L’enseignement de la physique au niveau postsecondaire reste un défi, en particulier lorsqu’il s’agit de relier les concepts abstraits et formalismes mathématiques. La loi de Maxwell-Gauss illustre cette difficulté : qu’elle soit formulée sous forme différentielle ou intégrale, sa compréhension nécessite de relier le flux du champ électrique à la distribution des charges. Or, de nombreuses études montrent que les étudiants peinent à combiner raisonnement conceptuel et outils mathématiques, limitant l’appropriation du concept de champ. Dans ce cadre, ce travail s’intéresse au caractère souvent monodisciplinaire de l’enseignement de cette loi. En tant qu’enseignants de physique ou de mathématiques, nous privilégions généralement notre discipline comme point d’entrée pédagogique, ce qui restreint une approche intégrée. L’objectif n’est donc pas de promouvoir l’intelligence artificielle générative, mais d’évaluer son potentiel comme médiateur entre mathématiques et physique. Pour ce faire, nous concevons un scénario de cours intégrant un outil d’IA générative (ChatGPT ou Claude), utilisé pour accompagner la résolution de problèmes, proposer des explications progressives et faciliter les changements de registres de représentation. Actuellement en phase de conception, ce travail vise à ouvrir le débat scientifique sur les apports, limites et conditions d’un usage pertinent de l’IA dans l’enseignement de la physique.