Comment se développer intellectuellement dans un monde où les savoirs sont accessibles du bout des doigts
À la session d’automne 2026, les 24 groupes de première année au B.A.A. et les 5 groupes de l’année préparatoire ont été conviés à une séance de formation de trois heures pour y découvrir les bonnes pratiques d’utilisation de l’IAG dans leurs études. Cette page vous permettra de survoler les thèmes qui ont été discutés avec la communauté étudiante.

Mise en contexte
Pourquoi une séance sur l’IAG?
À HEC Montréal, 87 % des étudiantes et étudiants déclarent utiliser des outils d’intelligence artificielle générative (IAG) dans le cadre de leur formation, et le tiers affirment réaliser de la moitié à la totalité de leurs travaux avec ces outils (résultats préliminaires du PIM 2026). En parallèle, les Services à la communauté étudiante (SCÉ) observent un phénomène nouveau, devenu le principal motif de consultation individuelle : des étudiants et étudiantes qui obtiennent d’excellentes notes aux travaux réalisés à la maison, mais qui échouent aux examens en environnement contrôlé, sans comprendre pourquoi.
Ce gouffre entre la performance assistée et la performance réelle porte plusieurs noms dans la littérature récente : illusion de connaissance, délestage cognitif, dette cognitive, dépendance technologique. Derrière ces termes se cache une même réalité : l’IAG est capable de réaliser, à notre place, les opérations mentales par lesquelles on apprend : résumer, structurer, expliquer, résoudre. Bien que nous ne mesurions pas encore toutes les conséquences de ce phénomène, nous en constatons déjà les premiers effets : compréhension superficielle des concepts, érosion de la confiance en ses propres moyens, sentiment de ne plus pouvoir commencer une tâche sans l’outil et, dans certains cas, nous remarquons jusqu’à des abandon d’études.
Ce sont ces constats qui ont mené HEC Montréal à consacrer une séance complète à l’IAG dans le cadre de l’atelier de sensibilisation offert aux étudiants et étudiantes de l’année préparatoire et du baccalauréat. L’intention? Outiller les étudiants et étudiantes pour qu’ils développent une réflexion sur leur propre façon d’apprendre, afin que l’IAG leur soit bénéfique plutôt que nuisible. Autrement dit, pour éviter qu’ils ne coupent la branche sur laquelle ils sont assis.
Ce qu’en a pensé la communauté étudiante
« C’est sans aucun doute la séance de cours qui m’a été le plus utile depuis mon arrivée à HEC! »
« Merci beaucoup pour toutes ces stratégies, on ne m’avait jamais expliqué tout cela. »
« Wow! C’était tellement intéressant! »
« J’ai encore rencontré un étudiant du B.A.A. qui n’avait que de bons mots pour la présentation! »
« On n’a pas vu les 3 heures passées »
« Tu as réussi à me garder intéressée. Avec mon TDA, c’est pas peu dire ! »
Bloc 1
Qu’est-ce qu’apprendre ? Et comment l’IAG peut me nuire ou m’aider
L’atelier commence par cette idée qu’apprendre demande un effort cognitif que l’IAG peut soutenir ou nous permettre d’éviter.
Bloc 2
Les risques de l’utilisation de l’IAG et la démarche réfléchie
Cette section de l’atelier permet de mettre de l’avant les pièges d’un usage passif de l’IAG, puis une démarche concrète pour garder le contrôle de ses interactions avec l’outil.
Bloc 3
L’IAG à HEC Montréal
En conclusion de l’atelier, nous présentons les compétences à développer pour utiliser l’IA de façon critique et éclairée et les ressources à la disposition de la communauté étudiante pour l’accompagner dans cette démarche.
En conclusion
Vous accompagnez des personnes étudiantes qui carburent déjà à l’IAG? Le Guide d’utilisation de l’IAG et les activités des Services à la communauté étudiante sont là pour vous appuyer. Et la prochaine fois qu’une question sur l’IAG surgit dans votre classe, il y en a une à retourner au groupe : « Qui conduit? ».
Références
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- HEC Montréal. (s. d.). Guide d’utilisation de l’IAG [site de cours]. https://hecmontreal.instructure.com/courses/7986
- HEC Montréal, Services à la communauté étudiante. (s. d.). Calendrier des activités. https://activites-etudiantes.hec.ca/evenements/liste/
- Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I. et Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv. https://arxiv.org/abs/2506.08872
- Lefebvre, S. et Hillman, D. (2026). Un cadre de référence pour développer la littératie numérique en IA. Service de soutien à la formation, Université de Sherbrooke. https://www.usherbrooke.ca/ssf/veille-et-actualites/veille/intelligence-artificielle-et-outils-technologiques/details/57639
- Main, P. (2025, 29 décembre). Fluency illusion: Why familiarity is not learning. Structural Learning. https://www.structural-learning.com/post/fluency-illusions-students-think-they-know
- Masson, M. (s. d.). 4 biais cognitifs pouvant biaiser les apprentissages. Institut des troubles d’apprentissage. https://www.institutta.com/toutes-nos-ressources/4-biais-cognitifs-pouvant-biaiser-les-apprentissages
- Masson, S. (2020). Activer ses neurones pour mieux apprendre et enseigner : les 7 principes neuroéducatifs. Odile Jacob.
- Masson, S. (s. d.). Cerveau et apprentissage [liste de lecture vidéo]. YouTube. https://www.youtube.com/playlist?list=PLkMs6wiIOVPqdh_QsvHIHfWvo1KrPsu7O
- Miao, F. et Shiohira, K. (2024). Référentiel de compétences en IA pour les apprenants. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000392652
- Ministère de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur. (2019). Cadre de référence de la compétence numérique. Gouvernement du Québec. https://cdn-contenu.quebec.ca/cdn-contenu/education/Numerique/Cadre-reference-competence-num.pdf
- Oakley, B., Johnston, M., Chen, K., Jung, E. et Sejnowski, T. (2025). The memory paradox: Why our brains need knowledge in an age of AI. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.5250447





