L'l'intelligence artificielle s'intègre de plus en plus aux processus de production et de formation, mais son intégration ne progresse pas au même rythme que sa diffusion. C'est l'un des principaux enseignements qui ressortent de «EDUNext – Nouveaux scénarios pour l'éducation et les compétences à l'ère de l'IA”, la nouvelle étude de l'Observatoire Look4ward présentée à Rome par Intesa St.Paul et par le Centre de recherche sur le changement stratégique « Franco Fontana » de Université Luiss Guido Carli.
Une œuvre qui tente de répondre à une question désormais centrale : comment l'apprentissage change quand l'IA Intègre-t-il cela dans les processus cognitifs, éducatifs et décisionnels ?
L'IA se développe dans les entreprises, mais le déficit de formation reste important.
Il ressort des données de l'étude que une accélération evidente dans l'adoption des technologies d'intelligence artificielle31 % des entreprises interrogées ont déjà adopté ou expérimentent des solutions d'IA, contre 19 % en 2025. Ce chiffre confirme à quel point l'intelligence artificielle devient un élément de plus en plus structurel des processus organisationnels et de production des entreprises.
Cependant, cette évolution technologique ne s'accompagne pas d'un développement parallèle de compétences internes sur l'IA et la formation numérique. Le tableau est en réalité hétérogène et signale un écart croissant Entre innovation et capital humain : 85 % des entreprises utilisant l’IA ont lancé ou prévu des formations dédiées, mais seulement 19 % disposent de programmes structurés et continus, tandis que 48 % se limitent à des initiatives pilotes ou ponctuelles. Plus critiques encore sont les données selon lesquelles… 46 % des employés n'ont pas reçu de formation. Plus précisément en matière d'intelligence artificielle, 44 % des entreprises n'envisagent pas d'investir dans la formation au cours des 12 à 24 prochains mois. Ce décalage met en lumière un problème structurel : le développement technologique dépasse celui du capital humain.
IA et apprentissage : la valeur dépend du contexte
L'un des aspects les plus pertinents de la recherche EDUNext concerne l'impact de l'intelligence artificielle sur les processus cognitifs et des modèles d'apprentissage. L'analyse empirique menée auprès d'environ 800 personnes, principalement des étudiants, révèle un résultat surprenant : l'efficacité de l'IA n'est ni automatique ni uniforme, mais dépend fortement de la complexité de la tâche.
Dans les tâches de faible complexité, l'absence d'outils technologiques favorise en fait une plus grande implication, une attention accrue et un apprentissage actif, ce qui suggère que L'utilisation de l'IA n'est pas toujours un facteur d'amélioration.Au contraire, pour les tâches très complexes, l'intelligence artificielle se révèle être un soutien efficace, capable de réduire la charge cognitive et d'améliorer la qualité des décisions.
Un passage clé de l'étude souligne que « la valeur de l'intelligence artificielle n'est pas universelle, mais contingente et dépend de la manière dont elle est intégrée dans les processus éducatifs et professionnels ».
Le modèle EDUNext Genius : Technologie et autonomie cognitive
À partir de ces résultats, la recherche propose un nouveau cadre : le Modèle EDUNext ingénieux (Écosystèmes génératifs pour une nouvelle éducation à l'apprentissage augmenté intelligent). L'objectif est de concevoir des systèmes éducatifs capables d'intégrer de manière équilibrée intelligence humaine et artificielle, évitant ainsi à la fois la substitution des capacités cognitives et une utilisation non critique de la technologie.
Ce modèle repose sur certains principes clés de l'éducation augmentée : l'utilisation sélective de l'intelligence artificielle en fonction de la complexité des tâches, la centralité de l'autonomie cognitive individuelle, l'intégration des compétences technologiques, éthiques et critiques, et le rôle déterminant de la conception pédagogique dans l'interaction homme-machine. Cette approche déplace l'attention de l'automatisation de l'apprentissage vers un « apprentissage augmenté », c'est-à-dire apprentissage stimulé mais non délégué à la technologie.
Voix de la recherche : entre transformation et asymétries
Pour Élisa Zambito MarsalaSelon le responsable de l'écosystème éducatif et des programmes de valeur globale chez Intesa Sanpaolo, « l'intelligence artificielle ne remplace pas l'apprentissage, mais le transforme, et sa valeur dépend de la qualité des modèles éducatifs auxquels elle est intégrée ». Cette transformation exige de nouvelles compétences transversales et une collaboration accrue entre les entreprises, les universités et les institutions.
Enzo PeruffoFranco Fontana, directeur du Centre de recherche Luiss sur le changement stratégique, souligne une dynamique asymétrique : « L’étude EDUNext révèle une transformation profondément asymétrique : l’intelligence artificielle est déjà présente dans les activités quotidiennes d’étude et de travail, mais son intégration aux processus éducatifs, organisationnels et décisionnels progresse plus lentement. » Il ajoute : « Le modèle Geniale découle précisément de ce constat : l’apprentissage augmenté ne se résume pas à l’automatisation de l’apprentissage, mais à une conception plus réfléchie de l’interaction entre la technologie et les capacités humaines. »
