Lors du Homecoming de UC Berkeley, le 9 octobre 2026, le professeur d’enseignement John DeNero a soutenu que l’intelligence artificielle transforme l’enseignement de l’informatique, sans supprimer la nécessité pour les étudiants de développer de vraies compétences. Son message, adressé aux étudiants, aux parents et aux anciens, était que l’IA ne peut aider l’apprentissage que si elle soutient la pratique, le retour d’information et le jugement humain.
Points clés
- DeNero enseigne au sein du Department of Electrical Engineering and Computer Sciences et dirige la pédagogie du programme Data Science Undergraduate Studies.
- Il a affirmé que les outils d’IA devraient guider les étudiants vers leurs erreurs plutôt que de donner les réponses.
- Des chercheurs de Berkeley ont testé des approches de tutorat par IA comme 61A Bot dans CS 61A.
- DeNero a dit que les étudiants qui ont déjà construit des logiciels utilisent généralement l’IA plus efficacement.
- Il a aussi indiqué que l’évaluation humaine reste nécessaire pour juger si les outils d’IA résolvent bien les problèmes qu’ils sont censés résoudre.
Ce que cela change pour les étudiants de Berkeley
Pour les étudiants en informatique et dans les disciplines associées, le message de DeNero marque un changement clair dans la manière d’utiliser l’IA: comme tuteur, pas comme raccourci. Selon lui, les devoirs restent essentiels parce qu’ils permettent de s’exercer à appliquer les concepts, de découvrir comment les techniques fonctionnent dans de nouveaux contextes et de vérifier si l’on sait résoudre un problème seul.
Concrètement, cela a des conséquences pour les étudiants qui utilisent des outils d’IA dans leurs devoirs. DeNero a expliqué qu’une IA qui déroule la solution peut donner une impression de progrès sans offrir la répétition et l’auto-vérification qui construisent la compétence. À l’inverse, les outils qui fournissent un retour individualisé et renvoient vers les erreurs correspondent davantage au type d’aide que Berkeley explore.
Il a aussi insisté sur un enseignement plus large pour les étudiants qui entrent dans des domaines fortement marqués par l’IA: plus ils comprennent le code et les concepts sous-jacents, plus l’IA devient utile. À ses yeux, les étudiants capables d’examiner le plan d’une IA, de lire le code généré et de demander des corrections précises sont mieux placés pour tirer profit de ces outils.
Pourquoi Berkeley estime-t-elle que l’IA ne doit pas remplacer les devoirs?
DeNero a dit que les devoirs restent importants parce qu’ils donnent aux étudiants la pratique nécessaire pour apprendre l’informatique. À ses yeux, regarder une IA expliquer une solution peut sembler productif, mais cela ne remplace pas le fait d’appliquer les concepts, de voir comment ils se transposent à de nouveaux problèmes et de tester sa propre capacité à résoudre ces problèmes.
Il a comparé l’apprentissage de l’informatique à l’apprentissage du piano: le progrès vient du fait de faire le travail, pas seulement de regarder. Cette idée résumait son argument central selon lequel l’IA doit soutenir l’apprentissage plutôt que s’y substituer.
Comment Berkeley utilise-t-elle l’IA dans les cours d’informatique?
DeNero a présenté des outils de tutorat en cours développés en 2023 par UC Berkeley, Harvard University et Khan Academy comme un autre modèle possible. Ces outils n’ont pas été conçus pour donner directement les réponses, mais pour guider les étudiants vers leurs erreurs et les aider à corriger leur raisonnement.
À Berkeley, il a mis en avant 61A Bot, un assistant IA interactif utilisé dans CS 61A comme tuteur personnalisé pour les devoirs. Selon DeNero, le système explique pourquoi une réponse est fausse et ce qu’un étudiant doit faire ensuite, au lieu de se contenter de signaler l’erreur.
Il a ajouté que les chercheurs de Berkeley continuent d’étudier d’autres manières d’améliorer l’apprentissage à l’aide de l’IA, en classe comme en dehors. Un exemple est l’approche dite d’« assistant d’entretien », dans laquelle les étudiants sont interrogés sur leur réponse chaque fois qu’ils terminent correctement un problème de devoir.
Que change la compétence humaine quand l’IA progresse?
La réponse de DeNero est que le jugement humain reste essentiel parce que les systèmes d’IA doivent être évalués par des personnes. Il a dit que les entreprises qui développent l’IA doivent savoir si un outil résout réellement le problème qu’il est censé résoudre, et que cela reste une tâche humaine.
Il a aussi cité une étude d’Anthropic de 2026 montrant des taux de réussite différents pour des sessions Claude Code selon que les utilisateurs sont novices ou experts. Son propos n’était pas que l’IA est inutile, mais que l’expérience change la manière dont on l’utilise efficacement. Les étudiants qui comprennent déjà les logiciels, a-t-il dit, sont plus enclins à remettre en question le plan de l’IA, à inspecter son résultat et à apporter des corrections ciblées.
Qui est la voix professorale derrière cette approche à Berkeley?
John DeNero est professeur d’enseignement au Department of Electrical Engineering and Computer Sciences de Berkeley et directeur de la pédagogie du programme Data Science Undergraduate Studies. Il a aussi reçu plus tôt cette année le Fiat Lux Faculty Award pour sa contribution au développement de programmes éducatifs, notamment en cofondant la majeure de premier cycle en science des données de Berkeley.
Ses remarques lors du Homecoming relient ce travail d’enseignement à une question plus large pour le campus: comment construire un enseignement de l’informatique qui utilise l’IA sans affaiblir la capacité des étudiants à penser, pratiquer et évaluer par eux-mêmes.
