Utilisation des IAs par les étudiant.e.s en 2025 : infographie et méthodologie.
L’intelligence artificielle occupe aujourd’hui une place centrale dans le quotidien des étudiant·e·s, qu’elle soit formellement encadrée par les établissements ou utilisée de manière plus informelle. Dans cette note méthodologique j’explique comment l’infographie que j’ai réalisée, met en lumière la diffusion massive de l’IA dans le travail étudiant ainsi que les usages, bénéfices et freins associés.
J’ai réalisé l’inforgaphie à partir de la Student Generative AI Survey 2025 de HEPI & Kortext.
Tonalité :
Dans cette infographie, j’ai adopté une tonalité académique et pédagogique. Mon objectif est de rendre des résultats d’enquête compréhensibles pour un public non spécialiste tout en respectant la rigueur des données de départ. Par conséquent, le langage reste volontairement simple, avec des formulations en français courant pour faciliter la lecture et éviter le jargon technique inutile. Cette note prolonge donc le post LinkedIn associé. Ainsi, je vous donne un aperçu des coulisses de la création de l’infographie et en attestant du sérieux de la démarche éditoriale et méthodologique.
Public cible :
. Dans cette infographie, je m’adresse en priorité :
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aux enseignant·e·s et responsables pédagogiques qui souhaitent mieux comprendre comment les étudiant·e·s intègrent l’IA dans leurs travaux
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aux directions d’établissements, confrontées à la question de l’encadrement et de la fourniture d’outils d’IA aux étudiant·e·s
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au grand public intéressé par les évolutions des pratiques d’apprentissage.
Mon objectif est d’offrir une vision claire, visuelle et synthétique d’une étude. En définitive, j’éspère ainsi faciliter la discussion autour des politiques d’établissement, de l’intégrité académique et des compétences IA à développer.
Structure de l’infographie :
J’ai structuré l’infographie en 4 blocs thématiques afin de garantir une lecture fluide et hiérarchisée :
1. Taux d’usage des IA par les étudiant·e·s, avec une mise en avant de l’augmentation entre 2024 et 2025
2. Types d’usages : expliquer des concepts, résumer des articles, suggérer des idées de recherche, aider à la relecture et à l’édition
3. Objectifs recherchés : gain de temps, soutien instantané ou personnalisé, amélioration de la qualité du travail
4. Freins et inquiétudes : hallucinations, risque de triche, cadre institutionnel, confidentialité des données
Certains résultats de l’étude HEPI & Kortext n’apparaissent pas dans l’infographie. Mon but est de conserver une infographie lisible et centrée sur quelques axes clés plutôt que sur l’exhaustivité des chiffres. Les choix portent sur les données jugées les plus parlantes pour les établissements : évolution temporelle, motivations, obstacles et rôle des institutions.
Méthodologie de traitement des données sur les usages de l'IA par les étudiantsa
Les données proviennent exclusivement de la Student Generative AI Survey 2025 réalisée par HEPI & Kortext auprès de 1 041 étudiant·e·s. J’ai précisé la source et la taille de l’étude dans la note ainsi que dans le post LinkedIn. J’ai sélectionné les chiffres mis en avant en fonction de 3 critères principaux : l’évolution entre 2024 et 2025, leur impact visuel potentiel et leur pertinence pour les enjeux de pédagogie et de gouvernance des établissements.
Le contenu a d’abord fait l’objet d’un travail de traduction de l’anglais vers le français. Puis j’ai effectué une adaptation ponctuelle du vocabulaire pour le rendre accessible à un public francophone non spécialiste. En revanche, les catégories présentées dans l’infographie reprennent fidèlement celles de l’étude. Ainsi, j’’évite de créer de nouveaux regroupements qui pouraient distordre le sens des résultats.
Conception visuelle
J’ai conçue l’infographie avec Canva. J’ai choisi cet outil choisi car j’ai l’habitude de travailler dessus. De plus canva a une souplesse éditoriale que j’apprécie et permet de travailler rapidement des mises en page adaptées aux réseaux sociaux. La conception visuelle repose sur :
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une hiérarchie visuelle marquée (titres, sous-titres, chiffres clés) ;
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des codes couleur cohérents permettant de distinguer notamment les données 2024 et 2025, ainsi que certaines répartitions par genre
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l’utilisation de pictogrammes et d’icônes pédagogiques pour faciliter la compréhension des thèmes
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une attention particulière portée à la lisibilité sur mobile et dans le fil LinkedIn, sans nécessiter de zoom pour lire les chiffres principaux.
Cette infographie s’inscrit dans un univers graphique que j’ai créé pour ce projet. Je prévois de la réutiliser pour d’autres contenus autour de l’IA et de l’éducation.
Place de l’IA dans la production
Enfin, j’ai utilisé plusieurs outils d’IA :
ChatGPT gratuit
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aide à la rédaction du post LinkedIn accompagnant l’infographie
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Perplexity pro
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veille initiale pour identifier des études pertinentes
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aide à la détection/correction de fautes éventuelles dans le texte de l’infographie
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génération d’une bannière visuelle avec l’univers graphique de l’infographie, destinée à illustrer l’article de blog associé.
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Des exemples de requêtes sur Perplexity :
- pour trouver des études sur lesquelles faire mon inforgraphie : « quelles sont les études les plus marquantes publiées pendant le 3eme trimestre de 2025 sur les ias et l’éducation ? »
- pour corriger les fautes d’ortographes : « detectes tu des fautes d’orthographe dans cette infographie ? si oui lesquelles ? » L’infographie était jointe.
- « crée une image de moins de 2Go pour faire une banniere de presentation pour un article sur cette inforgraphie : »
L’infographie était jointe pour suivre la charte graphique et avoir le sujet de l’infographie.
J’ai mobilisé les outils ont été pour la veille, la traduction et la correction orthographique. Néanmoins, la sélection des chiffres, leur interprétation et l’angle éditorial ont été réalisés manuellement à partir de la lecture directe de l’étude, afin de limiter le risque d’hallucinations.
Limites et biais de l'infographie sur les usages de l'IA par les étudiants
Cette infographie comporte plusieurs limites qui doivent être gardées en tête lors de son interprétation. D’abord, l’étude de référence repose sur un échantillon de 1 041 étudiant·e·s, ce qui est significatif. Mais cela reste relativement restreint pour généraliser à l’ensemble des systèmes d’enseignement supérieur.
Ensuite, le sondage a été mené au Royaume‑Uni, dans un contexte réglementaire, culturel et institutionnel spécifique. Dès lors, cela ne reflète pas forcément les usages des IA étudiantes dans d’autres pays. Notamment en France ou dans d’autres systèmes universitaires. Par ailleurs, j’ai opèré des choix de focus et de simplification. Certains résultats détaillés de l’étude ne sont pas représentés, et les chiffres sont présentés de manière synthétique, ce qui peut atténuer la complexité des situations et des pratiques.
Perspective
Au‑delà des chiffres, cette infographie invite les établissements à s’interroger sur la manière d’accompagner un usage déjà massif des IA par les étudiant·e·s, qu’ils soient ou non formellement autorisés par les règlements internes.
Elle ouvre la réflexion sur 3 axes :
- les compétences IA à développer systématiquement (esprit critique, maîtrise des prompts, compréhension des limites des modèles)
- les politiques institutionnelles à clarifier (cadre d’usage, transparence, évaluation)
- et la préservation de l’intégrité académique dans un environnement où l’IA devient un outil de travail quotidien.
Cette note méthodologique a ainsi pour vocation de rendre transparents les choix éditoriaux et graphiques effectués, de préciser le rôle joué par les outils d’IA dans la production et de situer l’infographie comme un support de discussion.
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