L'IA rend-elle les élèves moins bons ? Ce que dit vraiment PISA 2025

PISA 2025 : pourquoi l'IA devient-elle le sujet du rapport ?

Le 8 septembre 2026, l'OCDE a publié les résultats de PISA 2025, sa plus grande édition à ce jour : 760 000 élèves de 15 ans interrogés dans 91 pays et économies, selon le communiqué officiel. Pour la première fois, le test mesure l'usage que ces élèves font de l'intelligence artificielle pour leur travail scolaire et croise cette donnée avec leurs résultats en sciences.

Andreas Schleicher, qui signe l'éditorial de la version abrégée française du rapport, résume d'emblée la tonalité générale : « à première vue, les données du PISA ne sont pas encourageantes ». Le raccourci est tentant : conclure que l'IA rendrait les élèves moins performants. Le rapport distingue pourtant trois situations très différentes ; une seule des trois correspond à ce raccourci.

PISA 2025 confirme aussi un recul généralisé des compétences des élèves de 15 ans en lecture et en mathématiques dans l'OCDE. Selon la version abrégée du rapport, ce recul est antérieur à la pandémie de COVID-19 dans de nombreux pays, donc antérieur à l'arrivée des chatbots grand public fin 2022 ; nous en déduisons que l'IA ne peut pas en être l'explication principale. La France a de son côté rendu obligatoires, depuis le bulletin officiel du 5 février 2026, deux parcours Pix consacrés à l'IA pour les élèves de 4e, de 2de et de 1re année de CAP, avec une mise en œuvre progressive. L'écart entre ce que mesure PISA et ce que l'école déploie déjà mérite d'être posé avant d'entrer dans le détail des chiffres.

Que mesurent vraiment les données sur l'IA des élèves ?

Le chapitre « From chalkboards to chatbots » d'« Insights and Interpretations », complété par le chapitre I.4 du Volume I, distingue trois situations, pas une simple opposition entre bon et mauvais usage.

Premier cas, une tâche précise déléguée à l'IA : résumer un texte, faire une recherche préliminaire sur un sujet nouveau ou rédiger un devoir. Les élèves qui déclarent ne pas utiliser l'IA restent devant, avec un écart moyen d'environ 20 points, soit environ un an de scolarité d'avance selon l'OCDE. Parmi les utilisateurs, le Volume I distingue trois fréquences, avec des scores ajustés du milieu socio-économique de l'élève (Figure I.4.13) : les utilisateurs rares (deux fois par an ou moins), les utilisateurs modérés (d'une fois par mois à deux fois par semaine) et les utilisateurs quasi quotidiens (tous les jours ou presque). Les modérés obtiennent de meilleurs résultats que les rares et que les quasi quotidiens, un avantage moins marqué pour la rédaction que pour le résumé et la recherche. Le même chapitre relève, pour la rédaction en usage régulier ou quotidien, un score inférieur de 29 points chez les utilisateurs canadiens et de 36 points chez les utilisateurs néo-zélandais, deux pays dont l'échantillon n'a pas satisfait tous les standards de l'enquête PISA. La Thaïlande et Macao affichent à l'inverse, pour un usage hebdomadaire ou quotidien, des scores supérieurs de 24 et 21 points à ceux de leurs camarades.

Deuxième cas, un usage général « pour apprendre ». Seuls les élèves qui l'utilisent de façon hebdomadaire (une à deux fois par semaine) obtiennent des résultats similaires à ceux des non-utilisateurs, un résultat lui aussi ajusté du milieu socio-économique de l'élève (Figure I.4.13). Les utilisateurs occasionnels (deux fois par mois ou moins) et les utilisateurs quasi quotidiens (tous les jours ou presque) obtiennent, les uns comme les autres, des scores plus bas. Le rapport précise aussi que l'usage quasi quotidien de l'IA pour le travail scolaire, tous usages confondus, ne concerne qu'un élève sur cinq en moyenne dans l'OCDE.

Troisième cas, un usage fréquent, au sens d'une fois par semaine ou plus, accompagné d'un apprentissage de l'évaluation critique de l'information produite par l'IA. Ce résultat ne concerne que les élèves qui déclarent avoir été amenés en classe à évaluer cette qualité. Il reste léger : le Volume I parle d'élèves qui devancent légèrement leurs pairs, non-utilisateurs comme utilisateurs occasionnels, jamais d'un écart net. Dans la version abrégée française, l'OCDE l'écrit sans détour : « Les élèves tendent en revanche à obtenir des résultats légèrement supérieurs lorsque l'utilisation fréquente de l'IA s'accompagne de possibilités de développement des compétences sur cette technologie. Des possibilités toutefois plus courantes pour les élèves issus d'un milieu favorisé, avec donc un risque d'aggravation de la fracture de l'IA. »

Aucun de ces trois écarts ne prouve un lien de cause à effet. L'OCDE le précise elle-même : « Tous ces résultats ne représentent pas nécessairement un lien de causalité : les moins bonnes performances pourraient être liées à l'usage de l'IA, ou tenir à d'autres raisons, comme le fait que les élèves en difficulté soient potentiellement plus enclins à s'appuyer sur l'IA. » Le sens du biais d'accès va à contre-courant de l'intuition courante : les élèves qui n'utilisent pas l'IA pour le travail scolaire viennent plus souvent de milieux défavorisés ; l'OCDE avance un accès plus limité aux appareils, à une connexion stable ou aux outils payants. Les élèves qui utilisent l'IA le plus souvent viennent, à l'inverse, plus souvent de milieux favorisés, mais le milieu social n'explique pas à lui seul les écarts observés entre utilisateurs.

L'OCDE reprend aussi une distinction posée dans son Digital Education Outlook 2026 : les outils d'IA conçus pour un usage pédagogique peuvent produire des gains d'apprentissage durables, quand les outils d'IA généralistes n'y parviennent souvent pas.

En France, 37 % des élèves utilisent un chatbot IA au moins une fois par semaine pour les aider à apprendre, contre 46 % en moyenne dans l'OCDE, selon la note pays publiée le même jour. Ils sont 29 % à y recourir pour une recherche préliminaire sur un sujet nouveau, 23 % pour rédiger un devoir et 21 % pour résumer un texte à lire. Seuls 15 % des élèves français déclarent ne jamais ou presque jamais utiliser de chatbot pour aucune de ces tâches, ce qui revient à un usage au moins occasionnel pour la grande majorité d'entre eux, sans rien dire de son intensité réelle.

Le Haut-commissariat à la Stratégie et au Plan, dans son rapport sur le niveau scolaire publié fin août 2026, nomme le risque associé une « spoliation cognitive » : une situation où l'IA prendrait en charge tout le travail de réflexion et de pensée critique à la place de l'élève. Une étude du MIT Media Lab, publiée en juin 2025 dans sa version en préprint, non évaluée par les pairs, documente un mécanisme cohérent avec ce risque : sur 54 participants suivis pendant trois sessions, 18 seulement à la quatrième, le groupe ayant utilisé un assistant IA affichait la connectivité cérébrale la plus faible des trois groupes testés et peinait davantage à citer des passages de ses propres textes rédigés quelques minutes plus tôt. L'échantillon reste restreint ; l'étude documente un mécanisme neuronal, sans mesurer un effet à l'échelle d'un système éducatif comme celui que couvre PISA.

Qu'est-ce que ça change pour toi si tu recrutes ou formes des moins de 25 ans ?

Les élèves testés par PISA 2025 avaient 15 ans en 2025 : ce sont tes futurs apprentis, alternants et stagiaires des prochaines années, pas les diplômés que tu reçois aujourd'hui. Nous faisons l'hypothèse que ce que PISA mesure à cet âge annonce des habitudes qui dureront : déléguer une tâche précise à un chatbot sans la retravailler, l'utiliser de façon hebdomadaire pour comprendre un cours, ou avoir appris en classe à questionner ce qu'une IA produit. Le Haut-commissariat à la Stratégie et au Plan décrit, dans son rapport sur le niveau scolaire, des usages qui se développent aujourd'hui de manière « sauvage » chez les élèves comme chez les enseignants. Côté lycéens, il relève, d'après l'Inspection générale, des pratiques menées « en dehors de tout cadre fixé par l'enseignant », qui ne sont pas pour autant forcément naïves ou irresponsables.

Le vrai risque pour toi tient à l'absence d'entraînement à évaluer ce que l'IA produit, chez une partie de ces jeunes. L'OCDE mesure qu'environ six élèves sur dix ont été amenés en classe à évaluer la qualité d'une information générée par une IA, contre huit sur dix pour l'information trouvée en ligne, un écart qui recoupe ce que nous détaillons dans notre décryptage sur les hallucinations de l'IA générative. Cette compétence n'est pas répartie également : les élèves favorisés y sont exposés plus souvent, ce que l'OCDE nomme elle-même un risque de fracture de l'IA.

Deux réflexes concrets se dégagent pour un entretien d'embauche ou un plan de formation. D'abord, une question simple à poser en entretien : demande à un candidat de raconter une fois où il a corrigé ou rejeté une réponse d'IA fausse ou incomplète. Sa réponse te dit s'il a été entraîné à vérifier, ou seulement à déléguer. Ensuite, garde à l'esprit que l'obligation Pix date de février 2026 : elle concerne tes futurs apprentis et alternants, pas les candidats de 20 à 25 ans que tu reçois aujourd'hui. Pour eux, ce parcours n'existait pas encore ; ce sont de toute façon des parcours apprenants, ni attestés ni certifiés.

Pour la formation interne, la même logique s'applique. Une session e-learning qui se contente d'expliquer comment utiliser un outil d'IA générative ressemble au deuxième cas mesuré par PISA, un usage général sans accompagnement critique. L'avantage mesuré par l'OCDE est observé chez les élèves qui associent un usage hebdomadaire ou plus et un apprentissage explicite de l'évaluation critique, pas chez ceux qui n'ont que l'outil. Nous en déduisons qu'une formation professionnelle qui ignore ce volet risque de reproduire, à l'âge adulte, l'écart que PISA documente chez les adolescents.

Si tu recrutes en volume dans des métiers où l'IA générative est déjà largement utilisée, ce diagnostic rejoint ce que nous écrivons sur les biais et le cadre légal du recrutement assisté par IA dans notre décryptage IA et RH : à notre avis, la compétence à évaluer une sortie d'IA compte autant, sinon plus, que la compétence à en produire une.

L'oeil de Shift IA : PISA 2025 ne mesure pas si l'IA rend les élèves moins bons, mais qui a appris à la juger

Rien dans PISA 2025 ne permet d'affirmer que l'IA rend les élèves moins bons, ni l'inverse : c'est notre réponse à la question posée en titre de ce décryptage. Les chiffres montrent une corrélation négative pour les tâches précises, une neutralité pour un usage hebdomadaire général et un léger avantage pour un usage hebdomadaire ou plus accompagné d'un apprentissage de l'évaluation critique. L'OCDE le formule avec prudence : ces résultats ne représentent pas nécessairement un lien de causalité, ce qui ne permet ni de la démontrer ni de l'exclure. Nous suivons cette prudence : ces trois résultats ne dessinent pas un verdict binaire.

Nous en déduisons autre chose, selon nous plus révélateur que le titre des journaux : environ quatre élèves sur dix n'ont jamais été mis en situation d'évaluer en classe une information produite par une IA. Les élèves défavorisés en sont plus souvent privés, selon l'OCDE.

Notre avis est tranché : la vraie fracture porte sur l'accès à l'esprit critique nécessaire pour se servir de l'IA sans en dépendre, plus que sur l'accès à l'outil lui-même. Pour aller plus loin sur les effets de l'IA au travail, voir notre décryptage L'IA et l'emploi.

Pour un dirigeant, la conséquence est directe et immédiate. Les jeunes qui arrivent sur le marché du travail dans les prochaines années risquent de porter cette même inégalité de formation. Recruter et former en tenant compte de cette compétence, plutôt que de l'usage brut de l'outil, sera un avantage réel pour toute entreprise qui s'y prend maintenant.