68% преподавателей информатики изменили экзамены из-за ИИ — опрос ACM в 49 странах

L'Association for Computing Machinery (ACM) a publié en juillet 2026 une enquête menée auprès de 763 enseignants d'informatique de 49 pays : 68 % d'entre eux ont déjà modifié le format de leurs examens à cause de l'IA générative, en se tournant vers les examens oraux, le proctoring (surveillance à distance) et le travail par projet.

Ce que révèle l'enquête de l'ACM

L'enquête de l'ACM a mis en évidence une refonte massive du contrôle des connaissances : plus des deux tiers des enseignants d'informatique ont restructuré leurs examens face à la disponibilité généralisée des assistants IA. Il s'agit d'un déplacement fondamental de l'accent — de la capacité à écrire du code vers la capacité à le lire, le comprendre et l'expliquer.

• 763 enseignants d'informatique de 49 pays
• 68 % ont déjà modifié le format de leurs examens à cause de l'IA
• Nouveaux formats : examens oraux, proctoring, travail par projet
• Près de la moitié des répondants n'ont pas d'exemples éprouvés d'intégration de l'IA dans leurs cours
• L'accent de l'enseignement se déplace de l'écriture du code vers sa compréhension

Pourquoi les enseignants changent leurs examens

Les enseignants changent leurs examens parce que les devoirs écrits classiques de code sont désormais résolus par l'IA en quelques secondes. Les devoirs à la maison et les tests standards ne reflètent plus le niveau réel de l'étudiant : des outils comme ChatGPT, Claude et Copilot écrivent des fonctions opérationnelles à partir d'une courte consigne, et copier une solution est devenu plus simple que de l'écrire soi-même.

En réponse, 68 % des personnes interrogées sont passées à des formats plus difficiles à déléguer à un modèle. L'examen oral montre si l'étudiant comprend sa propre solution ; le proctoring limite l'accès à l'IA pendant le travail ; la soutenance de projet vérifie la capacité à mener un système jusqu'à un résultat et à expliquer chaque décision prise. En somme, les universités reviennent au dialogue direct avec l'étudiant là où la vérification automatique du code suffisait auparavant.

Le paradoxe du tuteur IA

Le paradoxe est que cette même IA qui dévalue les anciens examens s'avère être le tuteur personnel de programmation le plus puissant de l'histoire. Elle explique les erreurs, décortique les algorithmes et guide pas à pas — mais permet en même temps de suivre un cours sans jamais vraiment apprendre à écrire du code par soi-même.

C'est précisément pour cela que les enseignants repensent en urgence la manière d'évaluer les compétences réelles. Et c'est là que surgit le problème principal : près de la moitié des participants à l'enquête de l'ACM reconnaissent ne pas avoir d'exemples éprouvés pour intégrer correctement l'IA dans le processus d'apprentissage. Chaque université et chaque cours expérimentent aujourd'hui, en pratique, chacun de son côté, sans base méthodologique commune.

L'enseignement se déplace de l'écriture du code vers sa compréhension.

— conclusion de l'enquête de l'ACM auprès de 763 enseignants de 49 pays

Ce que cela signifie

L'enseignement supérieur en informatique se restructure plus vite que n'apparaissent les référentiels méthodologiques : les deux tiers des enseignants ont déjà modifié leurs examens, mais il n'existe pas encore de recette communément admise pour enseigner la programmation à l'ère de l'IA. Dans les années à venir, les universités chercheront des formats où l'IA aide à apprendre au lieu de remplacer l'auto-apprentissage, et l'enquête de l'ACM constitue la première grande mesure de la rapidité de ce phénomène.

Questions fréquentes

Combien d'enseignants ont participé à l'enquête de l'ACM ?

L'enquête de l'ACM a réuni 763 enseignants d'informatique de 49 pays. C'est l'un des plus vastes états des lieux internationaux de l'opinion sur l'impact de l'IA dans l'enseignement de la programmation.

Comment les universités changent-elles leurs examens à cause de l'IA ?

Selon l'ACM, 68 % des enseignants sont passés aux examens oraux, au proctoring et au travail par projet. Ces formats sont plus difficiles à réussir avec l'aide de l'IA et évaluent mieux la compréhension du code que la capacité à le générer.

Qu'est-ce qui empêche d'intégrer l'IA dans les cours ?

Près de la moitié des enseignants ont déclaré ne pas avoir d'exemples éprouvés d'intégration de l'IA dans l'enseignement. Des méthodes et des normes établies pour utiliser les modèles sans nuire aux compétences ne se sont pas encore dégagées.