Expérience supervisée du Middlebury College — autoriser l'IA générative a relevé les scores aux tests de 0,27 ET, mais seul l'usage d'augmentation a construit des compétences durables

Les économistes Zara Contractor et Germán Reyes (Middlebury College) ont mené une expérience randomisée supervisée auprès de 211 étudiants de premier cycle, en deux séances espacées d'environ une semaine (IZA Discussion Paper 18792, 2026). Lors de la première séance, les étudiants ont appris un sujet technique inconnu et rédigé un essai analytique avec ou sans accès à une IA générative grand public (ChatGPT, avec journaux de conversation) ; lors de la seconde, tous ont passé des évaluations sans aide.
Environ 68 % des étudiants de la condition avec IA l'ont utilisée et 88 % des utilisateurs l'ont jugée utile. L'accès à l'IA a relevé de 0,27 écart-type les scores immédiats aux tests de connaissances, et le gain a persisté une semaine plus tard (environ 5,1 points de pourcentage au test de rétention). La qualité de l'essai a peu changé pendant l'accès à l'IA mais s'est améliorée en style et en pertinence une semaine après, lorsque les étudiants écrivaient seuls.
L'usage a compté : les gains différés étaient plus forts chez les utilisateurs « d'augmentation », qui utilisaient l'IA pour expliquer des notions (l'usage le plus courant, 57 % des étudiants traités), tandis que les gains à court terme des utilisateurs « d'automatisation » ont disparu une fois l'IA retirée. Les auteurs identifient deux mécanismes : les étudiants ont déplacé du temps de la rédaction vers la lecture et la recherche d'informations, et ont déclaré plus de plaisir à apprendre.
Limites : un seul collège d'élite, une tâche courte, un horizon d'une semaine et un cadre de type laboratoire ; l'article est un document de travail, pas encore évalué par les pairs. L'étude a été approuvée par le comité d'éthique de Middlebury. La leçon pratique pour la littératie en IA : apprendre à utiliser l'IA pour comprendre, non pour externaliser la production.