Contexte et données clés
Une enquête de l'Autorité norvégienne des médias montre que la proportion de jeunes de 9 à 18 ans utilisant Google pour leurs recherches est passée de 72 % en 2024 à 47 % en 2026. En parallèle, 39 % des 11‑12 ans déclarent recourir à des outils d’IA générative, principalement des chatbots comme ChatGPT. Le site d'information pour jeunes ung.no a vu son trafic chuter de 24 M à 18 M de visites entre 2024 et 2025, un recul attribué aux résumés IA intégrés à la recherche Google.
Ces évolutions s’inscrivent dans le cadre d’une revue de littérature menée par Hilde Storrøsæter (NTNU) qui a analysé 173 études internationales publiées entre 2022 et le printemps 2025, portant sur l’impact de l’IA générative en milieu scolaire.
Analyse des effets sur la pensée critique et la résolution de problèmes
Sur 139 études67 rapportent uniquement des effets positifs, 33 uniquement négatifs, et 39 un mélange des deux. Pour la résolution de problèmes, 57 études sont exclusivement positives, 23 exclusivement négatives et 23 montrent des effets mixtes. Cette répartition indique une dualité intrinsèque : les IA peuvent stimuler la réflexion lorsqu’elles sont utilisées comme outils de questionnement, mais elles favorisent aussi la dépendance à des réponses toutes faites, réduisant la profondeur d’analyse.
Les chercheurs soulignent que les IA offrent des « résumés » instantanés, ce qui raccourcit le temps d’exposition à des sources multiples et diminue les opportunités de comparaison critique. En revanche, lorsqu’un enseignant conçoit des exercices où l’IA sert à générer des contre‑arguments ou à explorer des scénarios, les élèves sont incités à reformuler, à vérifier et à argumenter, renforçant ainsi leurs compétences métacognitives.
Limites méthodologiques et biais géographiques
La revue révèle trois lacunes majeures. D’abord, 80 % des études portent sur des étudiants universitaires, laissant un vide important concernant les enfants de 9 à 14 ans, période cruciale de développement cognitif. Ensuite, la plupart des travaux reposent sur l’auto‑déclaration, une méthode jugée moins fiable que les mesures objectives longitudinales. Enfin, la répartition géographique est fortement déséquilibrée : 28 études proviennent d’Asie (principalement Chine), 9 d’Espagne, 9 du Royaume‑Uni, 15 des États‑Unis, tandis que l’Afrique, l’Amérique du Sud et l’Asie centrale sont quasi absentes.
Ces biais limitent la généralisation des conclusions et suggèrent que les effets observés chez les étudiants adultes ne peuvent être extrapolés aux jeunes apprenants sans validation supplémentaire.
Enjeux pour l'éducation
Les résultats incitent les décideurs à élaborer des cadres pédagogiques qui encadrent l’usage de l’IA. Il s’agit de prévenir la sur‑dépendance en intégrant des activités où l’élève doit justifier une réponse générée, comparer plusieurs sources et identifier les limites du modèle. Parallèlement, les politiques de recherche doivent financer des études objectives, incluant des cohortes d’enfants et couvrant des contextes géographiques divers, afin de combler les lacunes identifiées.
