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L'impact de l'IA sur la réflexion humaine
Des chercheurs du MIT, d'Oxford et de Carnegie Mellon ont mené une étude impliquant 1 222 participants confrontés à des exercices de mathématiques et de compréhension de texte. Les résultats montrent que ceux qui ont utilisé l'IA ont produit plus de réponses incorrectes que ceux qui ont travaillé sans assistance. Ce phénomène a été observé à travers trois échantillons distincts.
Daron Acemoglu, lauréat du Prix Nobel d'économie 2024, souligne que bien que l'IA puisse améliorer la qualité des décisions pour ceux formés avant son avènement, elle tend à réduire les incitations à l'apprentissage, essentielles pour le savoir collectif à long terme. Les participants ayant accès à l'IA ont également montré une tendance à abandonner plus rapidement face aux difficultés, illustrant une forme de paresse intellectuelle.
La confiance excessive en l'IA
Une étude menée par Microsoft Research et Carnegie Mellon sur 319 travailleurs du savoir a révélé que la confiance excessive en l'IA conduit à une moindre vérification des résultats produits par la machine. En revanche, ceux qui ont confiance en leurs propres compétences continuent d'exercer un regard critique.
Les chercheurs soulignent l'ironie de l'automatisation : en mécanisant les tâches routinières, l'utilisateur perd des occasions d'exercer son jugement. Lorsqu'une situation inattendue survient, les capacités cognitives sont affaiblies, et l'utilisateur se contente de vérifier et d'intégrer la réponse fournie par l'IA.
Les utilisateurs intensifs jonglant entre plusieurs outils d'IA commettent 39 % d'erreurs majeures supplémentaires, selon une enquête du Boston Consulting Group auprès de 1 488 professionnels américains. Ce phénomène, surnommé "AI Brain Fry", se manifeste par du brouillard cognitif et des maux de tête.
Les effets sur l'apprentissage des lycéens
En 2024, une expérience menée sur des lycéens utilisant ChatGPT pour s'entraîner aux mathématiques a montré qu'ils résolvaient 48 % de problèmes corrects en plus que ceux sans IA. Cependant, lors d'un test final sans assistance, leurs résultats étaient inférieurs de 17 %.
Un troisième groupe, utilisant une version modifiée de ChatGPT offrant des indices sans donner la solution, a résolu 127 % de problèmes en plus pendant l'entraînement, mais n'a montré aucun gain lors du test final par rapport au groupe non assisté.
L'analyse cérébrale et les recommandations
En 2025, au MIT Media Lab, Nataliya Kosmyna a utilisé l'électroencéphalogramme pour mesurer l'engagement cérébral de participants utilisant ChatGPT. Les résultats ont montré un engagement cérébral plus faible comparé à ceux utilisant Google ou travaillant seuls. Les ondes alpha et thêta, associées à la mémoire profonde, étaient particulièrement faibles, indiquant que peu d'informations étaient intégrées en mémoire.
Nataliya Kosmyna a recommandé de développer le cerveau de manière analogique avant d'exposer les individus à l'IA, et d'apprendre à utiliser ces outils sans déléguer le travail mental nécessaire à l'apprentissage.
