L’arrivée de l’intelligence artificielle dans les milieux universitaires a fait émerger des pratiques très différentes selon que l’on se trouve au premier cycle ou aux cycles supérieurs. Pour les personnes étudiantes aux cycles supérieurs, l’IA devient souvent un outil de travail intégré au processus de recherche. Elle sert à explorer des pistes, organiser des données, tester des idées ou encore comparer des approches théoriques. Cette utilisation demande toutefois une bonne dose de recul : il faut constamment vérifier, interpréter et replacer les résultats dans un cadre scientifique cohérent. L’IA ne remplace rien, mais elle accélère certaines étapes et oblige à développer un sens critique plus aiguisé. Du côté du premier cycle, l’usage demeure bien différent. L’IA est surtout perçue comme un moyen de soutien rapide : comprendre un concept, reformuler un texte ou revoir une notion avant un examen. Sans accompagnement, ce type d’usage peut parfois réduire l’effort personnel ou créer une dépendance à des réponses automatiques. Ces contrastes soulèvent une question centrale : comment guider les étudiant.e.s de façon à ce que l’IA devienne un véritable outil de développement des compétences, plutôt qu’un raccourci? Cette proposition souhaite éclairer ces différences d’usage et réfléchir aux conditions nécessaires pour favoriser une réelle autonomisation par l’IA, surtout aux cycles supérieurs.