IA générative en école de commerce : usages

Par Elisha Bajemon, Ingénieur IA chez TW3 Partners. Dernière mise à jour : 2 octobre 2026.

En bref

En école de commerce, l’IA générative sert déjà deux chantiers distincts : la pédagogie (cours, assistants, évaluation) et les processus internes (admissions, scolarité, relations entreprises, finances). Selon l’enquête « L’IA dans les Grandes écoles » de la Conférence des grandes écoles (7 novembre 2025, 5 069 répondants), 75 % des étudiants utilisent régulièrement des outils d’IA et 48 % des enseignants en font un usage occasionnel ou nul. Les écoles ont répondu par des chartes, des cours et des licences d’établissement, à l’image des déploiements publiés par ESCP, ESSEC et NEOMA en 2025.

Côté administration, le rapport IA et enseignement supérieur remis au ministère en juin 2025 cite la scolarité, la communication et la gestion comptable et financière comme services prioritaires. Le cadre est connu : RGPD et recommandations de la CNIL, règlement (UE) 2024/1689 qui classe à haut risque les systèmes d’admission et d’évaluation des acquis. Un premier projet se cadre sur un processus borné, des données maîtrisées et une validation humaine à chaque étape.

1. Où en est l’IA en école de commerce en 2026 ?

Les étudiants ont adopté l’IA générative avant que les écoles n’aient fini d’en écrire les règles. L’enquête « L’IA dans les Grandes écoles », menée en juin et juillet 2025 par IÉSEG CONSEIL Paris pour la Conférence des grandes écoles et publiée le 7 novembre 2025, réunit 3 924 étudiants, 1 018 enseignants et 127 directions générales. Dans la présentation des résultats (6 novembre 2025), 88 % des étudiants d’écoles de management déclarent un usage quotidien ou plusieurs fois par semaine, contre 71 % en école d’ingénieurs.

Le constat dépasse la France : le Student Generative AI Survey 2025 du Higher Education Policy Institute (26 février 2025, 1 041 étudiants britanniques de premier cycle) mesure que 88 % d’entre eux ont utilisé l’IA générative pour un travail évalué, contre 53 % un an plus tôt.

Les écoles de management sont le groupe le plus avancé de l’enquête CGE : 89 % ont fait évoluer les objectifs d’apprentissage de programmes existants pour intégrer l’IA, contre 44 % des écoles d’ingénieurs, et 74 % ont une stratégie IA formalisée, contre 23 % de l’ensemble des établissements répondants.

Plusieurs écoles ont rendu publics leurs déploiements. ESCP Business School annonce le 11 juin 2025 l’extension de ChatGPT Edu à toute sa communauté, plus de 10 500 licences sur six campus, après un pilote de huit mois. L’ESSEC décrit le 21 mai 2025 un partenariat avec Mistral AI et un déploiement de Le Chat Entreprise à partir du 1er juin 2025. NEOMA Business School indique le 29 avril 2025 que 2 000 étudiants disposent de Le Chat dès septembre 2025, pour des « chatbots pour la pédagogie ou l’amélioration des processus internes ».

2. Quels usages pédagogiques sont déjà en place ?

L’IA générative désigne des systèmes qui produisent du texte, des images ou du code à partir d’une consigne en langage courant, en s’appuyant sur un modèle entraîné sur de grands volumes de données. En pédagogie, elle touche le contenu des cours, l’aide à l’apprentissage et l’évaluation.

2.1 Quels cours et quel référentiel de compétences ?

Les cours dédiés restent minoritaires : dans l’enquête CGE, 21 % des étudiants ont suivi un cours entièrement consacré à l’IA à titre obligatoire et 10 % à titre optionnel. Pour fixer un socle commun, la CDEFM a publié le 9 juin 2026, avec la CEFDG, un Référentiel de compétences Intelligence Artificielle en cinq macro-compétences : AI literacy ; éthique, gouvernance et conformité réglementaire ; décision fondée sur les données ; innovation et résolution de problèmes complexes ; leadership humain et changement. Il distingue le « manager éclairé » attendu en bachelor du « manager architecte » attendu en master.

2.2 À quoi sert un assistant d’apprentissage ?

Un assistant d’apprentissage relié au cours répond aux questions des étudiants à partir des supports validés par l’enseignant, avec la source de chaque réponse. Le rapport IA et enseignement supérieur (Frédéric Pascal, François Taddei, Marc de Falco, Émilie-Pauline Gallié, juin 2025) note que l’IA peut « accroître la personnalisation des parcours et des enseignements en proposant des chatbots ou autres tuteurs artificiels », et avertit sur la même page qu’elle « peut constituer une menace pour la formation des jeunes, en permettant de faire à leur place ».

2.3 Comment évaluer sans perdre l’intégrité académique ?

Les enseignants ont surtout changé l’évaluation : 56 % des enseignants de l’enquête CGE ont fait évoluer leurs évaluations depuis l’arrivée de l’IA générative, 76 % d’entre eux pour limiter les risques de fraude, et 29 % n’ont donné aucune consigne à leurs étudiants. Le rapport remis au ministère décrit les pratiques observées : travaux à la maison remplacés par des épreuves sur table ou des oraux, demande de l’historique des échanges avec l’IA, balises graduées de l’usage interdit à l’usage libre. Sa recommandation 2 demande de définir, par discipline, « les modalités d’évaluation qui garantissent la validation des connaissances et compétences acquises ».

Deux limites juridiques s’ajoutent. Le règlement (UE) 2024/1689 classe à haut risque, à son annexe III, point 3, les systèmes destinés à évaluer les acquis d’apprentissage et ceux qui surveillent et détectent des comportements interdits lors d’examens. Son article 5 interdit les systèmes qui infèrent les émotions d’une personne dans les établissements d’enseignement, hors raisons médicales ou de sécurité.

3. Quelle charte d’usage pour les étudiants et les personnels ?

Une charte fixe ce qui est permis, ce qui est interdit et ce qui doit être déclaré. Le ministère a mis en ligne en octobre 2025 une proposition de charte et de guides issue des universités lauréates de l’appel DemoES (version du 27 septembre 2025), que chaque établissement peut reprendre ou adapter. Elle repose sur quatre principes (curiosité, transparence, précaution, parcimonie) et proscrit l’usage d’une IA non validée par l’établissement pour des données sensibles, l’attribution à soi-même d’un contenu généré et la substitution de l’IA à un geste enseignant sans supervision. Les étudiants doivent s’assurer auprès de l’enseignant du droit d’utiliser l’IA et déclarer son usage dans les passages concernés.

Le rapport de juin 2025 recommande (recommandation 25) d’adopter une charte des usages sur la base de ce modèle et de structurer la gouvernance « en désignant, par exemple, un VP responsable ». L’enquête CGE mesure l’écart : 36 % des enseignants disent avoir reçu une formation aux outils d’IA générative, contre 20 % des étudiants. L’UNESCO avait relevé le même retard : son Guidance for generative AI in education and research (7 septembre 2023) s’appuie, selon le communiqué de l’organisation, sur une enquête auprès de plus de 450 établissements dont moins de 10 % disposaient d’un cadre formel sur l’IA générative.

4. Quels processus internes d’une école peuvent utiliser l’IA ?

L’administration utilise l’IA moins que les étudiants. Dans le questionnaire du rapport de juin 2025, 27 % des personnels administratifs et techniques n’y ont pas recours, 35 % l’utilisent une à deux fois par semaine ou quotidiennement, et plus de 80 % considèrent qu’elle peut améliorer le service rendu à l’usager. Les services cités en priorité sont la scolarité (emplois du temps, suivi des étudiants, organisation des examens), la communication et la gestion comptable et financière. Le rapport rappelle que l’IA « doit être utilisée sous supervision humaine ».

Processus	Tâche confiée à l’IA	Ce qui reste à une personne	Point de vigilance
Admissions et candidatures	Complétude des dossiers, extraction des pièces, synthèse, réponses aux candidats	Décision d’admission et classement	Annexe III, point 3 a) du règlement (UE) 2024/1689 : usage à haut risque
Scolarité	Emplois du temps, questions récurrentes, saisie dans le logiciel de scolarité	Validation des changements, cas particuliers	Données personnelles des étudiants, RGPD
Relations entreprises et stages	Cartographie des contacts, suivi des conventions, contrôle des contrats d’apprentissage	Relation avec l’entreprise, arbitrages	Données des entreprises partenaires
Communication	Premiers jets, déclinaisons multilingues, réponses de premier niveau	Ligne éditoriale, validation avant publication	Mention de l’usage de l’IA, droits d’auteur
Finances	Contrôle des factures et des notes de frais, commentaires de gestion, préparation du reporting	Validation et signature	Chaque chiffre renvoie à sa ligne source

Le recrutement des personnels relève du même régime que l’admission : l’annexe III, point 4, vise les systèmes utilisés « pour le recrutement ou la sélection de personnes physiques ». À titre d’exemple publié, TW3 Partners décrit un contrôle de conformité des contrats d’apprentissage où chaque contrat est pré-vérifié sur quatre axes (missions face au référentiel de compétences, dates légales, rémunération, organisme financeur), les cas signalés étant présentés pour relecture.

5. Quel cadre s’applique : RGPD, CNIL, AI Act, CGE et CDEFM ?

Le RGPD s’applique dès qu’un traitement porte sur des données de candidats, d’étudiants ou de personnels. La CNIL a publié le 22 juillet 2025 ses recommandations sur le développement des systèmes d’IA, en onze étapes, de la finalité à l’annotation en passant par la base légale, la minimisation, la durée de conservation et l’information des personnes.

Le règlement (UE) 2024/1689 demande à tout déployeur, depuis le 2 février 2025, « un niveau suffisant de maîtrise de l’IA pour leur personnel » (article 4). D’après le calendrier du Conseil de l’Union européenne, la majorité des règles s’appliquent depuis le 2 août 2026, et le règlement de simplification adopté le 29 juin 2026 fixe au 2 décembre 2027 l’application des obligations aux systèmes à haut risque de l’annexe III : pour une école, l’admission, l’évaluation des acquis et la surveillance des examens.

Les référentiels professionnels complètent ce cadre. La recommandation 16 du rapport de juin 2025 demande des contrats avec les fournisseurs permettant de « s’assurer qu’aucune donnée personnelle ne soit transmise aux fournisseurs ». La compétence 2 du référentiel CDEFM attend des étudiants de bachelor qu’ils sachent « identifier les principaux cadres réglementaires applicables afin de sécuriser un projet data/IA » ; ce que l’école enseigne, elle doit pouvoir le montrer dans ses propres processus.

6. Comment cadrer un premier projet IA en école de commerce ?

Un premier projet tient sur un processus, une équipe et un jeu de dossiers réels.

Inventorier les usages existants. Plus de 85 % des répondants du rapport de juin 2025 n’utilisent que leurs propres outils : l’inventaire dit quelles données sortent déjà de l’établissement.
Choisir un processus borné, avec son responsable. À titre d’illustration, le contrôle de complétude des dossiers de candidature avant lecture par le jury, la décision restant au jury.
Fixer les données et l’hébergement. La charte DemoES proscrit les outils non validés pour les données sensibles et cite une université qui publie la liste des outils validés par type de données.
Constituer un jeu de contrôle. Des dossiers passés, dont le résultat est connu, mesurent le taux d’erreur avant tout usage réel.
Garder la validation humaine et tracer. Chaque sortie renvoie à sa source ; une personne valide avant toute action sur un dossier.
Former et écrire la charte. L’article 4 du règlement l’impose au déployeur ; la charte DemoES donne un modèle, le référentiel CDEFM les compétences attendues.

Pour une école de commerce, l’IA se cadre ainsi comme un projet de système d’information ordinaire : un périmètre, des données dont on connaît l’origine, un calendrier et un responsable qui signe.

7. FAQ

Une école de commerce peut-elle utiliser l’IA pour sélectionner ses candidats ?
Le règlement (UE) 2024/1689 classe à haut risque (annexe III, point 3 a) les systèmes destinés à déterminer l’accès ou l’admission à un établissement d’enseignement, avec des obligations applicables le 2 décembre 2027 selon le calendrier du Conseil. D’ici là, l’IA peut préparer les dossiers (complétude, extraction, synthèse) tant que la décision reste au jury.

Faut-il interdire ChatGPT aux étudiants ?
Le rapport remis au ministère en juin 2025 considère « qu’interdire l’utilisation de l’IA n’a pas de sens » et invite à repenser l’évaluation par discipline. La charte DemoES demande aux étudiants de s’assurer du droit d’utiliser l’IA auprès de l’enseignant et de déclarer son usage.

Quels outils une école peut-elle mettre à disposition ?
ESCP a déployé ChatGPT Edu (plus de 10 500 licences, juin 2025) ; ESSEC et NEOMA ont retenu Le Chat de Mistral AI en 2025. La charte DemoES demande d’utiliser les outils validés par l’établissement et proscrit les outils grand public pour les données sensibles.

Comment traiter la fraude aux examens ?
Dans l’enquête CGE, 76 % des enseignants qui ont modifié leurs évaluations l’ont fait pour limiter la fraude. Les pratiques citées par le rapport de juin 2025 sont les épreuves sur table, les oraux et la demande de l’historique des échanges avec l’IA.

Quelles compétences IA enseigner en programme de management ?
Le référentiel CDEFM de juin 2026 fixe cinq macro-compétences, de l’AI literacy au leadership humain, avec un niveau « manager éclairé » en bachelor et « manager architecte » en master.

IA générative en école de commerce : usages pédagogiques et processus internes