA ne change pas seulement nos outils, elle change notre manière de penser et de travailler.

Pour le monde de la formation, c’est un tournant. Les parcours digitaux ne peuvent plus être conçus comme avant. Il ne suffit plus de transmettre des contenus et de vérifier leur mémorisation. Il faut former des professionnels capables d’utiliser l’IA avec discernement.

La compétence clé des prochaines années ne sera pas seulement de savoir interroger une IA. Ce sera de savoir évaluer ses réponses, comprendre ses limites, adapter ses productions et rester responsable du résultat final.

C’est précisément là que se joue l’avenir de la formation digitale : utiliser la puissance de l’IA sans renoncer à l’exigence pédagogique, à l’autonomie intellectuelle et au jugement humain.