Vous préparez un exposé en groupe : chacun demande d'abord son plan à la même IA, puis vous vous retrouvez avec quatre versions presque identiques. Et quand deux d'entre vous ne sont pas d'accord, quelqu'un tape la question dans le chatbot. Selon un rapport publié le 27 octobre 2026, ce n'est plus une anecdote d'amphi : c'est un phénomène que les établissements doivent apprendre à encadrer.
Ce que dit le rapport sur le travail de groupe et l'IA
Le Digital Education Council (DEC) et Pearson ont publié Designing AI for Collaborative Learning, un rapport sur la façon dont l'IA peut soutenir l'apprentissage collaboratif dans l'enseignement supérieur. Leur constat de départ est net : les étudiants consultent de plus en plus l'IA plutôt que leurs pairs, avec moins d'échanges entre eux, ce qui affaiblit l'interaction mutuelle dont dépend l'apprentissage collaboratif.
Le communiqué du DEC met en avant trois constats :
- Les groupes pensent pareil avant de se rencontrer. Les étudiants qui se préparent avec les mêmes outils d'IA arrivent avec des idées similaires, et il reste moins de désaccords réels à résoudre ensemble.
- L'IA devient l'arbitre du groupe. Beaucoup d'étudiants lui demandent de trancher les différends. Ils obtiennent une décision sans avoir raisonné pour y arriver et perdent la « friction productive » qui nourrit l'apprentissage.
- Les étudiants réclament un cadre. Ils demandent plus de consignes sur l'usage de l'IA en groupe, que la réflexion indépendante soit protégée et que les décisions restent au groupe.
Une IA qui organise, oui ; une IA qui dirige, non
Le rapport note une nuance qui compte : les étudiants accueillent volontiers une IA qui organise et explique, mais résistent à une IA qui conduit la réflexion du groupe. Autrement dit, le problème n'est pas l'outil en soi, c'est la place qu'on lui donne dans la décision.
Autre détail révélateur : certains groupes se fixent eux-mêmes des règles sur l'usage de l'IA, mais les étudiants doutent que leurs camarades les respectent, sauf si l'évaluation l'exige. Le rapport en tire la conclusion que les établissements ont besoin de politiques claires sur le rôle de l'IA dans le travail de groupe, renforcées par les attentes d'évaluation.
« Students are already bringing AI into their group work. Whether it strengthens collaboration depends on how that use is designed. »
Cette phrase est d'Alessandro Di Lullo, CEO du Digital Education Council, citée dans le communiqué. Le rapport recense par ailleurs 15 méthodologies émergentes pour utiliser l'IA dans l'apprentissage collaboratif, classées selon les étapes du travail collectif et le rôle de l'IA à chaque étape, puis examinées au regard de sept mécanismes d'apprentissage.
Pourquoi cela touche directement les compétences d'employabilité
Le communiqué rappelle que 87 % des offres d'emploi demandent explicitement des compétences « humaines » comme la communication et le travail en équipe (chiffre tiré de l'étude DEC Jobs of the Future 2025). Le travail de groupe est justement l'exercice censé les entraîner. Si l'IA tranche à la place des étudiants, l'exercice peut être réussi sur le papier sans que la compétence soit acquise.
C'est un angle que nous avions déjà abordé côté Europe : le fossé entre usage et formation aux compétences IA montre que l'usage va plus vite que l'apprentissage. Le rapport du DEC ajoute une couche : même quand on forme à l'outil, il faut aussi protéger ce que l'outil peut éroder.
Des établissements qui commencent à poser des règles
Le jour même, l'université Soongsil de Séoul a annoncé ses « lignes directrices pour un usage éthique de l'IA dans l'enseignement », entrées en vigueur le 1er octobre. Elles classent l'usage de l'IA en trois niveaux : niveau 0 (interdit), niveau 1 (usage limité) et niveau 2 (usage autorisé). Les enseignants doivent informer les étudiants à l'avance du périmètre autorisé, notamment dans le syllabus, et l'université fournit un modèle de syllabus, une déclaration d'usage de l'IA et une liste de contrôle. Les lignes directrices prévoient aussi qu'une faute académique ne peut pas être établie sur la seule base d'un outil de détection d'IA, et elles intègrent la « collaboration » parmi sept perspectives à inclure dans la conception des cours.
La même logique du cadre plutôt que de l'interdit se retrouve en France, par exemple avec la charte IA de l'université de Rouen, qui préfère la règle à l'interdit. Reste que ces textes encadrent surtout l'usage individuel. Le rapport DEC pointe un angle encore peu traité : l'usage collectif, où l'IA s'invite entre les membres d'un groupe.
Qui gagne, qui perd
- Gagnants possibles : les établissements qui écrivent des règles claires pour le travail de groupe et les relient à l'évaluation ; les étudiants qui utilisent l'IA pour s'organiser et se faire expliquer, sans lui laisser le dernier mot.
- Perdants possibles : les groupes où l'IA sert d'arbitre, qui risquent de perdre le débat et la compétence qui va avec ; les établissements sans cadre, qui laissent chaque groupe improviser des règles que personne ne fait respecter.
Ce que ça change pour nous, étudiants
Ces points relèvent de notre lecture, pas du rapport. Pour un projet de groupe, on peut s'imposer trois réflexes simples : confronter ses idées avant de consulter l'IA, garder la décision finale au sein du groupe, et dire clairement à l'enseignant quel outil a servi à quoi. Les étudiants du rapport demandent eux-mêmes que ces règles existent ; autant ne pas attendre qu'elles soient imposées. Pour les associations comme la nôtre, qui fonctionnent par projets collectifs, c'est aussi un rappel : la valeur d'une équipe, c'est le désaccord qu'elle sait résoudre.
Pour un autre exemple de ce que l'étiquetage et la transparence changent pour les étudiants, voir notre article sur l'étiquetage IA et l'AI Act.
Sources : Digital Education Council, « AI Risks Reducing Peer Exchange and Eroding Collaboration, New DEC and Pearson Report Finds » (27 octobre 2026) ; Financial News, « Soongsil University to Classify AI Use in Courses into Three Levels » (27 octobre 2026). Photo : campus de l'université Soongsil, Benlikeshotchocolate, CC BY-SA 4.0 (Wikimedia Commons).
