Résultats d’une enquête anonyme et facultative menée auprès des étudiants de l’Université Bretagne Sud dans le cadre d’un module dédié à l’IA générative.

Depuis l’apparition de ChatGPT à la fin 2022, les outils d’intelligence artificielle générative se sont progressivement intégrés au quotidien dans l’enseignement supérieur. Les vastes enquêtes menées à l’échelle nationale et internationale, telles que celle de l’OBVIA au Québec (plus de 11 000 réponses) offrent une vision globale de l’adoption de l’IA générative par les étudiants. Qu’en est‑il concrètement à l’Université Bretagne Sud ? De quelle manière nos étudiants utilisent‑ils ces outils ? Quels sont leurs avis ? Quels risques identifient-ils ?

Afin d’éclaircir ces points, le Service Universitaire de Pédagogie a proposé une enquête anonyme et facultative à destination des étudiants de l’UBS en préambule du module de découverte des IA génératives (ouvert à tous les étudiants, accès libre et volontaire). Au total, 116 réponses complètes ont été recueillies entre novembre 2025 et mars 2026, couvrant une dizaine de questions portant sur les usages, la compréhension, les bénéfices perçus, les risques identifiés et les besoins d’accompagnement.

Pour explorer les résultats dans le détail, vous disposez de cette infographie interactive qui présente les données recueillies via plusieurs onglets thématiques.

Université Bretagne Sud – Service Universitaire de Pédagogie

Usages des IA génératives par les étudiants

Enquête · 116 réponses · Collectées entre le 3 novembre 2025 et le 3 mars 2026

Ce que nous apprend l’enquête

Une adoption massive

Le premier constat est sans appel : 97 % des étudiants interrogés ont déjà utilisé un outil d’IA générative. Seuls trois répondants sur 116 n’ont jamais essayé. 68 % déclarent un usage régulier ou quotidien, et 88 % perçoivent un intérêt au moins modéré pour leurs études. La question semble ne plus être « faut-il autoriser l’IA ? » mais « comment accompagner son usage ? ».

Des usages encore basiques, centrés sur la productivité

Quand on leur demande quels bénéfices ils tirent de l’IAg, les étudiants citent avant tout le gain de temps (77 %), la recherche d’idées et d’inspiration (59 %) et l’aide à la compréhension (56 %). L’amélioration du style rédactionnel et l’organisation du travail suivent, autour de 36-38 %. En revanche, les usages plus avancés (tuteur virtuel, code etc) restent marginaux.

Des étudiants lucides sur les risques

Les étudiants ne sont pas naïfs face à l’IA : 73 % identifient la perte de compétences personnelles (rédaction, réflexion critique) comme un risque majeur. Suivent les biais dans les réponses (67 %), les problèmes de confidentialité et de données personnelles (66 %), et les erreurs ou hallucinations (64 %). L’impact environnemental est mentionné par plus d’un étudiant sur deux (56 %).

Un enjeu de transparence et d’intégrité académique

Quand on leur demande s’ils mentionnent l’usage de l’IA dans leurs travaux académiques, 29 % répondent « non, jamais ». Seuls 21 % le font systématiquement, et 21 % de façon occasionnelle. Ce taux constitue un signal majeur : les « règles du jeu » ne sont pas encore suffisamment établies ou connues pour que la transparence devienne un réflexe.

Par ailleurs, aucun étudiant ne juge l’IA « totalement fiable » pour un usage académique, mais 53 % la considèrent « plutôt fiable ». Cette perception combinée à un usage massif de versions gratuites (86 % n’ont pas de licence payante) suggère un besoin de renforcer l’esprit critique face aux contenus générés.

Un état d’esprit majoritairement constructif

L’enquête révèle que 65 % des étudiants se situent dans une posture active vis-à-vis de l’IA : entre utilisation pragmatique (34 %) et exploration prudente (31 %). La curiosité concerne 16 % des répondants. En face, les postures de rejet, de méfiance ou d’indifférence ne représentent que 13 % du total.

Des besoins d’accompagnement exprimés

47 % des étudiants expriment un besoin d’accompagnement. Leurs demandes, recueillies en réponses libres, convergent autour de quelques axes :

• Le cadre d’usage : comprendre quand on peut et quand on ne peut pas utiliser l’IA dans un contexte universitaire.
• Optimiser ses prompts : apprendre à formuler de bonnes requêtes pour obtenir de meilleurs résultats.
• La compréhension du fonctionnement : savoir comment l’IA génère ses réponses, pour mieux évaluer leur qualité.
• Les bonnes pratiques : connaître les erreurs courantes, les limites, les pièges à éviter.

Les chiffres clés en vidéo

_{Ce billet et l’infographie interactive qui l’accompagne ont été rédigés et conçus avec l’assistance de Claude (Anthropic), la vidéo avec NotebookLM (Google). Les données sont issues de l’enquête LimeSurvey réalisée par le Service Universitaire de Pédagogie de l’UBS.}

Contact : sup.iag@listes.univ-ubs.fr · www.sup-ubs.fr