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AI and English Written Communication in Academic Email Correspondence among University Faculty in Higher Education

Cette étude de méthodes mixtes portant sur 407 membres du corps professoral universitaire révèle que, si l'utilisation de ChatGPT améliore le contrôle auctorial perçu et l'auto-efficacité dans la rédaction de courriels académiques en L2, elle augmente simultanément la dépendance à l'écriture et entraîne un déclin mesurable de la qualité réelle du discours, créant une divergence critique entre la compétence perçue et la compétence pragmatique.

Auteurs originaux : Samah Abduljawad

Publié 2026-10-04

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Samah Abduljawad

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Dans l'université moderne, une révolution silencieuse transforme la manière dont les chercheurs communiquent. Depuis des décennies, rédiger des courriels académiques, des propositions de subventions et des articles de recherche en anglais constitue un obstacle majeur pour les membres du corps professoral dont la langue maternelle n'est pas l'anglais. Ils ont longtemps compté sur leurs propres compétences, des années de pratique et le processus lent, et souvent difficile, de rédaction et de révision pour s'assurer que leurs idées soient entendues clairement et respectueusement. Récemment, un nouvel outil est entré dans ce paysage : l'intelligence artificielle. Ces systèmes peuvent générer un texte fluide et grammaticalement parfait en quelques secondes, promettant de niveler le terrain pour les locuteurs non natifs. Mais une question critique reste sans réponse : lorsqu'un professeur utilise une machine pour écrire ses mots, le professeur est-il toujours le propriétaire de la pensée ? La machine l'aide-t-elle à apprendre et à grandir, ou prend-elle discrètement le contrôle des compétences mêmes dont il a besoin pour maintenir son identité professionnelle ? Il ne s'agit pas seulement de vérifier la grammaire ; il est question de la nature de l'auteur, de la confiance que les écrivains éprouvent en leurs propres capacités et des règles sociales subtiles qui régissent la façon dont les experts se parlent entre eux.

Une étude récente s'est donné pour mission d'étudier précisément cette tension parmi les membres du corps professoral universitaire. Les chercheurs se sont concentrés sur la façon dont l'utilisation de l'IA générative, spécifiquement un outil appelé ChatGPT, modifie la manière dont les professeurs écrivent leurs courriels en anglais. Ils voulaient savoir si l'utilisation de ces outils renforçait le sentiment de contrôle et de confiance des auteurs, ou si cela les rendait en réalité plus dépendants de la machine, affaiblissant potentiellement leur capacité à écrire de manière indépendante. Pour découvrir la vérité, l'équipe ne s'est pas contentée de demander aux gens ce qu'ils pensaient ; elle leur a demandé d'écrire de vrais courriels. Ils ont recueilli des données auprès de 407 membres du corps professoral universitaire qui écrivent régulièrement en anglais. Ces participants ont rempli des enquêtes sur leurs habitudes et leurs sentiments concernant l'utilisation de l'IA, et un groupe plus restreint de 33 professeurs a été invité à rédiger des courriels réels pour des scénarios réalistes, tels que demander un congé pour une conférence ou demander un délai supplémentaire pour une échéance. Deux experts en linguistique ont ensuite lu ces courriels, les évaluant non seulement sur la grammaire, mais aussi sur la manière dont ils semblaient correspondre à une personne réelle s'adressant à un collègue, sur leur politesse et sur leur adéquation avec la situation spécifique.

Les résultats ont révélé un décalage surprenant et quelque peu troublant entre ce que les rédacteurs ressentaient et ce que les experts constataient. L'étude a montré que les membres du corps professoral qui utilisaient fréquemment ChatGPT déclaraient souvent ressentir un fort sentiment de contrôle sur leur écriture. Ils croyaient être les auteurs du texte et se sentaient plus confiants dans leur capacité à communiquer efficacement. En fait, les données ont montré un lien très étroit entre l'utilisation de l'IA et un haut niveau d'assurance personnelle. Cependant, ce sentiment de contrôle était une illusion. Lorsque les experts ont analysé les courriels réels écrits par les utilisateurs intensifs de l'IA, ils ont constaté l'opposé de ce que les rédacteurs croyaient. Ces textes, bien que grammaticalement corrects, manquaient souvent de la touche humaine spécifique requise pour la communication professionnelle. Ils semblaient génériques, excessivement formels et échouaient parfois à aborder les nuances spécifiques de la relation entre l'expéditeur et le destinataire. Plus un professeur s'appuyait sur l'IA pour rédiger ses messages, moins l'e-mail final devenait authentique et approprié au contexte.

Ce phénomène crée un paradoxo. L'étude a montré qu'à mesure que les membres du corps professoral s'appuyaient davantage sur l'IA pour écrire leurs courriels, leur capacité réelle à écrire de manière indépendante commençait à s'éroder. Ils sont devenus dépendants de l'outil pour produire un texte qu'ils estimaient ne pas pouvoir créer par eux-mêmes. Pourtant, parce que l'IA produisait un texte de surface si poli, les rédacteurs se sentaient plus capables que jamais. C'est comme si une personne utilisant une calculatrice pour faire des mathématiques simples commençait à se prendre pour un génie des mathématiques, même si elle a oublié comment faire les calculs elle-même. Les chercheurs ont observé que les utilisateurs intensifs étaient essentiellement en train d'externaliser leur pensée. Ils tapaient une consigne, acceptaient le premier brouillon généré par la machine et l'envoyaient avec un minimum de modifications. Ce faisant, ils perdaient l'opportunité de s'engager dans le travail difficile mais nécessaire de trouver les mots justes, là où se produisent le véritable apprentissage de la langue et la croissance professionnelle.

L'étude a également mis en évidence un danger spécifique pour la communauté académique. Lorsque les professeurs utilisent l'IA pour écrire, ils risquent de produire un texte « trop parfait » pour être réel. Les courriels du groupe à usage intensif étaient souvent remplis de phrases standard et de formules de politesse qui ressemblaient à un robot essayant d'être un humain, plutôt qu'à un humain parlant à un autre humain. Les experts pouvaient facilement repérer ces messages car ils manquaient des détails spécifiques et de la voix authentique qui émanent d'une personne luttant pour exprimer une idée complexe. En revanche, les professeurs qui utilisaient l'IA moins souvent, ou pas du tout, écrivaient des courriels qui étaient parfois moins soignés en termes de grammaire, mais qui étaient beaucoup plus authentiques. Ces messages montraient une compréhension claire de la situation, le bon niveau de politesse et une connexion véritable avec le destinataire. Les rédacteurs qui luttaient un peu plus avec la langue démontraient en réalité une compréhension plus profonde des règles sociales du monde académique.

En fin de compte, la recherche suggère que si les outils d'IA peuvent rendre l'écriture plus facile et plus rapide, ils peuvent le faire à un coût élevé. L'étude a révélé que plus un membre du corps professoral dépendait de l'outil, plus ses compétences rédactionnelles réelles et sa capacité à naviguer dans des situations sociales complexes par écrit déclinaient. Le sentiment de confiance qu'ils éprouvaient n'était pas le signe d'une amélioration des compétences, mais le signe d'une dépendance accrue. Les chercheurs ont conclu qu'il existe un écart mesurable entre la perception qu'ont les membres du corps professoral de leurs propres capacités rédactionnelles lors de l'utilisation de l'IA et la qualité réelle du discours qu'ils produisent. Pour les universités et les chercheurs qui y travaillent, cela signifie que l'utilisation généralisée de ces outils pourrait transformer discrètement la manière dont le savoir académique est partagé, en remplaçant potentiellement la connexion humaine véritable par une simulation fluide, mais creuse, de celle-ci. Le défi pour l'avenir est de trouver un moyen d'utiliser ces outils puissants sans perdre la voix humaine même qui donne tout son sens à la communication académique.

Résumé Technique : L'IA et la communication écrite en anglais dans la correspondance par courriel académique chez le corps professoral universitaire

Énoncé du problème
Bien que la recherche sur l'IA générative (spécifiquement ChatGPT) dans l'écriture académique se soit développée, la littérature reste fortement biaisée en faveur des populations étudiantes. Il existe un vide empirique critique concernant les membres du corps professoral universitaire, qui servent de principaux producteurs et gardiens du discours académique. Les études existantes reposent principalement sur des mesures basées sur la perception (attitudes auto-déclarées et fréquence d'utilisation) plutôt que sur des preuves au niveau du discours. Par conséquent, il reste incertain comment la médiation par l'IA impacte la compétence pragmatique, l'agentivité auctoriale et la qualité réelle du texte chez les professeurs rédacteurs de L2 (seconde langue). Cette étude aborde la tension entre les bénéfices perçus de l'IA (efficacité, auto-efficacité) et les risques potentiels de dépendance à l'écriture et d'érosion de la compétence pragmatique authentique dans la communication professionnelle à enjeux élevés.

Méthodologie
L'étude a employé un devis de méthodes mixtes séquentiel explicatif impliquant 407 membres du corps professoral universitaire.

Phase quantitative : Un sondage mesurant cinq construits latents — usage de l'écriture médiée par l'IA, autonomie d'écriture en L2, contrôle auctorial perçu, dépendance à l'écriture et auto-efficacité en écriture — a été administré. Les données ont été analysées via SmartPLS 4 avec une modélisation par équations structurelles à moindres carrés partiels (PLS-SEM) et 5 000 rééchantillonnages par bootstrap pour tester cinq hypothèses. La fiabilité et la validité ont été évaluées via l'alpha de Cronbach, la fiabilité composite, l'AVE et les ratios HTMT.
Phase qualitative : Un sous-échantillon de 33 participants a fourni des réponses ouvertes à des amorces de courriels académiques réalistes (ex. : demander l'approbation d'une conférence, pétitionner pour une réduction de la charge d'enseignement). Deux linguistes experts ont évalué indépendamment ces courriels pour la compétence pragmatique, la politesse, la cohérence du discours et le ton en utilisant le Kappa de Cohen pour la fiabilité inter-juges. Une analyse thématique réflexive (Braun & Clarke, 2006) a été menée sur les échantillons de courriels et les notes réflexives des participants.
Cadre théorique : La recherche a intégré la Théorie Cognitive Sociale (TCS) pour expliquer l'auto-efficacité et le contrôle auctorial, et la Théorie Socioculturelle (Vygotskienne) pour analyser l'IA en tant qu'artefact de médiation au sein de la Zone de Développement Proximal (ZDP).

Résultats clés
Les résultats quantitatifs et qualitatifs ont révélé une divergence significative entre les perceptions des professeurs et la qualité réelle du discours :

Corrélation élevée et fusion perceptuelle : Le modèle structurel a indiqué des coefficients de chemin extrêmement forts. L'usage de l'écriture médiée par l'IA était un prédicteur quasi parfait de la dépendance à l'écriture ( $\beta = 0,946$ ) et du contrôle auctorial perçu ( $\beta = 0,992$ ). Les ratios HTMT entre l'usage de l'IA, le contrôle perçu et l'auto-efficacité approchaient l'unité (0,998–0,999), suggérant que pour les utilisateurs intensifs, la distinction entre leur propre capacité rédactionnelle et la production de l'IA s'est perceptuellement effondrée.
Le paradoxe compétence-dépendance : Bien que le contrôle auctorial perçu ait influencé positivement l'auto-efficacité en écriture ( $\beta = 0,658$ ), la dépendance à l'écriture a eu un effet d'interaction négatif significatif avec l'usage de l'IA sur l'autonomie d'écriture en L2 ( $\beta = -0,163, p < 0,001$ ).
Divergence de la qualité du discours : Contrairement à la haute auto-efficacité des participants, le groupe ayant un usage élevé de l'IA a reçu les scores de qualité de discours composite les plus bas ( $M = 1,94$ ) comparativement aux faibles utilisateurs d'IA ( $M = 3,20$ ). Les courriels à usage élevé ont été qualifiés de « formulaires », manquant de calibration contextuelle et présentant un « aplatissement pragmatique », bien qu'ils soient grammaticalement corrects.
Résultats thématiques :
- Thème 1 (Efficacité) : Les participants ont délégué la rédaction à ChatGPT pour gagner du temps et réduire l'anxiété, acceptant souvent le résultat avec un minimum de révision.
- Thème 2 (Contrôle perçu vs Délégation) : Un paradoxe est apparu où les participants revendiquaient la pleine propriété de textes qui étaient structurellement et lexicalement identifiables comme générés par l'IA.
- Thème 3 (Lutte pragmatique) : Les faibles utilisateurs d'IA, bien que produisant des textes moins polis, démontraient un engagement actif dans la tâche d'écriture et une défense plus forte de leur identité linguistique, représentant une « lutte productive » au sein de la ZDP.

Contributions clés

Preuve empirique de l'érosion pragmatique : L'étude fournit une rare preuve au niveau du discours que la dépendance massive aux LLM par les professeurs de L2 est corrélée à une compétence pragmatique moindre et à une qualité de discours appropriée au genre, défiant l'hypothèse selon laquelle l'IA améliore universellement les résultats d'écriture.
Le phénomène de « Fusion Perceptuelle » : Elle identifie un état psychologique critique où les professeurs ne distinguent plus leur propre agentivité de la production de l'IA, menant à une auto-efficacité gonflée malgré un déclin de la capacité d'écriture autonome réelle.
Innovation méthodologique : Le papier introduit une approche mixte novatrice combinant la modélisation structurelle PLS-SEM avec l'évaluation experte du discours de la rédaction professionnelle des professeurs, allant au-delà des sondages auto-déclarés pour analyser la production textuelle réelle.
Extension théorique : Elle applique la Théorie Socioculturelle pour démontrer que lorsque l'IA agit comme un échafaudage produisant systématiquement un texte de qualité supérieure à ce que l'auteur peut produire indépendamment, elle peut empêcher l'internalisation des connaissances linguistiques et pragmatiques, freinant ainsi le développement plutôt que de le faciliter.

Signification et affirmations
L'article affirme que l'intégration de ChatGPT dans l'enseignement supérieur crée une divergence mesurable entre la compétence perçue et la compétence réelle. L'auteur soutient que si l'IA offre une efficacité immédiate et booste l'auto-efficacité, elle risque de favoriser un « paradoxe de dépendance de la compétence » où les rédacteurs universitaires deviennent opérationnellement dépendants d'outils qui produisent un discours « épistémiquement mince ».

L'étude conclut que les politiques institutionnelles se concentrant uniquement sur l'intégrité académique sont insuffisantes. Il est nécessaire de mettre en place des mécanismes de développement du corps professoral qui différencient la qualité de la production assistée par l'IA de la qualité de la compétence pragmatique réelle. L'auteur suggère que l'IA devrait être positionnée comme un outil d'étayage plutôt que comme un remplacement, exhortant les éducateurs à favoriser la « lutte productive » pour maintenir la propriété auctoriale et la qualité du discours authentique au sein de la communauté académique.

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