« Humanités numériques »

Une étude révèle l’impact cognitif de l’utilisation de l’IA générative sur l’apprentissage

Neurosciences et intelligence artificielle

Une équipe de recherche dirigée par Nataliya Kosmyna au MIT Media Lab a mené une étude sur 54 participants pour évaluer l’impact cognitif de l’utilisation des grands modèles de langage comme ChatGPT dans un contexte éducatif. L’étude, publiée en juin 2025 sous forme de prépublication, compare trois groupes d’étudiants rédigeant des essais avec différents outils d’assistance.

Une nouvelle étude menée au MIT Media Lab apporte un éclairage inédit sur l’impact cognitif de l’utilisation de ChatGPT et des autres grands modèles de langage (LLM) dans l’apprentissage et le traitement de l’information par le cerveau. Dirigée par la chercheuse Nataliya Kosmyna, cette recherche examine pour la première fois les modifications de l’activité cérébrale chez des utilisateurs d’intelligence artificielle générative en contexte éducatif.

L’expérience, conduite sur quatre mois avec 54 participants, divise les étudiants en trois groupes distincts pour la rédaction d’essais : un groupe utilisant un LLM (ChatGPT), un second avec un moteur de recherche traditionnel, et un troisième travaillant uniquement avec leurs propres ressources cognitives. Les chercheurs ont utilisé l’électroencéphalographie (EEG) pour enregistrer l’activité cérébrale des participants, complétée par des analyses linguistiques et des entretiens.

Les résultats révèlent des différences significatives dans les schémas de connectivité neuronale entre les trois groupes. L’analyse montre que la connectivité cérébrale diminue proportionnellement au niveau d’assistance externe fournie : le groupe travaillant sans aide présente les réseaux neuronaux les plus étendus et les plus robustes, le groupe utilisant un moteur de recherche montre un engagement intermédiaire, tandis que l’assistance par LLM génère la connectivité la plus faible.

L’étude met également en évidence une homogénéité remarquable dans la reconnaissance d’entités nommées, les n-grammes et l’ontologie des sujets au sein de chaque groupe. Les participants du groupe LLM rapportent un faible sentiment d’appropriation de leurs essais lors des entretiens et démontrent une capacité réduite à citer des passages de textes qu’ils ont pourtant rédigés quelques minutes auparavant.

Dans une quatrième session expérimentale, les chercheurs ont inversé les conditions : les utilisateurs habitués au LLM ont dû rédiger sans assistance, tandis que ceux du groupe « cerveau seul » ont eu accès à ChatGPT. Les premiers ont montré une connectivité neuronale affaiblie et un sous-engagement des réseaux alpha et bêta. Les seconds ont démontré une meilleure récupération mnésique et un réengagement de nœuds occipito-pariétaux et préfrontaux étendus, suggérant un traitement visuel similaire à celui observé dans le groupe moteur de recherche.

Cette recherche soulève des questions importantes sur l’évolution des compétences d’apprentissage dans un contexte d’adoption massive des LLM. Bien que les avantages initiaux soient apparents, l’étude suggère que l’utilisation prolongée de ces outils pourrait influencer les processus cognitifs fondamentaux impliqués dans l’apprentissage et la mémorisation.

Les chercheurs soulignent cependant plusieurs limitations importantes à leur travail : l’échantillon restreint provenant d’institutions académiques géographiquement proches, l’utilisation exclusive de ChatGPT sans comparaison avec d’autres modèles, et la focalisation sur une tâche spécifique de rédaction d’essais. L’équipe prévoit d’étendre ses recherches avec des populations plus diversifiées et d’autres modalités d’interaction avec l’IA.

Cette étude, publiée en juin 2025 sur le serveur de prépublication Arxiv, n’a pas encore fait l’objet d’une évaluation par les pairs. Les conclusions doivent donc être considérées comme préliminaires, mais elles ouvrent néanmoins un champ de recherche crucial pour comprendre l’impact des technologies d’IA sur les processus cognitifs humains.

Pierre Delapidue

Aller plus loin

Ressource : Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task (arxiv.org)

Ressource : Brain on LLM (brainonllm.com)

Ressource : Overview : Your Brain on ChatGPT (media.mit.edu)

Ressource : Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task (media.mit.edu)

Auteurs de l’étude : Nataliya Kosmyna (MIT Media Lab’s Fluid Interfaces group), Eugene Hauptmann, Ye Tong Yuan, Jessica Situ, Xian-Hao Liao, Ashly Vivian Beresnitzky, Iris Braunstein, Pattie Maes (MIT Media Lab)

Entités liées

Intelligence artificielle, grands modèles de langage, ChatGPT, neurosciences, électroencéphalographie, connectivité neuronale, apprentissage, cognition, MIT Media Lab, éducation numérique

Entités nommées fréquentes : ChatGPT, LLM, Your Brain, Nataliya Kosmyna, MIT Media Lab.