Rapport du MIT sur l'IA : permanences et confiance en recul

Le MIT, l'université la plus étroitement liée à la naissance de l'IA, dispose désormais d'un comité d'experts qui s'inquiète des effets de cette technologie sur la vie du campus. Son rapport, publié en juin 2026, estime que les universités doivent repenser de fond en comble leur approche de l'IA. Le comité décrit une baisse de fréquentation des permanences des enseignants, des groupes de travail moins nombreux et un affaiblissement de la confiance entre enseignants et étudiants.

Le rapport pointe aussi un déficit de préparation. Selon un sondage mené à l'automne 2025 par "The Tech", le journal étudiant du MIT, plus des deux tiers des étudiants jugeaient l'IA importante pour leur carrière. Seul un quart environ se sentait prêt. Le comité veut que la maîtrise de l'IA soit intégrée sans attendre aux cours d'introduction.

L'érosion silencieuse des habitudes du campus

Selon le comité, les étudiants utilisent déjà l'IA partout, et les effets secondaires sont visibles. Ils sont moins nombreux à se rendre aux permanences. La participation aux discussions en ligne a reculé. Les groupes de travail dans les résidences et les bibliothèques se réduisent. Les enseignants, eux, ont de plus en plus de mal à savoir ce que les étudiants ont réellement appris.

Le principe directeur du rapport tient en une formule : "augmenter, pas automatiser". L'IA doit prolonger les capacités humaines, pas les remplacer. Pour les auteurs, obtenir une bonne réponse d'un chatbot crée une illusion d'apprentissage. À la longue, cela peut mener à une forme de capitulation intellectuelle, les étudiants se tournant vers l'IA dès qu'un problème devient difficile.

La surveillance de l'IA abîme les relations

Les enseignants indiquent que faire respecter l'interdiction des usages non autorisés de l'IA met à mal leurs relations avec les étudiants. Le comité déconseille explicitement les détecteurs de textes générés par IA. Ces outils sont peu fiables et signalent souvent comme rédigés par une machine des travaux d'étudiants non natifs ou neuroatypiques. Ils ouvrent aussi la voie à une course aux armements avec les "humaniseurs d'IA", des programmes conçus pour donner à un texte généré l'apparence d'un texte humain.

Les navigateurs verrouillés, qui bloquent et surveillent un ordinateur pendant un examen, ne valent pas mieux, selon le groupe d'experts. Il juge la génération actuelle truffée de bugs et estime qu'elle donne l'impression d'être surveillé.

Les étudiants ont leurs propres griefs. Ils craignent les fausses accusations et dénoncent un deux poids, deux mesures lorsque des enseignants utilisent l'IA pour leurs diapositives, leurs commentaires ou leurs notations tout en la restreignant pour les étudiants. Le comité recommande donc des règles de transparence pour les enseignants aussi. Pour les mémoires et les thèses, chaque travail devrait déclarer son usage de l'IA, et l'IA ne pourra jamais figurer comme coauteur.

Un programme phare sous pression

L'un des programmes emblématiques du MIT est lui aussi exposé. Certains enseignants envisagent de recourir à des agents d'IA plutôt qu'à des étudiants comme assistants de recherche - une tendance que rendent plus tentante les outils qui transforment les modèles en assistants de laboratoire. Cela toucherait l'Undergraduate Research Opportunities Program (UROP), qui intègre des étudiants de premier cycle aux travaux de recherche des enseignants. 93 % de la promotion 2025 y ont participé au moins une fois, et 58 % des enseignants y ont été tuteurs. Pour le groupe d'experts, l'UROP existe pour former les étudiants, pas pour fournir de la main-d'oeuvre de recherche bon marché : les remplacer par l'IA reviendrait à trahir sa raison d'être.

Des règles cours par cours, pas une politique unique

Le comité rejette l'idée d'une règle unique pour tout l'institut. Un séminaire de poésie et un cours sur les démonstrations mathématiques n'entretiennent pas du tout le même rapport à l'IA : une politique commune serait trop laxiste pour certains cours et trop stricte pour d'autres. Chaque cours devrait plutôt partir de ses objectifs d'apprentissage, concevoir ensuite ses évaluations, et seulement après décider quels usages de l'IA autoriser. La politique retenue et sa justification devraient figurer dans le plan de cours.

Le rapport recommande aussi davantage d'examens oraux, de portfolios semestriels, de discussions en présentiel et de travaux par projet.

Un accès inégal

Le coût est une autre source d'inquiétude. Le MIT donne à tous ses membres accès à plusieurs modèles d'IA via sa plateforme Parley, et les enseignants comme les doctorants et étudiants de master reçoivent 30 dollars de crédits gratuits par mois. Mais les abonnements premium d'OpenAI, de Google et d'Anthropic coûtent plusieurs centaines de dollars par mois. Le comité prévient que cet écart pourrait se traduire par de réelles différences de résultats.

Ce que montrent d'autres études

Les conclusions du MIT rejoignent des données recueillies ailleurs :

Harvard : environ 87,5 % des répondants utilisaient l'IA en 2024, près de la moitié au moins un jour sur deux. Quelque 25 % ont déclaré que cela les poussait à moins fréquenter les permanences, à moins solliciter l'aide des enseignants et à sauter les lectures obligatoires.
Royaume-Uni : l'usage chez les étudiants à temps plein atteignait 95 % fin 2025, et les étudiants issus de foyers plus aisés recouraient plus souvent à l'IA.
Anthropic : dans près de la moitié des conversations analysées, les étudiants déléguaient à Claude des tâches cognitives de haut niveau comme l'analyse et la création.
Chine : une étude au long cours portant sur plus de 26 000 étudiants a montré que l'IA faisait grimper les notes des devoirs de 18 %, mais que les résultats aux examens chutaient de 20 % au bout de six mois.
UC Berkeley : sur plus de 500 000 notes, la part de A dans les cours riches en rédaction et en programmation a progressé de 13 points de pourcentage depuis le lancement de ChatGPT. Cette hausse se concentre dans les cours où les devoirs pèsent lourd, ce qui plaide contre de véritables progrès d'apprentissage.
Brown : la moyenne est passée de 96 % lors d'un examen à faire à la maison à 48,6 % lors de l'épreuve en présentiel qui a suivi.

Une étude va dans l'autre sens. À la Vrije Universiteit Amsterdam, le juriste Thibault Schrepel a mené pendant deux ans une expérience avec trois groupes tirés au sort : sans IA, avec IA sans accompagnement, et avec IA et formation. Le groupe sans IA a terminé dernier les deux années. Même le groupe avec IA sans accompagnement a fait mieux, bien que ses membres aient souvent accepté sans esprit critique les suggestions de l'IA en cours. Schrepel a fini par renoncer à sa propre hypothèse selon laquelle l'IA n'aide que si elle s'accompagne d'une formation structurée.

Notre analyse

Le rapport du MIT se lit moins comme un manifeste anti-IA que comme l'aveu que l'ancien modèle de contrôle a échoué. Les détecteurs se trompent, les logiciels de verrouillage ressemblent à de la surveillance, et les étudiants remarquent quand les enseignants ne jouent pas selon les mêmes règles. Recentrer le débat sur la conception des évaluations est la réponse pragmatique.

Le tableau dressé par la recherche est contrasté, et c'est important. Des devoirs en progrès associés à des résultats d'examen en baisse laissent penser qu'une bonne partie de l'amélioration mesurée vient du travail fait par l'IA. Les résultats de Schrepel suggèrent toutefois que ces outils peuvent aider quand le cadre s'y prête. Reste à savoir quelles conditions font la différence.

La question de l'accès mérite aussi qu'on s'y arrête. À mesure que les éditeurs réservent leurs modèles performants aux offres payantes - Google a récemment limité les utilisateurs gratuits de Gemini à un modèle plus léger -, l'écart entre ce que les étudiants peuvent se payer risque de se creuser. Il faudra voir si d'autres universités adoptent l'approche cours par cours du MIT, et si des programmes comme l'UROP parviennent à garder l'humain au coeur de la formation à la recherche.