Quels sont les effets de l'IA sur le cerveau ? 4 questions à un spécialiste en psychologie cognitive

Au travail, à l'école, sur les sites de rencontres ou dans le cinéma, l'intelligence artificielle (IA) est aujourd'hui omniprésente. Un basculement majeur dans nos usages qui a de quoi inquiéter. Mais entre les fakes news, les alarmistes ou ceux qui voit en elle le salut de l'humanité, il n'est pas évident de déceler le vrai du faux. Pour y voir plus clair, nous avons interrogé Xavier Aparicio, professeur des universités en psychologie cognitive, directeur adjoint de l’Inspé de Créteil et directeur adjoint du Laboratoire CHArt.

"L'intelligence artificielle doit être pensée moins comme une technologie que comme un environnement cognitif", analyse le spécialiste en IA. "Selon la façon dont elle est utilisée, elle peut devenir un tuteur, un outil de feedback ou un support de consolidation. Mais elle peut aussi favoriser une délégation excessive de l’activité mentale, une illusion de compétence ou un affaiblissement de l’auto-régulation." En somme, la valeur ajoutée de l'IA dépend principalement de la manière ainsi que du cadre dans lequel elle est utilisée. Elle peut donc tout autant accompagner un apprentissage, que l'affaiblir.

Pour le Pr Aparicio, "l'IA n’a pas d’effet éducatif en soi : c’est l’activité cognitive qu’elle induit qui détermine ses effets sur l’apprentissage". Selon l'usage que l'on en fait, l'IA va donc générer une activité particulière au niveau du cerveau, qui va elle-même jouer un rôle dans l'apprentissage de l'information ou de la tâche. Pour mieux comprendre ce phénomène, nous avons posé quelques questions au Pr Xavier Aparicio sur les effets cognitifs de l'utilisation de l'intelligence artificielle.

Y a-t-il vraiment une bonne manière d’utiliser l’IA ?

Pr Xavier Aparicio : Oui, mais il ne faut pas entendre par là une recette universelle. Une "bonne" utilisation de l’IA est une utilisation cognitivement informée. Elle doit respecter les mécanismes connus de l’apprentissage. Il s'agit ainsi de maintenir l’attention, limiter la surcharge cognitive, favoriser l’engagement actif, permettre le retour sur erreur, encourager la récupération en mémoire et soutenir la consolidation.

La règle centrale pourrait être formulée ainsi : l’IA doit intervenir comme un tuteur après une première activité de l’apprenant, et non comme un substitut qui produit immédiatement la réponse finale. L’usage le plus pertinent est celui qui oblige l’élève à essayer, expliquer, justifier, comparer, corriger et reformuler.

Quel est l'état de la recherche concernant les effets de l'IA sur notre cognition ?

X.A. : On peut dire que la recherche est encore émergente, mais qu’elle converge déjà vers une distinction importante : il faut différencier les effets sur la performance immédiate et les effets sur l’apprentissage réel. L’IA peut améliorer la qualité apparente d’une production, aider à rédiger, corriger, reformuler, expliquer ou résoudre un problème. Mais cette amélioration de surface ne signifie pas nécessairement que l’utilisateur a mieux encodé, mieux compris ou mieux consolidé les connaissances. 

Concrètement, quels sont les effets que l'IA provoque sur le cerveau ? 

X.A : Du point de vue des sciences cognitives, trois familles d’effets sont particulièrement étudiées :

• La première concerne la délégation cognitive, ou "cognitive offloading". Nous utilisons depuis longtemps des outils pour externaliser une partie de nos activités mentales : agenda, calculatrice, moteur de recherche. Mais l’IA générative va plus loin, car elle peut externaliser non seulement la mémoire ou le calcul, mais aussi la rédaction, la synthèse, l’inférence et parfois le raisonnement.
• La deuxième concerne la métacognition. Les productions des IA génératives sont fluides, bien structurées, convaincantes. Or on sait que les apprenants confondent facilement fluidité de traitement et compréhension réelle. Lire une bonne explication produite par une IA peut donner l’impression d’avoir compris, alors même que l’on serait incapable de reconstruire le raisonnement seul. C’est ce que l’on appelle "l'illusion de compétence" : le sentiment de maîtrise augmente, mais la performance autonome ne suit pas nécessairement.
• La troisième famille d’effets concerne les usages pédagogiques positifs. Les résultats ne sont pas uniformément négatifs. Des méta-analyses récentes indiquent que les usages de l’IA générative peuvent produire des effets positifs modérés sur les apprentissages, mais avec une forte hétérogénéité selon les contextes, les disciplines, les niveaux scolaires et les modalités d’usage.

En conclusion, on peut dire que l’IA n’a pas un effet cognitif unique : elle modifie la distribution de l’effort cognitif. Lorsqu’elle remplace l’activité de l’apprenant, elle peut appauvrir l’encodage, la récupération, l’autorégulation et la consolidation. Lorsqu’elle questionne, guide, donne un feedback ciblé et oblige à expliciter, elle peut au contraire soutenir des mécanismes cognitifs favorables à l’apprentissage.

Quels seront les effets de l’IA sur les générations qui naissent et grandissent dans un monde où cet outil est omniprésent ?

X.A. : Il faut rester prudent, car les effets dépendront fortement des usages que l’école, les familles et les institutions installeront. Les nouvelles générations vont grandir dans un environnement où l’IA sera très probablement fortement présente, comme les générations précédentes ont grandi avec les moteurs de recherche, les smartphones ou les réseaux sociaux. Mais l’IA générative introduit une différence majeure : elle ne donne pas seulement accès à l’information. Elle peut produire des textes, des raisonnements, des corrections, des images, des plans, des synthèses et des explications.

Si un élève délègue trop tôt la rédaction, la recherche d’idées, le résumé, le calcul, l’argumentation ou la résolution de problèmes, il risque de réduire les occasions de pratique nécessaires à l’automatisation. Or les compétences fondamentales se construisent par l’entraînement, la répétition, l’erreur, la récupération en mémoire et la consolidation. 

Pour les nouvelles générations, l’enjeu ne sera donc pas seulement d’apprendre avec l’IA, mais d’apprendre à penser avec et contre l’IA : savoir la solliciter, vérifier ses réponses, repérer ses erreurs, comparer plusieurs explications, reconstruire le raisonnement, distinguer une production correcte d’une compréhension réelle.