Les compétences les mieux notées sont celles que l'IA imite le mieux
Une expérience menée sur 1 053 étudiants de l'université Bocconi, en Italie, montre que l'usage de GPT-4o a fait grimper les notes d'un devoir de marketing de près d'un point sur une échelle de cinq. Les chercheurs n'ont toutefois pas vérifié si les étudiants avaient réellement assimilé la matière : le test mesurait la performance sur la copie rendue, pas la compréhension du sujet. D'autres travaux cités dans l'étude suggèrent qu'une performance dopée à l'IA, sans réflexion autonome de la part de l'étudiant, nuit à l'apprentissage sur le long terme. L'article, publié par The Decoder, souligne que ce sont précisément les compétences les mieux notées par les systèmes universitaires qui sont aussi celles que l'IA générative sait le mieux imiter. Ce résultat interroge directement la fiabilité des méthodes d'évaluation utilisées dans l'enseignement supérieur. Si un modèle comme GPT-4o peut produire artificiellement une hausse de notes proche d'un point complet, cela signifie que les grilles de notation actuelles récompensent des qualités formelles, structure, clarté, style, que l'IA reproduit facilement, plutôt qu'une véritable maîtrise du raisonnement. Pour les universités, l'enjeu est direct : diplômes et classements risquent de refléter de moins en moins les compétences réelles des étudiants, avec des conséquences potentielles pour les employeurs qui s'appuient sur ces notes comme signal de compétence. Cette étude s'inscrit dans un débat plus large sur l'intégration de l'IA générative dans l'éducation, amorcé depuis la démocratisation de ChatGPT fin 2022. De nombreux établissements ont oscillé entre interdiction, tolérance encadrée et intégration pédagogique de ces outils, sans consensus clair sur la meilleure approche. Les résultats de Bocconi relancent la pression sur les enseignants et les concepteurs de programmes pour repenser les formats d'évaluation, par exemple via des oraux, des travaux surveillés ou des exercices exigeant un raisonnement traçable, afin de continuer à mesurer un apprentissage réel plutôt qu'une capacité à produire un texte convaincant assisté par IA.
