IA et classes préparatoires : 3 idées à retenir de la journée organisée par NEOMA
Published on 06/04/2026
Fin mars, NEOMA Business School réunissait plus d'une centaine de professeurs de classes préparatoires sur le campus de Paris. Dans cette deuxième édition, conférences et ateliers pratiques ont permis de faire le point sur les avancées de l'intelligence artificielle. Le but : repenser concrètement les pratiques pédagogiques. Voici les trois enseignements à retenir.
1. Une accélération technologique sans précédent
L'intelligence artificielle évolue à une vitesse phénoménale. En un an — parfois en quelques semaines, les modèles ont doublé en performance. Les outils de mesure traditionnels, les « benchmarks », peinent à suivre : conçus pour tester les limites des IA, ils sont rapidement saturés si rapidement que les experts doivent sans cesse en inventer de nouveaux.
Sur le seul mois de mars 2026, Mistral, NVIDIA, OpenAI et Anthropic ont chacun annoncé des avancées majeures. Cette dynamique d'accélération dépasse ce que l'on a connu avec Internet.
« Ça fait 25 ans que je travaille dans la transformation numérique. La vitesse d'évolution de l'IA est du jamais vu », Alain Goudey, Directeur général adjoint en charge du numérique et Professeur à NEOMA
Les outils IA changent tellement vite — parfois d'une semaine à l'autre — qu'aucun enseignant ne peut connaître chaque nouveau modèle, chaque nouvelle fonctionnalité. C'est une course perdue d'avance. Mieux vaut comprendre pourquoi tout ça change, dans quel sens ça va, et ce que ça implique pour la façon d'enseigner.
2. Les compétences à développer : savoir questionner et vérifier
Savoir poser la bonne question
Avant, il fallait surtout mémoriser et restituer des connaissances. Aujourd'hui, tout le monde peut obtenir une information en quelques secondes. Ce qui fait la différence, c'est savoir poser la bonne question.
Un prompt précis, contextualisé, structuré, produit une réponse utile. Un prompt vague produit une réponse vague. L'IA n'est pas intelligente par elle-même : elle amplifie ce qu'on lui donne. Formuler une bonne question, c'est déjà structurer sa pensée.
Savoir vérifier
L'IA peut produire des réponses parfaitement formulées, sourcées avec précision… et totalement fausses. Elle invente des chercheurs qui n'ont jamais existé, cite des études qui n'ont jamais été publiées, affirme avec assurance des informations erronées. Le problème n'est pas qu'elle se trompe : c'est qu'elle se trompe avec la même conviction qu'elle a raison.
Face à cela, la compétence clé n'est plus de savoir — c'est de douter, d'analyser et de valider.
« La compétence clé, ce n'est plus de savoir, c'est de savoir vérifier », Jérôme Ony, professeur et Curateur à NEOMA
L'enjeu pédagogique est de faire évoluer les étudiants du premier niveau vers les deux suivants.
Trois façons d'utiliser l'IA :
- L’IA remplace l’étudiant. L'IA produit, l’étudiant recopie. C'est l'usage le plus répandu — C’est la « prothèse ».
- L'IA soutient la réflexion. Elle aide à comprendre, structurer, à approfondir, à vérifier. L'étudiant reste actif. C’est « l'orthèse ».
- L'IA augmente les capacités de l’étudiant. Elle permet à l’étudiant d’aller plus loin, plus vite. Elle confronte plusieurs arguments, simule un débat… c’est l’amplification.
3. Des évaluations à repenser
Le constat est simple : aujourd'hui, 73 % des étudiants utilisent l'IA pour leurs devoirs. En classes préparatoires, ce chiffre atteint vraisemblablement 100 %. Et pourtant, les épreuves continuent de fonctionner comme si elle n'existait pas.
En effet, la plupart des évaluations demandent encore aux étudiants de restituer des connaissances, de résumer, de construire un plan, de rédiger une introduction. Or ce sont exactement les tâches que l'IA sait très bien faire. Un étudiant peut aujourd'hui rendre un devoir correct sans avoir réellement réfléchi, compris ou travaillé.
« L'IA va plutôt diminuer le niveau des meilleurs étudiants et va faussement augmenter le niveau des étudiants plus en difficulté », Alain Goudey, Directeur général adjoint en charge du numérique et Professeur à NEOMA
Ce qui échappe à l'IA, en revanche, c'est ce qui devrait devenir le cœur de l'évaluation : construire un point de vue personnel, défendre une position face à la contradiction, reconnaître les limites d'un raisonnement, faire preuve de jugement.
Les postures pédagogiques portées par NEOMA
Face à ces transformations, NEOMA défend une approche fondée sur des postures :
L’IA comme miroir
L'IA excelle à restituer des connaissances, résumer, structurer un plan classique, rédiger une introduction standard. Donc si elle répond bien et facilement à une question, ça veut dire que la question ne demande pas plus de compétences.
En revanche, si l'IA peine à répondre, qu'elle tourne en rond ou qu'elle produit une réponse superficielle, c'est bon signe : la question exige quelque chose qu'elle ne sait pas faire — un point de vue personnel, un jugement, une expérience vécue, une contradiction à résoudre.
Bref, une bonne question d'examen, c'est une question à laquelle l'IA ne peut pas bien répondre.
L'IA comme brouillon
L’IA produit un premier brouillon sur un sujet. L’étudiant identifie les faiblesses, il questionne l’IA sur les imprécisions, la mauvaise structure… , il réécrit, il améliore, il transforme. Il devient éditeur. C'est là que commence un travail intellectuel.
L'IA comme partenaire
L’étudiant avance un concept, et demande à l'IA de défendre la position inverse. Il entre dans un dialogue : les idées sont confrontées, les arguments testés, le raisonnement renforcé. L'IA n'impose pas une pensée — elle oblige à construire la sienne.
Dans les trois cas, une règle s'applique : l'IA amplifie ce que l'étudiant est déjà capable de faire. Un étudiant passif restera passif face à l'IA. Un étudiant curieux, engagé, deviendra un étudiant augmenté.
« On ne forme plus des mémoires. On forme des esprits capables de douter, de questionner, de résister à une réponse facile. »
