Source: The Conversation – France (in French) – By Jeanne Beatrix Law, Professor of English, Kennesaw State University
L’IA transforme-t-elle l’écriture universitaire ? En observant directement le processus de rédaction d’étudiants, une étude pilote suggère que les outils génératifs servent surtout à débloquer les idées et à retravailler les textes, sans remplacer entièrement l’auteur.
Les débats sur l’IA générative dans l’enseignement supérieur se sont appuyés sur des études portant sur des travaux d’étudiants déjà terminés, ou sur des données d’enquête déclaratives. Ces recherches montrent que les outils d’intelligence artificielle peuvent soutenir l’apprentissage, mais elles ont aussi soulevé des inquiétudes, notamment concernant la dépendance excessive des étudiants, la triche et la possible dégradation de l’esprit critique et de l’engagement.
Si ces types d’études offrent des instantanés intéressants des pratiques déclarées, leurs méthodologies peuvent toutefois passer à côté d’un aspect essentiel : la manière dont l’écriture se déroule réellement lorsque les étudiants rédigent avec l’aide de l’IA.
L’étude pilote que j’ai menée auprès d’étudiants de premier cycle à Kennesaw State University adopte une approche différente. En utilisant des protocoles de pensée à voix haute (« think-aloud ») — une méthode dans laquelle les participants verbalisent leurs pensées pendant qu’ils réalisent une tâche — notre recherche observe comment les étudiants interagissent avec les outils d’IA générative pendant le processus même d’écriture. Cette méthode permet de comprendre les processus de décision au moment où ils se produisent.
Nos premiers résultats suggèrent une réalité plus complexe que le récit souvent avancé selon lequel les étudiants se contenteraient de laisser l’IA rédiger leurs devoirs. Au contraire, beaucoup semblent négocier quand et comment l’IA a sa place dans leur travail d’écriture.
Regarder à l’intérieur du processus d’écriture
Dans notre étude, 20 étudiants de premier cycle ont réalisé une session d’écriture de 20 minutes en réponse à la consigne suivante :
Les gens passent beaucoup de temps à essayer d’atteindre la perfection dans leur vie personnelle ou professionnelle. Ils exigent souvent la perfection des autres, créant des attentes difficiles à satisfaire. À l’inverse, certaines personnes pensent que la perfection n’est ni atteignable ni souhaitable.
La tâche consistait à rédiger une thèse ainsi que des paragraphes argumentés fondés sur des éléments de preuve pour défendre leur position sur la valeur de la quête de perfection. Les étudiants savaient qu’ils n’étaient pas censés terminer leur texte, mais plutôt avancer dans leur processus d’écriture en direction d’un texte achevé. On leur a également précisé qu’il n’existait pas de bonne ou de mauvaise manière d’utiliser l’IA, et qu’ils devaient utiliser l’IA générative exactement comme ils le feraient habituellement lorsqu’ils écrivent.
Plutôt que d’observer directement les étudiants, l’étude s’est appuyée sur des captures d’écran réalisées après la session et sur l’analyse des descriptions que les étudiants ont faites de leur propre processus d’écriture. La collecte de ces données — leurs actions sur l’ordinateur et les transcriptions des enregistrements vocaux — a permis aux chercheurs d’analyser le processus sans l’interrompre.
Afin de réduire le risque que les étudiants modifient leur comportement s’ils se sentaient observés, les chercheurs ont lancé un minuteur puis quitté la salle pendant la session d’écriture. L’objectif était ainsi de limiter l’effet Hawthorne, un phénomène par lequel les individus modifient leur comportement parce qu’ils savent qu’ils sont observés.
Ce que nous avons observé
À travers les transcriptions, quelques tendances qualitatives sont apparues de manière récurrente dans la façon dont les étudiants collaboraient avec l’IA pendant l’écriture. D’abord, de nombreux participants se sont tournés vers ces outils au début du processus d’écriture afin de générer des idées ou d’esquisser une thèse.
On voit alors ces étudiants utiliser les propositions produites par l’IA pour stimuler et structurer leurs propres idées. Un étudiant décrit cette stratégie ainsi : « Après [avoir généré quelques idées], j’utilise généralement simplement ce [résultat] comme point de départ. »
Dans ces moments-là, l’IA fonctionnait moins comme une réponse définitive que comme un outil de remue-méninges aidant les étudiants à dépasser l’angoisse de la page blanche.
D’ailleurs, les étudiants poursuivaient souvent la rédaction de manière autonome après avoir généré ces premières idées. De nombreuses transcriptions contiennent des phrases comme « Je pense que ma thèse devrait être… » ou « Laisse-moi écrire cette partie », ce qui suggère que certains étudiants conservaient la maîtrise de leur argumentation.
Corriger le bot
Un autre motif fort qui ressort des transcriptions est que les étudiants acceptent rarement les textes produits par l’IA sans les modifier. Au contraire, ils révisent activement le langage généré. Comme l’a décrit un étudiant, l’IA « réécrit » ses premières consignes, puis l’étudiant réécrit à son tour la réponse de l’IA. Cela lui permet de revendiquer « la paternité et la maîtrise » de la version finale.
Un autre participant a également redirigé la réponse de l’outil lorsqu’elle ne correspondait pas à la consigne : « L’IA ne suit pas la consigne… réessaie. »
Ces moments montrent que les étudiants évaluent de manière critique les réponses de l’IA et la traitent presque comme un partenaire de débat, plutôt que de simplement les copier.
Nous avons également constaté que certains étudiants rejetaient totalement les suggestions de l’IA. Dans plusieurs sessions d’écriture, les participants ont explicitement décidé de ne pas utiliser les réponses générées par l’IA. Un étudiant a commenté ce choix pendant qu’il écrivait : « Je n’utilise pas vraiment l’IA pour mes recherches. »
D’autres transcriptions montrent des étudiants revenant à leur propre rédaction lorsque les réponses de l’IA leur semblaient trop génériques ou déconnectées de leur argumentation. Ces moments indiquent qu’ils ne se contentent pas de collaborer avec l’IA : ils tracent aussi des limites quant à la place qu’elle peut occuper dans leur processus d’écriture.
Enfin, plusieurs transcriptions montrent que les étudiants se tournaient vers l’IA dans des moments d’incertitude ou lorsqu’ils se sentaient bloqués. Comme l’a expliqué un participant : « J’ai beaucoup utilisé l’IA parce que j’avais du mal. » Même dans ces cas-là, toutefois, les étudiants l’utilisaient souvent comme un soutien pendant la rédaction de leur essai, plutôt que de copier-coller directement ses réponses.
Ce que cela dit de l’IA et de l’écriture
Notre analyse suggère que l’IA générative s’intègre dans l’écriture étudiante non pas comme un remplacement complet de l’auteur humain, mais comme une forme de collaboration négociée. Les résultats indiquent qu’elle intervient le plus souvent au moment de la génération d’idées, de la révision et lorsque un sentiment de blocage apparaît, tandis que les étudiants conservent le contrôle sur le choix des arguments, la façon d’écrire et la formulation finale.
Comprendre comment les décisions d’utiliser l’IA se déploient pendant le processus d’écriture — et pas seulement ce qui apparaît dans l’essai final — peut aider les enseignants à concevoir des devoirs et des règles qui maintiennent clairement l’humain aux commandes.
Comme ces premiers résultats proviennent d’un groupe pilote de 20 étudiants de premier cycle, ils doivent être interprétés avec prudence. Pour vérifier si ces tendances se confirment à plus grande échelle, l’équipe de recherche étend actuellement l’étude à 100 participants. Cette phase élargie examinera également la manière dont des étudiants neurodivergents interagissent avec l’IA générative pendant le processus d’écriture, un domaine encore largement inexploré par la recherche.
Des étudiants chercheurs de premier cycle à Kennesaw State ont contribué à l’analyse préliminaire présentée dans cet article : Kylee Johnson, Vara Nath, Ruth Sikhamani et Kaylee Ward.
Jeanne Beatrix Law est membre fondatrice, à titre bénévole, du corps professoral de l’OpenAI Educator’s Council. Elle est également membre bénévole, de la communauté consultative d’enseignants de BoodleBox AI.
– ref. Les étudiants laissent-ils vraiment l’IA écrire à leur place ? Une étude observe ce qui se passe pendant la rédaction – https://theconversation.com/les-etudiants-laissent-ils-vraiment-lia-ecrire-a-leur-place-une-etude-observe-ce-qui-se-passe-pendant-la-redaction-279592