BASCULE · chapitre 8 · l'école

L'école qui ment à elle-même

Le chapitre en entier, tel qu'il est dans le livre. Les petits numéros renvoient aux sources.

Certains lycéens viennent en classe avec deux téléphones. Quand le professeur fait ramasser les portables à l'entrée, ils déposent le premier. Le second, avec ChatGPT, l'outil ultime pour tricher, reste dans leur poche. Cette scène, je l'ai entendue de ma fille, en terminale l'an dernier, une année charnière où chaque note compte pour Parcoursup, la plateforme qui attribue les places dans l'enseignement supérieur. Une fédération de parents d'élèves me l'a confirmée. Cette scène n'est pas isolée. Et elle dit, sans détour, ce que l'institution scolaire a du mal à reconnaître.

Quand je parle d'« école », j'entends surtout le lycée et le supérieur : le primaire est peu touché, le collège commence à l'être. Et c'est dans le supérieur que le problème est le plus aigu.

Tout notre système éducatif (études, diplômes, sélection, orientation, embauche) repose sur l'évaluation. C'est elle qui décide qui passe, qui redouble, qui entre en prépa, qui obtient son master, qui décroche un poste. Or, par endroits, l'évaluation est devenue profondément biaisée. Pas progressivement. D'un coup, entre fin 2022 et 2024.

C'est cette bascule que ce chapitre raconte.

L'IA déjà partout dans les devoirs

En France, le Baromètre du numérique 2026, la grande enquête officielle sur nos usages, donne un ordre de grandeur : parmi les jeunes qui utilisent une IA comme ChatGPT, deux tiers des 12–17 ans et près de trois quarts des 18–24 ans s'en servent pour « l'aide aux devoirs ».⁶⁴ Ailleurs, c'est pareil : au Royaume-Uni, 94 % des étudiants s'en servent pour un travail noté ; aux États-Unis, sept adolescents sur dix.⁶⁵

À la maison, sans surveillance, l'IA fait partie du travail scolaire. Pas pour une minorité. Pour la majorité, et bientôt la quasi-totalité.

Personne n'a annoncé ce changement. Massif, rapide, silencieux, il s'est imposé seul.

Tout ce qu'on rend depuis la maison est compromis

Et c'est là que l'interdiction du téléphone au lycée, entrée en vigueur à la rentrée de septembre 2026, montre sa limite.⁶⁶ Elle protège l'heure de cours. Elle ne dit rien du soir. Le devoir maison, le dossier, le mémoire se rédigent chez soi, sur un ordinateur que personne ne ramasse à l'entrée.

Au lycée, le devoir maison pèse souvent peu dans la moyenne, bien moins que les contrôles en classe. Ce n'est pas là que se joue l'essentiel. Mais c'est le cas le plus visible. L'exposé en est un autre : cinq minutes à l'oral, mais le plan, les diapositives, les images, le script peuvent avoir été générés en vingt minutes.

Et plus on monte dans les études, plus le poids bascule. En BTS, en BUT, en alternance, en licence professionnelle, en école d'ingénieurs, en master, le mémoire, le rapport de stage, le dossier final pèsent souvent l'essentiel d'une note. Parfois un diplôme entier. Ce sont les évaluations qui ouvrent ou ferment un avenir professionnel. Et ce sont celles qui se préparent à la maison, où personne ne voit ce qui vient de l'élève et ce qui vient de sa machine.

Même la lettre de motivation Parcoursup peut désormais être écrite ou réécrite par ChatGPT. Les jurys croient reconnaître ces lettres-là : ton vaguement enthousiaste, formulations interchangeables, tournures sans âme. Ce qu'ils ne voient peut-être pas, c'est qu'une partie des meilleures lettres (celles qui touchent, qui portent un vrai projet) sont aussi écrites avec une IA, par un lycéen qui lui a confié ses vraies raisons et un premier jet dans ses propres mots, puis lui a fait lire ce qu'attend chaque formation.

La vraie fracture n'est plus entre candidats « avec IA » et « sans IA ». Elle est entre ceux qui guident la machine et ceux qui la subissent.

Une précision importante : utiliser l'IA pour travailler n'est pas tricher. Demander une explication, se faire interroger, comparer deux raisonnements, vérifier une étape de calcul, tout cela peut être excellent pour apprendre. C'est même un élément de justice sociale : un professeur particulier, hier réservé aux familles aisées, est désormais à la portée de presque tous, à condition de savoir s'en servir.

Ce que mesure la note, la place obtenue ou le diplôme, ce n'est plus seulement l'élève. C'est aussi sa capacité, ou son refus, d'utiliser l'IA. Les bulletins continuent à afficher les mêmes chiffres. Ils ne décrivent plus la même chose.

La course aux armements

Si l'on déplaçait toute l'évaluation en classe, sous surveillance stricte ou à l'oral, le problème serait largement réglé. Beaucoup d'enseignants l'ont compris, beaucoup d'établissements y travaillent. Mais l'institution avance bien plus lentement que la technologie. Ses enseignants ont été peu préparés : en 2024, à peine un professeur de collège français sur dix avait été formé à l'IA dans l'année. Un sur sept s'en servait, contre plus d'un sur trois en moyenne dans les pays riches de l'OCDE. Pendant ce temps, les élèves avancent seuls : en juin 2026, le Conseil de l'IA et du numérique, qui conseille le gouvernement, qualifie de « clandestin » l'usage qu'ils font de l'IA.⁶⁷

Ceux qui veulent tricher disposent désormais d'armes que l'institution n'a pas. Au-delà des deux téléphones : lunettes connectées, montres connectées, écouteurs minuscules, IA cachée dans une calculatrice modifiée. Aucun n'est massif, tous existent.

Face à cet arsenal, l'institution n'a rien de symétrique. Les premiers détecteurs d'IA, ces logiciels censés dire si un texte sort d'une machine, n'ont donné que l'illusion de fonctionner. Dès 2023, une étude de Stanford a montré qu'ils accusaient à tort les étudiants dont l'anglais n'est pas la langue maternelle : une discrimination. Plusieurs grandes universités anglophones les ont désactivés. Le ministère français lui-même les déconseille depuis juin 2025 : leur usage « pourrait pénaliser à tort un élève ».⁶⁸ En 2026, la question est devant les tribunaux américains : un étudiant sanctionné par son université sur la foi d'un détecteur d'IA a obtenu fin janvier l'annulation de sa sanction.⁶⁹

Pour mesurer le terrain miné, une seule étude suffit. À l'université anglaise de Reading, pendant les examens à la maison de l'été 2023, des chercheurs ont glissé en secret, sous de faux noms, 63 copies entièrement écrites par le ChatGPT le plus avancé de l'époque, dans un vrai cursus de psychologie. 94 % sont passées inaperçues. Et ces copies fantômes ont obtenu, en moyenne, de meilleures notes que les vrais étudiants.⁷⁰

Elles datent de 2023. Depuis, les IA ont beaucoup progressé. Les meilleurs détecteurs aussi, mais pas assez pour qu'on ose sanctionner un élève sur leur seule parole.⁷¹

En mai 2026, l'université américaine de Princeton a voté la fin d'une tradition vieille de 133 ans : les professeurs quittaient la salle pendant les examens, les étudiants signaient simplement l'engagement de ne pas tricher. Dans ce système, c'étaient les étudiants qui devaient signaler un camarade pris à tricher. Or, avec l'IA et les téléphones, la triche se voit à peine d'une table à l'autre. Le code d'honneur reste, mais depuis le 1^er juillet, les surveillants sont de retour. Près d'un tiers des étudiants de dernière année interrogés admettent avoir triché. Quand l'université qui avait fait de la confiance sa fierté remet des surveillants dans la salle, elle reconnaît tout haut ce que beaucoup savaient déjà.⁷²

Trois mois plus tard, le MIT, l'une des universités les plus prestigieuses au monde, publie quarante pages sur le sujet. Selon sa commission, l'IA vide de leur valeur les devoirs, les examens à la maison et les projets, « pour enseigner comme pour évaluer ». Et elle prévient : « ce n'est pas le moment des rustines ». Les détecteurs sont déconseillés ; l'évaluation, à réinventer : oraux, portfolios, devoirs discutés en classe. Et deux chiffres disent l'envers du décor : 90 % des étudiants de licence interrogés craignent une dépendance excessive, et ils sont plus nombreux à se sentir « remplaçables » que « capables ».⁷³

Traquer la machine est une course perdue d'avance. Pas parce que les enseignants seraient incompétents. Parce qu'on essaie d'arbitrer une partie dont les règles n'existent plus. La seule issue est celle que montre le MIT : changer la façon d'évaluer.

Le devoir trop bien fait

Le cas le plus dérangeant n'est pas celui du tricheur maladroit. C'est celui de l'élève qui utilise l'IA si bien qu'il ne ressemble plus à un tricheur.

Un élève rend son devoir maison. Le professeur le cite en exemple : « Au moins, ça, ce n'est pas de l'IA. »

En réalité, l'élève l'a utilisée de bout en bout, mais intelligemment : il lui a donné son propre style, ses intuitions, ses erreurs, ses références. Il s'est créé un double numérique, une version augmentée de lui-même. Utilisée brutalement, l'IA se repère parfois. Utilisée ainsi, elle devient indétectable, et le devoir est meilleur que ce qu'il aurait écrit seul : plus structuré, mieux formulé, mieux sourcé.

Et c'est ce travail-là qu'on cite en exemple devant la classe.

Que mesure-t-on, dans ce cas ? On ne mesure pas ce que l'élève sait : une partie du savoir vient de la machine. On ne mesure pas l'effort de rédaction : l'IA a rédigé en quelques minutes. On mesure quelque chose de nouveau, sans nom dans les programmes : la qualité du dialogue avec la machine.

Dans beaucoup de situations professionnelles, cette compétence comptera davantage que la capacité à tout rédiger soi-même, de A à Z. Mais elle n'est ni enseignée, ni évaluée, ni même reconnue. Elle progresse en cachette, dans la honte, alors qu'elle devrait être l'une des compétences centrales des programmes.

C'est cela, l'école qui ment à elle-même : elle croit encore mesurer ce qu'elle ne mesure plus, et elle récompense en public ce qu'elle condamne en principe.

Ce n'est pas la triche d'avant

À ce stade, beaucoup de parents et de professeurs haussent les épaules. Les jeunes ont toujours triché. Avant, ils copiaient sur le voisin. Maintenant, ils utilisent l'IA. Quelle différence ?

Rien à voir, pour trois raisons.

D'abord, l'échelle. Copier sur le voisin n'est possible qu'en classe, sous surveillance, avec un voisin qui a fait l'exercice. L'IA répond jour et nuit, à la maison, gratuitement. Elle produit en cinq minutes un devoir qui aurait pris cinq heures.

Ensuite, l'illusion d'avoir appris. Quand on copie sur le voisin, on sait qu'on triche, on sait qu'on n'a pas appris, on sait qu'on devra le faire un jour. Quand on délègue à une IA, on a souvent l'impression d'avoir compris, parce qu'on a lu la réponse. On confond avoir vu et savoir faire. C'est un piège plus profond. Andrej Karpathy, figure du monde de l'IA, a fait sienne cette formule : on peut déléguer la réflexion. On ne peut pas déléguer la compréhension.⁷⁴ Une expérience citée par l'OCDE l'a mesuré : des lycéens aidés par une IA réussissent bien mieux leurs exercices sur le moment, mais moins bien que les autres une fois l'outil retiré, sauf quand l'IA est conçue pour faire apprendre plutôt que pour donner la réponse.⁷⁵

Enfin, l'injustice du système. Le devoir maison n'a jamais été un terrain neutre : certains élèves avaient un parent disponible, cultivé, capable d'expliquer un théorème ou de relire une rédaction. D'autres non. Ce qui change avec l'IA, c'est qu'elle redistribue le terrain : n'importe quel élève muni d'un téléphone rend désormais une copie quasi parfaite, quel que soit le bagage de sa famille. Sur le papier, on l'a vu, c'est un progrès : chacun a ce professeur particulier dans sa poche. Dans les faits, ce qui se démocratise d'abord, c'est la triche. L'apprentissage, lui, profite surtout à ceux qui savent guider la machine, et ce savoir-faire dépend encore beaucoup du bagage familial.

Le résultat est sans appel. Les honnêtes sont déclassés. Les habiles sont récompensés. Les maladroits sont sanctionnés. Et tout cela arbitré par un système d'évaluation qui prétend ne rien avoir vu. Au Québec, un étudiant sur trois reconnaît avoir enfreint les règles avec l'IA ; un sur vingt-cinq seulement a été sanctionné.⁷⁶

L'année du bac, ma fille me l'a confié plusieurs fois : elle s'est sentie révoltée. Pas à cause de l'IA. À cause du décalage entre ceux qui trichent et ceux qui ne le font pas, l'année même où chaque note compte.

Dans le supérieur, là où les enjeux sont les plus élevés, cette injustice se double d'un flou juridique.

En France, deux affaires le montrent. En octobre 2025, la justice confirme l'exclusion d'une étudiante de master de l'université Sorbonne Paris Nord, sur un ensemble d'indices : résumé probablement généré, plan typique d'une IA, soutenance où elle n'a pas su défendre ses références.⁷⁷ Trois mois plus tard, dans une université différente (Paris 1 Panthéon-Sorbonne), une autre étudiante poursuivie pour le même motif est blanchie par la commission de discipline de son établissement. L'université demande alors au juge de suspendre cette décision. Il refuse : l'université n'a pu montrer aucune règle sur l'usage de l'IA.⁷⁸ Même problème, deux issues. L'institution doit poser ses règles avant de juger.

Ce qui peut changer

L'école peut changer. Des pistes existent déjà.

Évaluer uniquement en classe, et évaluer la compréhension. Le devoir maison sert à apprendre, pas à noter ; la note, elle, se joue à l'oral, en soutenance, en contrôle sur table, au lycée comme en master. Si un élève ne sait pas expliquer son propre devoir, c'est un signal sans ambiguïté.

Apprendre à utiliser l'IA, ouvertement. Au lieu de pourchasser un usage clandestin, l'école peut reconnaître que l'IA fait partie de l'environnement intellectuel des élèves, et leur apprendre à l'utiliser, à vérifier ses réponses, à reformuler pour obtenir un meilleur résultat. C'est la compétence qui leur sera demandée demain.

Repenser ce qu'on évalue, et viser plus haut. Si l'IA écrit en quelques minutes une bonne dissertation, ce n'est plus la dissertation qu'il faut noter, mais ce que la machine ne fait pas à la place de l'élève : sa pensée critique, sa façon de défendre une idée face à un contradicteur, la qualité de son dialogue avec l'IA, la rigueur d'une démarche observée en direct. Et puisque l'outil permet d'aller plus loin, on peut attendre des élèves un travail plus ambitieux. La barre monte.

Aucune de ces pistes n'est simple. Toutes butent sur la même question : le système éducatif accepte-t-il de reconnaître qu'une partie de ses outils d'évaluation et de ses programmes est devenue obsolète ?

En France, la réponse existe sur le papier. En juin 2025, le ministère de l'Éducation a publié un cadre plus ferme qu'on ne le croit : utiliser une IA pour un devoir sans autorisation est une fraude, et les enseignants doivent adapter devoirs et évaluations. Mais le texte s'arrête au principe : il ne fixe ni calendrier, ni contrôle.⁷⁹

En Chine, près de 13 millions de jeunes passent chaque année le gaokao, l'examen national d'entrée à l'université. Depuis juin 2025, les grandes applications chinoises d'IA, dont celle de la maison mère de TikTok, refusent de résoudre les sujets pris en photo pendant les heures d'épreuve. Leurs fabricants admettent ainsi que leurs outils peuvent corrompre un examen à grande échelle, au point de couper leurs propres services.⁸⁰

Et l'État chinois a décidé de ne plus attendre : en avril 2026, cinq ministères programment des cours d'IA du primaire à l'université, et prévoient d'utiliser l'IA jusque dans la fabrication, la surveillance et la correction des examens. Un plan à horizon 2030, pas un état des lieux.⁸¹ La France, elle, avance pas à pas. Depuis 2026, un parcours de formation à l'IA est obligatoire en quatrième, en seconde et en première année de CAP ; les établissements ont deux ans pour le mettre en place.⁸² Le gouvernement promet en outre, pour septembre 2027, une heure d'IA par semaine pour tous les élèves de seconde.⁸³

Ce n'est pas seulement lent, c'est en partie à côté. Conçu par Pix, un service public en ligne, ce parcours tient en deux parties d'une demi-heure à trois quarts d'heure chacune, une seule fois dans l'année. La première explique ce qu'est une IA, comment elle construit ses réponses, ce que sont les deepfakes (ces faux fabriqués par IA), et son impact écologique. La seconde apprend à écrire des consignes et à repérer les erreurs et les biais de l'IA. Tout cela est utile, mais pensé pour une machine qui se trompe souvent : on y apprend davantage à se méfier d'elle qu'à travailler avec elle. Ce qui est expliqué n'est plus l'usage de 2026. Rien, surtout, sur la façon d'apprendre avec l'IA sans la laisser penser à sa place.

Pourtant, de quoi apprendre autrement existe déjà. Un exemple que tu connais peut-être déjà : avec NotebookLM, un outil de Google, tu déposes ton cours, et il en fait en quelques minutes une émission de radio : deux voix naturelles qui discutent, se relancent, prennent des exemples, dans la langue de ton choix. Tu l'écoutes dans le bus. Bien utilisé, c'est une nouvelle façon de réviser. Mal utilisé, c'est l'impression d'avoir travaillé sans avoir rien retenu.⁸⁴

Reste une question : comment mettre à la disposition de millions d'élèves une IA performante, à jour et, idéalement, souveraine, c'est-à-dire française ou européenne ? Le ministère prépare la sienne : un tuteur qui guide l'élève par des questions au lieu de lui donner la réponse, testé dans quelques classes pilotes à partir de cet automne.⁸⁵ Mistral, notre champion français de l'IA, est une autre partie de la réponse. Mais pendant longtemps encore, je le crains, les jeunes continueront d'utiliser ChatGPT, Claude ou Gemini hors de tout cadre.

Mon fils, celui qui me disait « On nous envoie dans le mur », ne condamne pas l'école pour autant. Avec l'impatience de ses seize ans, il la trouve lente à s'adapter à un monde qui change trop vite : elle persévère dans une direction qui n'est plus la bonne et le prépare mal à ce qui se dessine.

Pourquoi savoir vaut plus qu'avant

Pourtant, l'école reste indispensable : le lieu où l'on apprend à lire, à écrire, à raisonner, à vivre avec d'autres, à supporter l'effort, à affronter des sujets qu'on n'aurait pas choisis. Rien de cela ne disparaît avec l'IA ; tout devient même plus précieux.

Je veux être précis sur ce « plus précieux », parce que c'est la meilleure nouvelle de ce livre et qu'on l'entend rarement : ces outils rendent le savoir plus rentable, pas moins. Pour trois raisons très concrètes.

La première : on n'obtient d'une IA que ce qu'on sait lui demander. Demande « explique-moi pourquoi ce texte est beau », tu auras une réponse correcte, mais générale. Demande « analyse la construction de cette phrase et son effet sur la chute », tu auras autre chose, parce que tu as nommé ce que tu cherchais. Le vocabulaire d'une matière n'est pas un ornement scolaire : c'est ce qui fait passer la machine du commentaire passe-partout à l'analyse d'expert. Qui ne l'a pas reçoit des généralités, et en conclut que l'outil est moyen.

La seconde, plus importante : tu ne peux juger que ce que tu connais. Repérer l'approbation trop facile, la date qui ne colle pas, le raisonnement élégant et faux, cela ne s'improvise pas. C'est ce que montrait le chapitre 7 : quand tu présentes une idée fausse et que tu insistes, la machine a tendance à te donner raison. Aucune formulation habile ne te protège de cela. Seulement ce que tu sais déjà.

La troisième, la plus ambitieuse : l'IA démultiplie ce que tu sais, elle ne le remplace pas. Avec une base solide, une seule personne mène aujourd'hui un projet qui demandait une équipe (chapitre 14). Plus tu sais, plus tu peux viser haut.

Ce que l'IA dévalue, c'est l'exécution : rédiger, résumer, calculer, ce qu'elle fait désormais vite et bien. Ce qu'elle rend plus précieux, c'est d'en savoir assez pour poser la bonne question, reconnaître la mauvaise réponse, et aller plus loin. Ce n'est pas une raison de travailler malgré l'IA. C'est une raison de travailler parce qu'elle existe.