Un recul historique, particulièrement marqué en lecture
PISA 2025 a évalué environ 760 000 élèves de 15 ans dans 91 pays et économies. Comme à chaque cycle, l’enquête porte sur la compréhension de l’écrit, les mathématiques et les sciences, avec cette fois les sciences comme domaine majeur.
Le constat général est sévère : selon l’OCDE, la moyenne des pays membres atteint en 2025 son niveau le plus faible jamais observé dans les trois domaines fondamentaux. Entre 2015 et 2025, le score moyen en lecture a baissé de 28 points dans les pays de l’OCDE. L’organisation estime que cet écart correspond à environ une année et demie d’apprentissage. Dans les pays et économies non membres, le recul moyen en lecture est de 16 points.
Les mathématiques ont perdu environ 22 points en moyenne dans l’OCDE sur la même période. La baisse est donc plus prononcée en lecture que dans les deux autres domaines, même si les sciences reculent également. Ces résultats décrivent une tendance internationale ; ils ne permettent pas de transposer automatiquement la moyenne de l’OCDE à chaque pays.
La dégradation apparaît aussi dans la distribution des performances. Environ 20 % des élèves de 15 ans dans l’OCDE sont classés parmi les élèves faibles simultanément en lecture, en mathématiques et en sciences, contre 16 % en 2022. Cette progression de quatre points de pourcentage est particulièrement préoccupante pour l’équité scolaire. Elle ne signifie toutefois pas que tous ces jeunes seraient dépourvus de toute compétence, mais qu’ils se situent sous les seuils retenus par PISA dans chacun des trois domaines.
Des « lecteurs pressés », sans diagnostic automatique sur leur origine
L’analyse de l’IIEP-UNESCO apporte un éclairage qualitatif. Dans les pays de l’OCDE disposant de données comparables, la proportion d’élèves qualifiés de hasty readers, que l’on peut traduire par « lecteurs pressés », est passée en moyenne de 6,6 % en 2018 à 11,4 % en 2025.
Cette catégorie combine une grande rapidité de réponse et un taux d’erreurs élevé. Elle suggère qu’une part croissante des élèves aborde certains textes sur le mode du survol ou de la réponse précipitée. Elle ne démontre cependant ni que ces élèves manquent de connaissances, ni que les écrans auraient provoqué ce comportement. Les données mettent en évidence une modification des stratégies observées pendant l’évaluation, sans en identifier la cause.
Cette distinction est importante. PISA mesure des performances dans un cadre standardisé ; l’enquête ne constitue pas une observation clinique des processus de lecture et ne permet pas, à elle seule, de diagnostiquer l’origine cognitive, sociale ou pédagogique des erreurs.
IA : une association négative pour les usages les plus fréquents
PISA 2025 documente désormais largement l’usage scolaire de l’intelligence artificielle. Environ 46 % des élèves des pays de l’OCDE déclarent utiliser des chatbots d’IA au moins une fois par semaine pour apprendre. Cette diffusion rapide justifie que l’on étudie ses relations avec les performances, mais pas qu’on lui attribue d’emblée la baisse générale des scores.
Un résultat a particulièrement retenu l’attention : les élèves déclarant utiliser l’IA tous les jours ou presque pour leurs devoirs obtiennent en sciences un score moyen de 481 points, contre 509 pour ceux qui disent ne jamais ou presque jamais y recourir dans ce contexte. Après ajustement pour le statut socio-économique, les synthèses du rapport signalent encore un écart d’environ 28 points, présenté comme l’équivalent approximatif d’une année et demie de scolarité.
Sur un ensemble plus large d’usages scolaires de l’IA, le différentiel entre utilisateurs fréquents et non-utilisateurs est plutôt de l’ordre de 20 points en sciences. Ces chiffres ne sont pas interchangeables : ils correspondent à des définitions différentes de la fréquence et des activités considérées. Surtout, l’écart porte ici sur les performances en sciences. Il ne constitue pas une mesure directe de l’effet de l’IA sur la compréhension de l’écrit.
Pourquoi ces résultats ne prouvent pas que l’IA fait baisser les scores
Trois limites interdisent une interprétation causale.
La tendance est antérieure à l’essor de l’IA générative. La baisse des compétences en lecture est visible sur plusieurs cycles et s’inscrit dans une évolution commencée avant la diffusion massive des chatbots. Un outil récemment généralisé ne peut donc pas expliquer à lui seul une dégradation mesurée sur dix ans.
Le sens de l’association reste indéterminé. L’usage fréquent de l’IA peut contribuer à certaines difficultés, mais l’explication inverse est également possible : des élèves déjà en difficulté peuvent solliciter davantage ces outils pour résumer un texte, rédiger un brouillon ou commencer une recherche. Des facteurs non mesurés peuvent aussi influencer simultanément les usages et les résultats.
La relation n’est pas linéaire. Les analyses de l’OCDE et de l’IIEP-UNESCO indiquent qu’un usage modéré des outils numériques à l’école est associé à de meilleurs résultats que leur absence totale ou leur usage très intensif. Une tendance comparable apparaît pour certaines tâches réalisées avec l’IA, notamment le résumé de textes et la recherche préliminaire. À l’inverse, le temps numérique récréatif prolongé et la distraction sont corrélés à de moins bonnes performances.
Il serait donc tout aussi excessif de conclure que toute utilisation est bénéfique que de présenter l’IA comme la cause principale du recul. Le type de tâche, la fréquence d’utilisation et l’accompagnement pédagogique comptent davantage qu’une opposition sommaire entre présence et absence de technologie.
Ce que la méthode permet — et ce qu’elle ne permet pas
PISA repose sur un échantillonnage d’écoles et d’élèves de 15 ans, assorti de pondérations destinées à assurer la représentativité nationale. Les scores sont estimés à l’aide de modèles de réponse aux items et de « valeurs plausibles ». Les moyennes et les écarts doivent donc être lus avec leurs marges d’erreur et leurs intervalles de confiance, particulièrement lorsque l’on compare des pays séparés par quelques points.
L’enquête est transversale et une partie des informations sur les usages numériques ou l’IA provient des déclarations des élèves. Elle ne répartit pas aléatoirement les jeunes entre différents usages et ne suit pas expérimentalement leurs apprentissages. Un ajustement statistique pour le statut socio-économique réduit un biais possible, mais ne transforme pas une corrélation en preuve de causalité.
Les profils nationaux détaillés appellent la même prudence. Le dossier disponible établit solidement les tendances moyennes de l’OCDE, mais ne contient pas les séries complètes 2018-2022-2025 pour la France, la Belgique, la Suisse, le Québec, le Canada, l’Australie, l’Angleterre ou les pays d’Afrique francophone. Il serait donc imprudent de publier ici des rangs ou des évolutions nationales précises sans vérification directe dans les rapports correspondants.
Des pistes pédagogiques, pas des effets démontrés
Un résultat peut néanmoins guider la réflexion des équipes éducatives. Parmi les élèves qui utilisent fréquemment l’IA, ceux qui déclarent avoir appris à l’école à évaluer de manière critique les informations qu’elle produit obtiennent des résultats légèrement meilleurs que les utilisateurs fréquents n’ayant pas reçu cet enseignement.
Cette association ne prouve pas l’efficacité d’un programme particulier. Elle soutient toutefois l’intérêt d’un accompagnement portant sur la vérification des sources, la confrontation des réponses, l’identification des incertitudes et la reprise personnelle d’un raisonnement. L’accès à un outil, sans objectifs précis ni guidage, ne garantit pas de meilleurs apprentissages.
Le doublement des « lecteurs pressés » invite parallèlement à travailler la relecture, la justification des réponses et le contrôle de la compréhension dans toutes les disciplines. Là encore, PISA ne démontre pas qu’une méthode pédagogique donnée résoudra le problème : il fournit un signal à partir duquel des interventions devront être conçues puis évaluées.
La conclusion la plus robuste est donc moins spectaculaire que les procès faits aux écrans ou à l’IA. La lecture recule fortement, les difficultés se concentrent davantage au bas de la distribution et certains usages numériques intensifs sont associés à de moins bons résultats. Mais PISA est un instrument d’alerte et de comparaison, non une expérience permettant de désigner un coupable. Confondre ces deux fonctions ferait perdre précisément ce que l’enquête apporte de plus utile : une mesure de l’ampleur du problème et des questions à soumettre à des recherches causales plus rigoureuses.
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