Tribune : Et si l’IA apprenait de la musique ?
L’essor de l’IA dans l’enseignement supérieur crée un paradoxe : l’accès au savoir explose, mais l’attention s’effrite. Les neurosciences musicales offrent une clé de lecture nouvelle : l’attention se construit comme une structure musicale. En s’en inspirant, l’IA peut devenir un outil d’orchestration plutôt qu’un facteur de saturation.
Ce que les neurosciences musicales révèlent de l’apprentissage et de la pédagogie à l’ère de l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle s’installe au cœur des apprentissages. En 2025, 92 % des étudiants utilisent déjà des outils d’IA et 88 % l’utilisent pour préparer ou réaliser leurs travaux évalués. Dans les business schools, cette automatisation accélérée redessine même les trajectoires de montée en compétences : les tâches formatrices d’entrée de carrière basculent vers des IA agentiques.
L’IA accélère, les étudiants saturent
Mais cette accélération a un coût. Jamais les étudiants n’ont eu autant accès au savoir ; jamais leur attention n’a été autant mise sous pression. Les recherches en psychologie cognitive montrent que la fragmentation attentionnelle induite par les environnements numériques réduit significativement la compréhension et la rétention d’information. Dans les écoles de management, la difficulté n’est plus tant de transmettre des contenus que de maintenir une attention soutenue : la dispersion cognitive s’impose désormais comme un réel obstacle à l’expérience d’apprentissage, au moment même où les standards internationaux insistent sur l’importance de pédagogies immersives, expérientielles et engageantes.
Dans ce contexte, une question s’impose : comment créer les conditions de l’attention dans un environnement saturé, et à l’ère d’une IA capable d’accélérer la charge cognitive autant qu’elle la facilite ?
Pour éclairer cette question, un champ scientifique offre des enseignements étonnamment pertinents: les neurosciences musicales. Les travaux récents menés dans ce domaine montrent comment rythme, anticipation, variation et présence structurent la disponibilité cognitive. Ils mettent en évidence des principes universels de l’engagement humain, aujourd’hui sous-utilisés dans l’enseignement supérieur mais essentiels pour penser l’apprentissage à l’ère de l’IA.
L’attention se construit, elle ne se commande pas
Contrairement à ce que supposent encore de nombreuses pratiques pédagogiques, l’attention n’est pas une ressource que l’on mobilise à volonté : c’est une dynamique qui se construit. Les neurosciences musicales montrent que l’engagement apparaît lorsque trois conditions sont réunies : une entrée en rythme (le cerveau anticipe un motif), une variation maîtrisée (un écart qui relance l’intérêt sans rompre la structure) et une présence incarnée (le sentiment d’être synchronisé avec une source). Autrement dit, l’attention n’est pas un état, mais une architecture : elle se prépare, se guide et se relance.
La musique révèle les mécanismes de l’engagement
Si la musique éclaire si bien l’apprentissage, c’est parce qu’elle active les mêmes mécanismes cognitifs que ceux mobilisés dans une salle de classe ou dans un environnement numérique : anticipation, synchronisation, attention sélective. Dans une performance musicale, l’écoute n’est jamais passive. Le cerveau projette un motif, s’ajuste aux variations, se laisse surprendre juste assez pour rester mobilisé. C’est cette alternance subtile entre stabilité et nouveauté qui maintient l’engagement.
Les recherches en neurosciences musicales montrent que les bébés eux-mêmes, pourtant sans langage et sans codes sociaux, restent attentifs plus longtemps lorsque la structure sonore crée une attente, lorsque les variations sont lisibles et lorsque l’interprète ajuste sa présence au public. L’attention naît alors d’un dialogue entre un cadre clair et des micro-événements inattendus, entre une structure repérable et une variation signifiante, entre un individu et une source qui répond à ses signaux.
Transposée à l’enseignement supérieur, cette logique change la donne. Ce n’est pas la quantité d’informations qui détermine l’engagement, mais la manière dont elles sont orchestrées. Un rythme pédagogique prévisible mais jamais monotone, des variations qui stimulent sans saturer, une présence enseignante capable de s’ajuster en temps réel : ce sont ces éléments qui permettent de soutenir la disponibilité cognitive dans un environnement où les sollicitations numériques fragmentent l’attention.
En réalité, la musique ne nous apprend pas seulement à écouter. Elle nous apprend à concevoir des environnements d’apprentissage où l’attention peut advenir, circuler et se renouveler.
Enseigner comme on compose : une pédagogie orchestrale
Si l’on transpose ces mécanismes à l’enseignement supérieur, une évidence apparaît : un bon cours fonctionne comme une composition. Le rythme détermine l’entrée dans l’activité cognitive ; la structure offre un repère stable ; les variations créent le mouvement qui évite la saturation. L’attention n’est donc pas un préalable à obtenir, mais un effet à produire.
Dans une salle de classe saturée de sollicitations numériques, l’enjeu n’est plus d’ajouter des informations, mais d’orchestrer leur circulation. Une séquence pédagogique trop linéaire perd rapidement les étudiants ; une séquence trop chaotique les noie. Entre les deux, il existe une zone d’efficacité : celle où l’alternance entre prévisibilité et surprise maintient une tension cognitive productive.
Les enseignants qui réussissent à capter durablement l’attention le font rarement par la quantité de contenu. Ils le font par la mise en forme: une montée progressive, un changement de tempo, une rupture pensée, un retour à un motif connu. Cette logique est indispensable pour accompagner des étudiants dont l’attention est fragmentée mais dont la capacité d’engagement demeure intacte lorsque les conditions sont réunies.
Et, à un moment où l’IA peut automatiser une partie de l’exposé et générer des supports en quelques secondes, la valeur pédagogique se déplace ailleurs : dans l’articulation, dans la dynamique, dans la présence. Enseigner comme on compose, c’est concevoir un environnement où l’information devient intelligible parce qu’elle est orchestrée, et où l’attention émerge parce qu’elle est guidée.
Une IA qui accompagne plutôt qu’elle ne submerge
Dans cette perspective, l’IA ne peut être réduite à un canal supplémentaire d’information. Elle n’a d’intérêt que si elle participe elle aussi à l’orchestration. Une IA pertinente est une IA qui ajuste : qui ralentit quand l’étudiant décroche, qui reformule quand la structure se perd, qui introduit une variation quand l’attention faiblit. Elle ne remplace pas la dynamique pédagogique, elle ne submerge pas, elle affine.
L’enjeu n’est pas de produire davantage, mais de soutenir la disponibilité cognitive. Dans un environnement où tout pousse à la dispersion, l’IA la plus utile n’est pas celle qui fait à la place des étudiants, mais celle qui les aide à rester dans le mouvement du cours. Elle n’ajoute rien : elle rend possible.
Cet article est le fruit d’une collaboration entre Miia Chabot, Associate Dean Pedagogy & Learning Innovation à Excelia Business School et membre du Steering Committee du PRME Chapter France–Benelux, l’initiative des Nations unies dédiée à la responsabilité et à la transformation durable de l’enseignement supérieur en management, et Anne Chabot-Bucchi, percussionniste et interprète formée à la Haute École de Musique de Genève et à l’Université McGill. Anne poursuit actuellement un doctorat en recherche-création à l’Université de Montréal. Ses travaux portent sur les liens entre interprétation musicale contemporaine, développement cérébral et psychologie cognitive. Elle explore notamment comment rythme, synchronisation, anticipation et variation structurent l’attention chez différents publics, des tout-petits aux auditoires adultes.
