Neurosciences et psychologie
L'utilisation de l'intelligence artificielle pour réaliser des tâches académiques réduit l'activation neuronale et les performances cognitives
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Ainhoa Pérez
Alumni
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MPH, MSc.
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Comment l'intelligence artificielle affecte-t-elle le développement cognitif humain ? Une étude expérimentale récente a analysé l'impact de l'utilisation de modèles tels que GPT-4o sur la rédaction d'essais. Les résultats montrent que l'assistance par l'IA réduit l'activation cérébrale et limite le développement de la pensée et de l'apprentissage.
PHYSIOLOGIE ET MÉCANISMES
L'essor des programmes d'intelligence artificielle (modèles linguistiques) représente un défi dans le domaine de l'éducation, car ils permettent de résoudre des tâches et de produire des réponses personnalisées. Cependant, des doutes ont été émis quant à leur effet sur le système nerveux et sur le développement de l'intelligence, de l'attention, de la mémoire, etc. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, les modèles linguistiques fournissent généralement des réponses directes déjà synthétisées, limitant ainsi le besoin de contextualisation, de comparaison des réponses, de jugement critique, etc. La littérature récente souligne que ces plateformes peuvent favoriser une délégation excessive des processus mentaux, interférant ainsi avec le développement de fonctions cognitives essentielles.ÉTUDE
Une étude expérimentale menée aux États-Unis (Kosmyna et al., 2025) a examiné l'impact neurophysiologique et cognitif de l'utilisation de modèles linguistiques (GPT-4o) dans une tâche de rédaction de différents essais dans des conditions contrôlées en laboratoire. 54 étudiants universitaires et diplômés ont été recrutés et répartis de manière aléatoire pour réaliser la tâche en utilisant exclusivement l'IA, en s'aidant d'un moteur de recherche sur Internet ou sans accès à des outils numériques. Lors de chaque session, les participants ont rédigé un essai sous surveillance électroencéphalographique afin d'analyser l'activation et la connectivité cérébrales en temps réel. Les essais ont été analysés et évalués par des juges humains et par un agent d'intelligence artificielle formé. Les variables étudiées comprenaient les schémas de connectivité cérébrale, la compétence linguistique, la capacité de mémorisation, entre autres mesures évaluées par des méthodes objectives et subjectives.PRINCIPAUX RÉSULTATS
Les résultats ont montré que le groupe assisté par l'IA présentait une connectivité et une activation cérébrales moindres pendant la tâche, en particulier dans les réseaux alpha et bêta, par rapport aux groupes utilisant Internet et au groupe travaillant de manière autonome. La connectivité neuronale a diminué proportionnellement au niveau de soutien externe : le groupe sans outils a montré le réseau le plus étendu et le plus actif, suivi du groupe utilisant un moteur de recherche, tandis que le groupe assisté par l'intelligence artificielle a montré la plus faible intégration et activité neuronale. La capacité à citer et à mémoriser des fragments de textes était très inférieure dans le groupe IA par rapport aux autres groupes. L'analyse linguistique a révélé une moindre diversité dans le groupe assisté par l'intelligence artificielle, tandis que les autres groupes ont montré une plus grande variabilité et originalité. La qualité formelle des textes a été mieux évaluée par l'agent artificiel, mais les juges humains ont détecté une moindre profondeur argumentative et créativité dans les textes générés par l'IA.CONCLUSION ET PERTINENCE CLINIQUE
Bien que les modèles linguistiques facilitent la génération de textes et de réponses, l'utilisation de ces technologies entraîne une délégation cognitive qui réduit l'activation neuronale et interfère avec l'apprentissage, la mémorisation des informations, le développement créatif et l'analyse critique, etc. Une diminution de l'activation et de l'interconnectivité des réseaux alpha et bêta, essentiels à l'intégration exécutive, cognitive et mnésique (attention soutenue, planification, mémoire de travail, organisation active de l'information...), qui sont des processus essentiels au développement de la fonction et de la compétence au niveau neurocognitif, a été documentée. Cet effet peut avoir un impact plus préoccupant chez les personnes plus jeunes dont le cerveau est en développement. Ainsi, une exposition précoce et continue à des outils automatiques peut interférer avec la maturation et le développement des réseaux neuronaux, et donc interférer de manière potentiellement irréversible avec la maturation des compétences analytiques, métacognitives et créatives, essentielles à la performance cognitive. Il est donc essentiel de limiter l'utilisation de ces technologies, en particulier dans les étapes fondamentales de l'éducation, en privilégiant les stratégies qui favorisent l'implication active et le raisonnement personnel. L'étude présente certaines limites, telles que la taille et l'homogénéité de l'échantillon, ainsi qu'un manque de suivi à long terme. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour évaluer de manière plus approfondie et plus large l'impact de l'IA sur les compétences cognitives humaines. Cependant, il est clair que l'effet de ces outils sur le système nerveux est différent lorsqu'ils sont utilisés à des fins de consultation, de réflexion et d'élargissement de la pensée personnelle, plutôt que lorsqu'ils sont utilisés dans le but de remplacer et d'économiser l'effort cognitif. Néanmoins, en tant qu'enseignants, nous constatons clairement que les gens ont tendance à prendre le chemin le plus court possible, et nous ne nous attendons donc pas à une utilisation généralisée positive, mais plutôt à l'inverse.Références:
Kosmyna, N et al, 2025. Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. MIT Media Lab.
* Les actualités publiées sur les études ne représentent pas une position officielle de l'ICNS, ni une recommandation clinique.
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