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L’IAG et le transfert des apprentissages

Apprendre dans un cours, savoir agir dans un autre contexte : la finalité même de l’enseignement universitaire.

Mise en contexte

Léa a brillamment réussi son cours de comportement organisationnel : 92 % à l’examen final, qu’elle a préparé avec Copilot. Six mois plus tard, en stage, elle doit gérer une équipe en conflit. Elle reconnaît la situation comme « probablement liée aux concepts du cours », mais ne sait plus lesquels mobiliser. Faute de pouvoir faire les liens nécessaires, elle improvise.

Résultat

Léa parvenait à réussir l’examen, mais éprouvait des difficultés à mobiliser ses connaissances dans un nouveau contexte. Cela renvoie à l’enjeu du transfert : ce qui est appris en classe devrait pouvoir être réutilisé ailleurs. Or, les outils d’IAG tendent à favoriser un apprentissage de surface, qui se transfère plus difficilement.

Comprendre le transfert des apprentissages

Transfert proche, transfert lointain

Le transfert proche correspond à la capacité de réutiliser ce que l’on a appris dans une situation très similaire à celle de l’apprentissage initial. À l’inverse, le transfert lointain consiste à appliquer ces acquis dans des contextes nouveaux, parfois très différents. C’est ce type de transfert que l’on vise principalement dans une formation universitaire, et aussi la plus exigeante à développer.

Pourquoi le transfert est-il difficile?

Le transfert ne se fait pas automatiquement. Il demande de dégager les principes essentiels, de reconnaitre les structures profondes au-delà des apparences et de mobiliser les connaissances appropriées au bon moment. Cela suppose sur un apprentissage en profondeur et sur des schémas mentaux bien construit.

Pourquoi cela compte pour l’apprentissage

Sans transfert, l’enseignement universitaire perd une grande partie de sa raison d’être : la personne étudiante apprend pour être capable de mobiliser ses acquis ailleurs, dans des contextes professionnels qui n’ont pas été directement abordés en classe. Or, des recherches récentes indiquent qu’un usage non encadré d’un outil d’IAG favorise des performances de surface, difficiles à transférer. C’est notamment ce que montre Bastani et coll. (2024) : les résultats sont très bons avec les outils d’IA, mais chutent lorsqu’on ne peut plus s’y appuyer.

Le transfert repose pourtant sur trois conditions pédagogiques bien établies :

  1. la diversité des exemples,
  2. l’explicitation des principes abstraits,
  3. la pratique délibérée.

Les outils d’IAG peuvent soutenir chacune de ces dimensions ou, au contraire, les fragiliser, selon la manière dont ils sont utilisés.

En résumé, l’utilisation d’un outil d’IAG peut être un risque ou une opportunité face au transfert des apprentissages.

Risque

Lorsque les outils d’IAG fournissent directement la réponse, l’étudiant ou l’étudiante n’a pas à réaliser le travail d’abstraction des principes, de mise en relation des concepts, ni de construction de schémas mentaux. Or, c’est précisément ce processus d’abstraction qui rend possible le transfert des apprentissages.

Opportunité

Les outils d’IAG peuvent, au contraire, favoriser le transfert lorsqu’ils sont utilisés pour générer des variations, par exemple : « Propose cinq situations différentes où ce concept s’applique. » L’exposition à une diversité de contextes constitue en effet l’un des leviers les plus puissants pour soutenir le transfert des apprentissages.

Le transfert des apprentissages
et le bien-être étudiant

Pouvoir réutiliser ses apprentissages dans de nouveaux contextes donne du sens aux études et nourrit la motivation par la valeur perçue de la tâche. Sentir que « ça sert à quelque chose » soutient l’engagement et la confiance en l’avenir. À l’inverse, des savoirs cloisonnés et inertes alimentent le sentiment d’inutilité et la démotivation.

Stratégies pédagogiques

Avec un outil d’IA générative

Demandez-leur ensuite de choisir le contexte qui leur paraît le plus pertinent et de justifier leur choix.

Afin d’amener les personnes étudiantes à distinguer les caractéristiques essentielles du concept étudié.

Cette démarche permet de vérifier l’appropriation réelle des apprentissages.

Cet exercice favorise l’abstraction, la généralisation et le transfert des connaissances.

Cette représentation visuelle aide les personnes étudiantes à organiser leurs connaissances et constitue un levier particulièrement efficace pour soutenir le transfert des apprentissages.

Sans outil d’IA générative

Notamment à travers des études de cas, des simulations, des problèmes issus du milieu professionnel et des exemples provenant de différents contextes culturels ou internationaux.

Encouragez les personnes étudiantes à établir des liens entre les situations en leur posant des questions telles que : « Quelles similitudes observez-vous avec la situation étudiée la semaine dernière? »

Demandez-leur, par exemple, de réfléchir à la façon dont un concept pourrait s’appliquer dans leur stage, leur milieu de travail actuel ou leur future pratique professionnelle.

Proposez des tâches qui mobilisent les concepts étudiés dans des contextes nouveaux, et non uniquement dans des situations déjà rencontrées en classe.

La richesse et la complexité de ces situations offrent un contexte particulièrement propice au développement du transfert des apprentissages.

À retenir

Message clé

Le véritable objectif de l’apprentissage universitaire est le transfert. C’est précisément ce que l’usage non encadré de l’IAG met le plus à l’épreuve. L’obtention d’une bonne note en l’absence de transfert correspond à une réussite seulement apparente. Notre rôle en tant qu’enseignant et enseignante est préserver les conditions favorables à ce transfert, notamment l’abstraction, la variété des contextes et la pratique délibérée.

Clin d’œil scientifique

L’IAG et la pensée critique

Selon Gonsalves (2024), la taxonomie de Bloom permet de comprendre que l’IAG facilite surtout les tâches cognitives simples, comme le rappel et la compréhension. En revanche, l’utilisation des outils d’IAG peut freiner l’engagement dans des processus plus complexes (analyser, évaluer, crée), qui sont pourtant au cœur du transfert des apprentissages, notamment parce qu’elle réduit l’effort cognitif nécessaire en fournissant rapidement des réponses élaborées, limitant ainsi les occasions pour la personne étudiante de mobiliser elle même des stratégies de raisonnement approfondies.

Le rôle des contextes variés

Adewale et coll. (2024), dans une revue systématique sur l’IA en formation à distance, soulignent que les bénéfices d’apprentissage les plus durables sont observés quand l’IA est utilisée pour exposer la personne étudiante à une variété de contextes, pas pour produire des réponses uniformes.

Apprenez-en plus
sur le sujet

Les autres mécanismes d’apprentissage avec  l’IAG :

Pour aller plus loin

Adewale, M. D., Azeta, A., Abayomi-Alli, A. et Sambo-Magaji, A. (2024). Impact of artificial intelligence adoption on students’ academic performance in open and distance learning: A systematic literature review. Heliyon, 10(22), Article e40025. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e40025

Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö. et Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), Article e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122

Gonsalves, C. (2024). Generative AI’s impact on critical thinking: Revisiting Bloom’s taxonomy. Journal of Marketing Education. https://doi.org/10.1177/02734753241305980

Lodge, J. M. et Loble, L. (2026). Artificial intelligence, cognitive offloading and implications for education. Australian Network for Quality Digital Education et University of Technology Sydney. https://doi.org/10.71741/4pyxmbnjaq.31302475