Rentrée universitaire des facs de droit : comment gérer le virage de l’IA ?

C’est devenu une question épineuse dans l’enseignement supérieur : comment prendre en compte la révolution de l’IA et son utilisation par les étudiants ? À Assas, si l’innovation n’est pas un gros mot, l’idée est d’encourager les étudiants à garder leur capacité de réflexion.

Le 9 septembre 2026, à Paris, plus de 25 ministres de l’Éducation et représentants officiels chargés de l’éducation venus du monde entier ont adopté une déclaration commune appelant à préserver l’éducation en tant que droit humain et bien commun à l’ère de l’intelligence artificielle (IA). À cette occasion, l’Unesco a publié les résultats de sa deuxième enquête annuelle sur l’IA dans l’enseignement supérieur menée auprès du réseau mondial des chaires Unesco. Selon les conclusions de cette enquête, 93 % des universitaires estimaient que les étudiants utilisent l’IA générative pour réaliser leurs travaux et 63 % d’entre eux constataient un déclin des capacités cognitives des étudiants. Face à ce tsunami, moins de 1 % des répondants se disaient pourtant favorables à une interdiction totale de l’IA, tandis que 2 % recommandaient une utilisation sans restriction.

Dans les facultés de droit, la situation de l’enseignement ne déroge pas à ce qui est devenu la règle sur les bancs de l’université. Mais l’IA est aussi entrée dans les enseignements alors que le contentieux lié à cette innovation touche déjà l’activité des professionnels du droit. À l’université Panthéon-Sorbonne (Paris I), par exemple, plusieurs formations et diplômes ont été mis en place, allant d’une formation courte « L’IA dans la fonction juridique : 7 heures pour s’initier  » au master 2  » Intelligence artificielle et gouvernance (IAGov) », conçu pour les étudiants en droit, qui couvre les aspects juridiques et éthiques de l’IA (conformité, droits fondamentaux, propriété intellectuelle, responsabilité), en passant par le DU Data/IA – Droit du numérique, une formation continue pour maîtriser les mécanismes juridiques de l’économie numérique et de l’intelligence artificielle.

À l’université Paris-Panthéon-Assas, nous avons échangé avec Pierre-Emmanuel Audit, maître de conférences en droit privé et vice-président délégué en charge de l’innovation et de l’IA, qui nous a expliqué comment il abordait cette nouvelle année universitaire résolument placée sous le signe de l’innovation.

Actu-Juridique : À quel moment l’IA est-elle devenue un sujet important à Assas ?

Pierre-Emmanuel Audit : C’est la mise à disposition au public de Chat GPT qui a constitué le point de départ de la préoccupation de l’université pour l’IA. Après quelques expérimentations avec cet outil dans les premiers jours de sa mise à disposition, j’ai saisi le président de l’université des conséquences que cette technologie allait très certainement avoir pour l’enseignement mais aussi pour l’administration de notre université. J’avais notamment été stupéfait de la vitesse à laquelle des cas pratiques – qui demandent d’ordinaire du temps à concevoir – pouvaient être imaginés et rédigés par l’algorithme. Il était aussi possible de lui demander de résoudre ces cas pratiques – avec un résultat plus ou moins heureux – et ce constat avait une conséquence importante sur nos méthodes traditionnelles d’enseignement : il était prévisible que les étudiants demandent à l’algorithme de résoudre et rédiger le cas pratique plutôt que de le faire par eux-mêmes.

De fait, certains enseignants – et plus particulièrement les chargés de travaux dirigés, en première ligne – ont commencé à détecter que certains devoirs rendus avaient manifestement été rédigés par l’intelligence artificielle. Cela a conduit certains de mes collègues, de manière proactive, à cesser de proposer la réalisation de devoirs à la maison. Pour ma part, j’avais maintenu dans le cadre de mon cours d’introduction au droit le principe d’un exercice à réaliser à la maison, mais dont le rendu était optionnel ; de surcroît, la note attribuée à ce devoir n’entrait pas dans la note de contrôle continu. Le but était de neutraliser la tentation pour l’étudiant de recourir à l’IA pour le réaliser et ainsi de s’entraîner honnêtement à la réalisation de l’exercice, qui prépare au partiel. Le désavantage de cette philosophie est qu’il faut alors compter sur le sérieux des étudiants alors même qu’en licence 1 beaucoup d’étudiants n’ont pas encore acquis l’autonomie et le sérieux nécessaire pour s’astreindre volontairement à un tel exercice.

La préoccupation de principe sur les conséquences potentielles de l’IA dans l’enseignement et le retour de terrain confirmant le bien-fondé de ces préoccupations ont alors conduit le président à me proposer de devenir vice-président délégué en charge de l’innovation et de l’IA, afin de concevoir notre politique d’ensemble en matière d’intelligence artificielle.

AJ : Comment contrecarrer les dégâts que peut générer le recours à l’IA sur les capacités d’analyse et de réflexion dont les matières du droit ont fondamentalement besoin ?

Pierre-Emmanuel Audit : Selon moi, le problème fondamental c’est que, pour être un utilisateur compétent de l’IA, il faut paradoxalement savoir faire ce que l’on donne à faire à l’IA. Dans le cas contraire, on est esclave de la machine, on ne peut pas apprécier le résultat, faute d’avoir les compétences qui permettent d’en juger. Je dis aux étudiants que l’IA, c’est comme un stagiaire dans une entreprise : le stagiaire décharge le maître de stage de certaines tâches à réaliser, mais cela ne fonctionne que parce que le maître de stage a la compétence intellectuelle nécessaire pour accomplir cette tâche de manière conforme et donc pour reprendre le travail du stagiaire, le corriger et l’augmenter.

À Assas, notre stratégie est donc que, dans les premières années, les étudiants continuent d’acquérir ces compétences intellectuelles traditionnelles pour, dans l’avenir, être en mesure de se saisir de l’IA – qui sera déployée partout dans le marché du travail – et d’en devenir des utilisateurs avertis, capables de corriger les défauts de ses productions : insuffisance des sources, hallucinations, réponses de nature probabiliste par opposition à une réponse pensée, rédaction inadaptée, etc.

Notre génération – j’entends ceux qui ont été éduqués sans IA – sommes de bons utilisateurs de l’IA parce que nous avons par hypothèse acquis ces compétences dans le contexte de l’éducation traditionnelle : pour nous cette technologie est très utile et constitue un réel facteur de productivité, car nous avons l’esprit critique, la méthode de pensée qui nous donne la distance nécessaire. J’explique à mes étudiants que, si leur compétence après l’université c’est de faire un bon prompt, ils n’auront aucune valeur ajoutée sur le marché du travail.

J’ai par ailleurs appris d’un éditeur juridique la baisse drastique d’achats de manuels en première année, ce qui veut dire que les nouveaux étudiants complètent les cours et les notions développées en cours avec l’IA. Cela signifie que ces étudiants n’ont pas conscience de la valeur d’un manuel, évidente aux yeux des anciennes générations d’étudiants : il s’agit d’une matière qui a été digérée par un expert, lequel a soigneusement sélectionné les informations qu’il estimait nécessaire de transmettre et organisé son propos de telle manière à rendre l’ensemble d’une matière accessible et intelligible, en y apportant sa vision d’ensemble. Rien de tel avec les réponses fragmentées et probabilistes d’une IA. Même si la réponse qu’elle pourra donner n’est pas fausse, la vision de l’architecture d’ensemble de la matière est perdue ; et l’étudiant n’a plus la sécurité qu’apporte la maîtrise de mon manuel favori. C’est à nous de leur expliquer combien la richesse de ce travail écrit par un humain identifié et compétent n’a rien à voir avec le fruit de la prédiction d’une IA dont on ne connaît pas la source. À terme, les étudiants auront peut-être accès à une IA générative conçue par les éditeurs, mais il n’en restera pas moins que le scrupule de l’accès aux sources devra être transmis aux étudiants.

AJ : Avez-vous mis en place des outils IA pour vos étudiants ?

Pierre-Emmanuel Audit : Si je suis convaincu qu’il faut que les étudiants continuent d’acquérir le savoir-faire intellectuel traditionnellement attendu d’eux, cela ne veut pas dire que l’IA est inutile pour leur apprentissage, loin de là. Pour mes étudiants de première année, par exemple, j’ai créé un RAG (retrieval-augmented generation, un outil pédagogique propulsé par l’IA, NDLR) où j’ai téléversé tout mon cours rédigé. J’ai donné à l’IA des consignes pour qu’elle devienne répétitrice pour mes étudiants, qui pouvaient donc lui poser des questions librement mais en instruisant l’IA de n’utiliser que mon cours comme base de données afin d’avoir la garantie que les réponses ne viennent pas de son entraînement ou d’une source externe. J’ai également autorisé l’IA à créer des questionnaires à choix multiples de révision à partir de mon cours. On a ici une utilisation particulièrement heureuse de cette technologie : elle apporte à l’enseignement sans compromettre la capacité de réflexion des étudiants, qui ont beaucoup apprécié la nouveauté.

AJ : Dans de nombreuses universités, des professeurs ont banni les ordinateurs pour que l’acte d’apprendre continue de passer par la prise de notes, l’écoute active, etc. Qu’en pensez-vous ?

Pierre-Emmanuel Audit : C’est en effet une initiative que l’on constate et une telle politique est en train de se développer à Assas, beaucoup de mes collègues considérant qu’effectivement l’ordinateur nuit à l’apprentissage. Mais il faut distinguer le cours magistral des travaux dirigés.

S’agissant du cours magistral, cette initiative vient moins contrecarrer l’utilisation de l’IA que le constat que l’ordinateur est devenu un outil distrayant l’étudiant de l’écoute active du cours : tentation d’aller visiter ses réseaux sociaux, d’aller lire une actualité, ses mails ou même d’aller faire du shopping pendant le cours, etc. L’utilisation de l’IA dans le contexte du cours magistral n’aurait d’intérêt que pour lui faire prendre des notes à la place de l’étudiant. Mais, de l’aveu même des étudiants, cette pratique n’est pas très productive : il faut déjà que l’IA entende correctement ce que dit le professeur ; ensuite il faut reprendre tout ce que l’IA a entendu, y compris les digressions secondaires du professeur qui ont leur intérêt sur le moment mais qui n’ont pas vocation à finir dans des notes de cours. À la fin, il leur apparaît plus efficace de simplement prendre des notes à l’ancienne. J’ai en outre tenté d’expliquer aux étudiants que la prise de notes constitue une tâche cognitive qui a une valeur intrinsèque pour les capacités intellectuelles : quand on prend des notes, on sélectionne, on résume, on transcrit pour continuer d’écouter. C’est un acte d’apprentissage qui sollicite la mémoire, la capacité de synthèse. Il existe un danger à déléguer cette tâche, car elle est formatrice de l’agilité intellectuelle et constitue aussi le premier acte d’apprentissage du cours. Une génération qui s’habitue à déléguer ce type de travail intellectuel à une machine dès le début de ses études prend des risques sérieux pour son autonomie et sa capacité intellectuelle futures.

Pour ce qui est des travaux dirigés, l’IA est plus directement nuisible dans l’acte d’apprentissage : outre les problèmes d’attention, l’étudiant sera tenté d’interroger l’IA pour répondre à la question que lui pose son chargé de travaux dirigés : c’est ici toute la valeur de la réflexion et de la discussion en classe qui disparaît. Pour ces raisons, la disparition de l’ordinateur en travaux dirigés et l’introduction d’exercices à réaliser directement en cours me paraissent nécessaires.

AJ : Comment formez-vous également vos étudiants aux contentieux liés à l’IA, en termes de droit de la propriété intellectuelle ou de cybersécurité, par exemple ?

Pierre-Emmanuel Audit : Si nous pensons qu’il faut préserver toutes les qualités de l’apprentissage traditionnel dans les premières années des études universitaires, l’apprentissage et l’utilisation de l’IA ne doivent pas être bannis de l’université pour autant : les étudiants vont arriver dans le marché du travail avec l’IA. Voilà pourquoi au niveau master, et pas avant, nous allons proposer une formation à l’IA sous forme d’un certificat. Celui-ci leur présentera le fonctionnement de la technologie des large language models, (grands modèles de langage, LLM), l’utilité que peut avoir un LLM généraliste pour leur travail futur ainsi que certains outils d’IA spécialisés propres à leur domaine, et enfin l’encadrement juridique de l’IA. Ce dernier module porte notamment sur la question de la propriété intellectuelle, des données à caractère personnel et la responsabilité qui peut engendrer l’IA au titre de la directive sur les produits défectueux.

AJ : Et la recherche ?

Pierre-Emmanuel Audit : L’IA bouleverse effectivement aussi l’université dans le domaine de la recherche. Il y a la crainte que le chercheur à l’avenir prompte l’IA et se contente de sa réponse, que la noblesse du travail de recherche soit abandonnée, les bibliothèques désertées. Les doctorants actuels ont encore été éduqués à l’ancienne et n’ont pas d’appétence pour l’outil de l’IA. Mais ceux qui deviendront doctorants dans quelques années, quelle sera leur vision ? Cela m’a beaucoup préoccupé, et j’ai compris qu’il était possible de prendre le contre-pied de la peur de l’IA, pour en faire un tremplin pour la recherche. Il s’agit de faire de l’IA un partenaire dans le travail doctoral. J’ai donc travaillé sur un projet d’assistant IA au travail doctoral de type socratique, un autre RAG à qui j’ai instruit comment aider le doctorant sans jamais se substituer à lui. Par exemple, si le doctorant veut creuser l’une de ses idées, l’IA va lui demander des précisions qui peuvent subtilement mettre en lumière une faiblesse dans son idée ; jamais lui dire qu’il a tort et lui donner une réponse toute faite. L’IA est conçue aussi pour apporter au doctorant un plus méthodologique qui peut lui manquer. Cela peut être un pas de côté pluridisciplinaire qui semblerait pertinent pour son travail mais auquel il n’aurait jamais pensé faute de connaissance de la littérature en question. Par exemple, si le doctorant est juriste et travaille sur l’obligation d’information, l’IA pourrait lui suggérer des écrits en analyse comportementale du droit, qui s’intéresse à l’efficacité concrète de telle ou telle modalité d’information : ainsi le doctorant pourra critiquer telle obligation d’information en droit positif qui, si elle a le mérite d’exister, n’atteindra pas en réalité ses objectifs. Ce pas de côté peut aussi être comparatiste, historique, etc.

AJ : Cet assistant socratique sera-t-il bientôt proposé aux étudiants ?

Pierre-Emmanuel Audit : J’ai aujourd’hui créé la V2 de ce projet, mais je n’ai pas encore pu beta tester cette nouvelle version auprès de nos doctorants pour des raisons techniques. Je compte bien toutefois y parvenir d’ici la fin du premier semestre et espère vivement pouvoir déployer l’outil d’ici la fin de l’année universitaire. Ce qui pose d’ailleurs une question plus générale : celle de la déployabilité de l’IA à l’université d’un point de vue technique, lequel est étroitement lié à des enjeux financiers et environnementaux, les deux derniers se conjuguant : l’université devra trouver le moyen le plus frugal possible de mettre à disposition de sa communauté une IA qui remplira les objectifs que nous entendons lui assigner pour les différentes composantes de sa communauté.