Trois ans après la déferlante ChatGPT, les enquêtes convergent — l’IA générative ne réduit pas les écarts scolaires, elle les creuse, sauf à le décider autrement.
Deux élèves, un même sujet
J’ai vu passer, en mars dernier, deux versions du même devoir maison de troisième — une analyse d’image en éducation morale et civique, sur l’affiche d’un parti politique des années 1930. Les deux copies tenaient la route, à première lecture. À deuxième, plus du tout.
La première était une tartine sans aspérités, formellement correcte mais d’une platitude qui sentait fort la sortie d’usine. Phrases qui s’enfilent, vocabulaire moyen-haut, aucune erreur, aucune accroche, aucune singularité. La deuxième, plus courte, faisait dix fautes d’orthographe et trois contre-sens — mais pointait l’usage du rouge sang sur le bras tendu, citait précisément le contexte de 1933, et finissait par une question personnelle. Bonne lecture, bonne note. La première copie avait ChatGPT ; la seconde aussi. Ce qui les séparait n’était pas l’outil, c’était ce que chaque élève avait su lui demander.
C’est l’angle mort du débat actuel sur l’IA à l’école — qu’on pose toujours en termes binaires, interdire ou autoriser, triche ou pas triche. La question utile est ailleurs : qui tire vraiment parti de ces outils ? Et la réponse, à mesure que les enquêtes s’accumulent, n’est ni rassurante ni surprenante. Elle est sociologiquement banale.
Ce que disent les chiffres
Le Pew Research Center publie depuis 2023 une série d’enquêtes sur l’usage de ChatGPT chez les adolescents américains de 13 à 17 ans. La dernière livraison, parue en décembre 2025, est nette : 84 % des ados de familles gagnant plus de 75 000 dollars annuels ont entendu parler de ChatGPT, contre 67 % dans les foyers en dessous de 30 000 dollars. Sur l’usage adulte, l’enquête de juin 2025 distingue par niveau de diplôme : 52 % des post-graduates et 51 % des bachelors ont déjà utilisé ChatGPT, contre 18 % des Américains qui n’ont pas dépassé le lycée. Le diplôme prédit l’adoption, plus que l’âge, plus que le revenu pris isolément.
Les sociologues qui travaillent depuis vingt ans sur la fracture numérique connaissent ce chiffre par cœur — c’est exactement la même structure qu’à chaque vague technologique précédente, du Minitel à Internet, du smartphone au cloud. La nouveauté n’est pas le creusement, c’est la rapidité. En deux ans, l’adoption a doublé chez les adultes américains et triplé chez les moins de trente ans. Le retard des moins diplômés se traduit en mois, non plus en années.
En France, on n’a pas l’équivalent à grande échelle sur l’IA spécifiquement. Mais on dispose de la mesure DEPP des compétences numériques en fin de troisième, conduite pour la première fois en mai 2022 et publiée fin 2023. Les chiffres : près de deux élèves sur trois (63,5 %) ont une maîtrise satisfaisante des compétences numériques. À l’opposé, 15 % des élèves n’en ont qu’une appréhension limitée. Et la corrélation avec l’IPS — l’indice de position sociale de l’établissement — est sans appel : « le score moyen progresse à mesure que le niveau social augmente », écrit la DEPP. La moitié des élèves des collèges les moins favorisés en restent à une maîtrise élémentaire de l’outil numérique, contre moins de 30 % dans les collèges les plus favorisés.
Ces compétences mesurées sont en amont de l’usage de l’IA. Elles couvrent la recherche d’information, la création de contenu, la sécurité — c’est-à-dire exactement les prérequis de l’usage productif d’un agent conversationnel. Quand un élève sait évaluer une source, formuler une question, recouper une réponse, il dispose des conditions de possibilité d’un usage raisonné. Quand il ne les a pas, ChatGPT est un automate qui produit, et lui-même un copiste qui colle.
L’effet Mathieu version IA
Robert K. Merton appelait effet Mathieu, en référence à la parabole évangélique, le mécanisme par lequel les ressources s’accumulent sur ceux qui en ont déjà — « car celui qui a, on lui donnera ; et il sera dans l’abondance ». Bourdieu en a fait, sous un autre nom, le moteur silencieux de la reproduction scolaire : le capital culturel hérité prédit la réussite mieux que l’effort consenti.
L’IA générative reproduit cette logique avec une efficacité redoutable. Pour bien prompter, il faut déjà bien penser. Pour reformuler ce que ChatGPT renvoie, il faut un vocabulaire suffisant. Pour repérer une hallucination, il faut un cadre cognitif où la chose à vérifier soit pensable. Pour transformer une réponse en argument personnel, il faut une métacognition que l’École a inégalement distribuée.
Un prof de philo de Besançon, interrogé par France 3 Bourgogne-Franche-Comté en mai 2025, le formule autrement, sans s’en rendre compte : « Pour les élèves en difficulté, ChatGPT peut être utile : ils peuvent obtenir des fiches ou des reformulations. Pour les autres, je crains qu’on assiste à une version low-cost de la scolarité, perfusée à ChatGPT. » La phrase, à première vue, dit l’inverse de ce que je viens d’écrire — l’IA aiderait les faibles, fragiliserait les forts. À deuxième lecture, elle dit la même chose. Ces « fiches et reformulations » sont à l’élève en difficulté ce que l’aide aux devoirs gratuite à la mairie est à la classe moyenne : un dispositif d’appoint qui, pris seul, ne compense rien. Là où l’élève déjà bien outillé transforme l’IA en démultiplicateur, l’élève fragile en fait une prothèse cognitive qui le dispense d’apprendre ce qu’elle remplace.
L’enquête Compilatio menée auprès de 5 600 enseignants et étudiants en novembre 2023 confirme, en creux, le même constat : 69 % des étudiants déclaraient que l’IA « apporte de nouvelles méthodes d’apprentissage et de développement de compétences » — mais cette catégorie est surreprésentée dans les filières d’élite, sous-représentée dans les filières professionnelles. Là où les uns voient un compagnon de pensée, les autres voient un sous-traitant. La différence n’est pas dans l’outil, elle est dans le rapport à l’outil.
Le Cadre d’usage : ce qu’il dit, ce qu’il ne dit pas
Le ministère a publié le 14 juin 2025 son Cadre d’usage de l’IA en éducation, fruit d’une consultation menée de janvier à mai. Le texte est sérieux, équilibré — et j’en partage l’essentiel des principes. Il fixe trois grands paliers : sensibilisation des élèves dès le primaire sans manipulation directe, usage progressif et encadré à partir de la 4ᵉ, autonomie en lycée. Il insiste sur la frugalité, le respect des données personnelles, la priorité aux outils libres et souverains. Sur le plan déontologique, il est solide — j’y reviendrai dans un autre billet.
Sur le plan sociologique, en revanche, il a un angle mort. Le cadre traite de l’usage en classe et à des fins professionnelles. Il ne dit rien — il ne peut rien dire — de l’usage que feront les élèves de ChatGPT le soir, sur le smartphone familial, pour terminer leur DM de français. Or c’est précisément à cet endroit que la fracture se joue, parce que c’est à cet endroit que l’élève est le plus seul, le plus livré à son capital culturel d’origine, et le moins accompagné.
L’inspection générale (IGÉSR), dans son rapport de juin 2025 sur l’IA dans les établissements scolaires, le note explicitement : « les familles les plus éloignées du numérique rencontrent des difficultés d’accès ou de compréhension des ENT ». Le ministère recommande une « alliance éducative » mobilisant collectivités, associations, conseillers numériques France Services. La recommandation est juste. Elle n’est pas, en l’état, financée — pas plus que les heures d’EMI nécessaires pour faire le travail explicite que demande le sujet.
Pourquoi l’interdiction ne suffira pas
À la rentrée 2024, la « pause numérique » est devenue « portable en pause », étendue à l’ensemble des collèges en 2025-2026. C’est une bonne mesure pour le climat scolaire, et je la défends sans réserve dans mon établissement. Elle n’a aucun effet sur la fracture sociale décrite ici, parce qu’elle ne traite que le temps scolaire — qui n’est pas le terrain principal du problème.
Les familles favorisées n’attendent pas la sonnerie de 17 h pour mobiliser ChatGPT. Elles l’ont sur abonnement Plus à vingt euros par mois, parfois sur Pro à deux cents. Elles l’utilisent pour relire les copies, expliquer les exercices, préparer les bacs blancs. Elles savent que le modèle gratuit est moins performant ; elles savent que GPT-5 vaut mieux que GPT-3.5 quand il s’agit d’un commentaire littéraire. Cet écart de version, invisible dans les statistiques d’usage, est un nouveau marqueur de classe — qu’aucune enquête française ne mesure pour l’instant.
Pendant ce temps, les familles éloignées du numérique installent ChatGPT sur le téléphone du grand frère, l’utilisent en mode invité ou via Snapchat, demandent un résumé, recopient. La fracture n’est plus dans l’accès — elle est dans la qualité d’accès, dans la médiation, dans le compagnonnage cognitif que l’outil n’apporte que si quelqu’un, quelque part, a montré comment l’apprivoiser.
Dominique Cardon, sociologue des algorithmes, parlait déjà avant ChatGPT d’une fracture algorithmique qui prolonge et complexifie la fracture numérique : savoir utiliser n’est pas savoir négocier. L’IA générative est l’application massive de cette intuition. Et la liste de Prisca Fenoglio, dans son dossier de l’IFÉ d’octobre 2021, garde toute sa pertinence : profils sociodémographiques, ressources hors ligne, type d’appareil, qualité de la connexion, compétences numériques, attitude face aux technologies. À chaque étage, des écarts. À chaque étage, le capital culturel parental qui module ce que l’élève fera de la machine.
Ce qu’on peut faire à l’échelle d’un EPLE
Reste le terrain. À hauteur de principal, de gestionnaire, de prof, d’AESH, qu’est-ce qu’on fait ?
Expliciter, plutôt qu’interdire
Le document de travail diffusé sur la plateforme apps.education.fr propose une grille à trois niveaux par exercice : niveau 1 sans IA, niveau 2 avec IA mais avec citation des prompts et critique des réponses, niveau 3 usage libre. C’est sommaire, et c’est précisément pour cela que ça marche. La fracture sociale prospère dans le non-dit. Quand un enseignant explique à ses élèves à quel moment, pour quoi, comment l’IA est légitime, il fait baisser de plusieurs crans le bénéfice du capital culturel hérité. Il met sur la table ce que les familles initiées font tacitement chez elles.
Internaliser dans la classe ce qui partait à la maison
C’est la conséquence inévitable du sujet, et c’est l’arbitrage le plus douloureux. Tant qu’un commentaire de texte se rendra le lundi matin après avoir été commencé le dimanche soir, ChatGPT continuera de creuser l’écart. Le travail écrit, le brouillon argumenté, la dissertation, la rédaction longue : autant de moments qui doivent être ramenés dans le temps de classe, sous l’œil du professeur, pour rétablir une équité minimale d’accompagnement. C’est coûteux en heures. C’est, à mon sens, un des arbitrages réalistes les plus efficaces — et, accessoirement, ce que demandent depuis vingt ans les chercheurs en didactique sur l’effet du travail à la maison dans la reproduction des inégalités.
Médiation parentale
C’est le maillon faible. Les soirées d’école « comprendre l’IA » attirent les parents qui en ont déjà compris quelque chose. Les autres, ceux à qui le dispositif est destiné, ne viennent pas — pas par mauvaise volonté, mais parce que l’École, à leurs yeux, est un appareil qui ne s’invite pas. C’est le rôle classique de l’éducation prioritaire et des partenariats associatifs locaux, et ça réclame des moyens humains réels, pas une circulaire bien tournée. Les CPE, les AED, les AESH, les référents numériques d’établissement sont en première ligne. Ils ont besoin d’heures dédiées, pas d’injonctions supplémentaires.
Une fracture politique, pas technologique
Je termine sur ce point parce qu’il me paraît le plus important, et le moins entendu dans le débat actuel. La fracture sociale dans l’usage de l’IA n’est pas une fatalité technologique. Elle n’est pas non plus, contrairement à ce que laisse entendre la rhétorique de la « démocratisation par l’IA », en voie de résorption automatique. Elle est, pour l’essentiel, le reflet à un autre étage des inégalités scolaires que l’École française connaît depuis cinquante ans et qui sont, elles-mêmes, le reflet des inégalités sociales en amont.
L’École peut faire deux choses, en ce qui la concerne propre. Elle peut ratifier le creusement, en se contentant d’autoriser l’IA dans les usages prévus, en interdisant le portable sur le temps scolaire, et en laissant les devoirs à la maison continuer de fonctionner comme un dispositif de tri silencieux. Ou elle peut décider de ne pas ratifier — et cela passe par des choix concrets, dont aucun ne se résume à « former à l’IA » : repenser ce qu’on demande, repenser quand et où on l’évalue, expliciter chaque consigne, financer les heures de médiation. Tout cela coûte cher en attention pédagogique, ce qui est devenu, à l’heure de l’IA, la ressource la plus rare de l’Éducation nationale.
Je n’ai pas plus de boule de cristal qu’un autre sur la trajectoire que prendra ce dossier. Mais je sais une chose : tant qu’on continuera à raisonner outil par outil, en se demandant si ChatGPT est bon ou mauvais pour les élèves, on passera à côté de la question. Le problème n’est pas l’outil. Le problème est ce que l’École fait, ou ne fait pas, de cet outil — et pour qui.
Pour aller plus loin
Sources institutionnelles
- M’Bafoumou A., Pac S., Thumerelle J., En fin de troisième, près de deux élèves sur trois ont une maîtrise satisfaisante des compétences numériques, Note d’information n° 23.45, DEPP, novembre 2023.
- Cadre d’usage de l’IA en éducation, ministère de l’Éducation nationale, 14 juin 2025.
- L’intelligence artificielle dans les établissements scolaires, rapport IGÉSR, juillet 2025.
Enquêtes et chiffres
- Faverio M., Sidoti O., Teens, social media and AI chatbots, 2025, Pew Research Center, 9 décembre 2025.
- Sidoti O., McClain C., 34 % of U.S. adults have used ChatGPT, about double the share in 2023, Pew Research Center, 25 juin 2025.
- Compilatio & Le Sphinx, Enquête sur les usages de ChatGPT, 5 600 répondants enseignants et étudiants, novembre 2023.
Lectures sociologiques
- Pierre Bourdieu, La Distinction. Critique sociale du jugement, Minuit, 1979.
- Dominique Cardon, À quoi rêvent les algorithmes. Nos vies à l’heure des big data, Seuil, 2015.
- Prisca Fenoglio, Au cœur des inégalités numériques en éducation, les inégalités sociales, Dossier de veille de l’IFÉ n° 139, octobre 2021.
Pratique de terrain
- Encadrer l’utilisation de l’IA dans les devoirs à la maison, document collaboratif sur apps.education.fr.
- Fin des devoirs à la maison, triche, difficultés d’apprentissage : des professeurs racontent, France 3 Bourgogne-Franche-Comté, mai 2025.