Créer d’abord, comprendre ensuite : bienvenue dans la taxonomie de Bloom inversée!

Il y a quelques semaines, une publication partagée sur LinkedIn par la consultante, coach et formatrice en transformation numérique Alexandra Coutlée a piqué ma curiosité. On y avançait que les personnes étudiantes n’apprennent plus comme avant (rien de très surprenant jusque-là). Mais la raison évoquée l’était davantage : ce changement ne proviendrait pas d’un manque de rigueur ou de motivation chez les personnes étudiantes, mais plutôt d’une transformation de leur rapport à la complexité… sous l’influence de l’IA générative.

L’article Inverted Bloom’s for the Age of AI pousse même l’idée plus loin : et si la taxonomie de Bloom devait maintenant être lue… à l’envers? Quand on revisite les travaux de Bloom (1956) et la révision d’Anderson et Krathwohl (2001), on s’aperçoit que la taxonomie n’a jamais été conçue comme une pyramide rigide à gravir marche par marche. Les niveaux de la pyramide se chevauchent, interagissent et varient selon les compétences visées et le moment du parcours d’apprentissage. Malgré cela, dans nos pratiques, on fige parfois cette représentation, comme si l’apprentissage suivait nécessairement une progression linéaire : mémoriser → comprendre → appliquer → analyser → évaluer → créer.

Dans cette perspective, le sommet « CRÉER » devient un graal pédagogique, une récompense ultime réservée à ceux et celles qui auraient « tout mémorisé, compris, appliqué, analysé, évalué ». En revanche, selon Mélissa Kassorla, l’autrice du billet de blogue, l’IA viendrait complètement brouiller les cartes : avec l’IA, les personnes étudiantes commenceraient maintenant… par créer. Pensez-y : concrètement, que fait une personne étudiante lorsqu’elle ouvre ChatGPT, Copilot, Claude ou Gemini? Elle crée quelque chose : un plan, un résumé, une image, un code, parfois même un texte entier. Ce n’est pas sa création au sens traditionnel, mais c’est bel et bien un point de départ créatif… souvent même très abouti. Toutefois, à ce stade, peut-on vraiment affirmer qu’elle comprend? Qu’elle connaît? Qu’elle analyse? Difficile à dire.

C’est précisément ce que souligne Michelle Kassorla dans son modèle émergent d’« Inverted Bloom’s » : les personnes étudiantes partent désormais souvent d’un extrant généré par l’IA, puis cheminent ensuite vers une compréhension plus profonde, une analyse critique, une adaptation personnelle… jusqu’à la « création » au sens où l’entendait Bloom dans les années 50. Même son de cloche du côté de Lubbe et ses collègues (2025) qui avancent même qu’on devrait potentiellement jucher tout en haut de la pyramide la composante « ÉVALUER ». Selon eux, il y aurait des aller-retour entre la création et l’évaluation à l’ère de l’IA. Ainsi, on fait une première requête, on évalue l’extrant, on précise la requête, nouvelle création, on évalue, on précise, on… (vous voyez le manège?). D’ailleurs, un merci aux collègues Serge Piché, Alexandra Lez et Mélanie Cabana pour le partage de cette ressource fort intéressante!

Un renversement qui supprime la friction intellectuelle

Si on revient à Kassorla, elle parle aussi de productive friction : ce moment où l’on doute, où l’on cherche, où l’on réorganise nos idées. En fait, ce moment où l’apprentissage se construit traditionnellement… souvent dans l’inconfort. Or, l’IA vient atténuer cette friction. C’est confortable, oui, mais une partie du travail métacognitif disparaît en même temps. Bref, l’outil donne rapidement quelque chose, mais retire souvent l’effort de construire ce quelque chose. Devant ce phénomène, à l’ère de l’IA, le défi n’est donc plus d’apprendre à bâtir une structure, mais à la déconstruire pour comprendre ce qui a été produit. Le professeur Dany Baillargeon (du Département de communication de l’Université de Sherbrooke) le résumait brillamment dans sa présentation Devenir irremplaçable à l’ère des outils d’IAg : créativité, pensée critique et interactions humaines offerte dans le cadre du Mois de la pédagogie universitaire: comprendre ce qui se passe « dans la boîte noire » des IA est devenu une compétence indispensable à développer chez les personnes étudiantes.

Même si ça fait parfois mal de l’admettre, l’IA nous surpasse déjà sur deux aspects :

La fluidité (elle génère des idées très vite),
L’élaboration (elle « vomit » rapidement du contenu à partir de ces idées).

Néanmoins, selon le professeur Baillargeon, on peut se consoler parce que, justement, c’est sur la marche « CRÉER » de la pyramide de Bloom que l’humain demeure irremplaçable grâce à sa flexibilité cognitive et à son originalité.

Redéfinir la « créativité » à l’ère de l’IA

Si « créer » devient la première étape du processus d’apprentissage (ou la deuxième, c’est selon), alors il faut nécessairement revoir sa définition (des questions qu’on se pose déjà). Créer avec l’IA n’est pas créer comme Bloom l’entendait… mais c’est tout de même une forme de création : formulation de la requête, coconstruction, adaptation de l’extrant. À l’ère de l’IA, trois compétences deviennent donc essentielles à transmettre aux personnes étudiantes :

L’agentivité : rester le pilote de ses requêtes
La justification des usages : expliquer comment et pourquoi on utilise l’outil
La réflexivité critique : évaluer la pertinence et les limites de l’extrant

En somme, l’idée est de ramener de la friction là où l’IA l’a retiré.

Trois pistes concrètes pour soutenir ce renversement

À la lumière de ces constats, quoi faire en tant que personne enseignante? Comment aider les personnes étudiantes à développer leur flexibilité et leur originalité? Voici quelques pistes d’idées d’activités pédagogiques à mettre en place dans vos cours :

Analyser des extrants générés par l’IA plutôt que seulement utiliser ces outils.
Documenter les étapes cognitives (journal de démarche, annotations).
Enseigner explicitement le jugement critique dans nos cours, et pas seulement l’évoquer.

Conclusion : l’IA ne simplifie pas l’apprentissage… elle en déplace la complexité

L’enjeu n’est donc pas de lutter contre ce renversement, mais bien de l’accompagner. L’IA ne retire pas la complexité : elle la change simplement d’adresse.

Comme personnes enseignantes, à nous d’aider les étudiantes et étudiants à la retrouver et à s’y confronter de manière créative et consciente.