Effets configurationnels de l’innovativeness personnelle, de l’auto-efficacité et du risque perçu sur l’adoption de l’IA chez les étudiants en médias

Pourquoi cela importe pour les médias de demain

L’intelligence artificielle n’est plus seulement un titre futuriste pour les salles de rédaction et les studios de cinéma — elle devient un outil central que les étudiants en médias d’aujourd’hui doivent décider d’utiliser, et de quelle manière. Cette étude examine de près ce qui motive ou freine ces décisions. En sondant des centaines d’étudiants en médias dans des universités chinoises, les auteurs dévoilent comment curiosité, confiance et crainte interagissent pour déterminer si les jeunes journalistes, producteurs et créateurs de contenu adoptent effectivement l’IA dans leur travail quotidien.

Des esprits curieux dans une salle de classe propulsée par l’IA

Le secteur des médias se tourne rapidement vers la collaboration homme–machine : les algorithmes recommandent des sujets, génèrent des images et rédigent même des textes journalistiques. Pourtant, les écoles de médias peinent à suivre le rythme, ajoutant souvent des sujets liés à l’IA de manière fragmentaire et se concentrant davantage sur les outils que sur les motivations des étudiants. Cette étude soutient que, pour préparer les futurs professionnels des médias, les enseignants doivent comprendre non seulement ce que l’IA peut faire, mais aussi comment les étudiants se sentent à l’idée de l’utiliser. Les chercheurs étendent un cadre classique de la recherche sur la technologie, le Technology Acceptance Model, pour y inclure trois facteurs humains particulièrement pertinents pour l’IA : l’innovativeness personnelle (l’envie d’essayer de nouvelles choses), l’auto-efficacité vis-à-vis de l’IA (la capacité ressentie à utiliser l’IA) et le risque perçu (le caractère dangereux ou préoccupant que l’on attribue à l’IA).

Ce qui façonne la première impression des étudiants sur l’IA

En interrogeant 588 étudiants en médias, les auteurs constatent que curiosité et confiance influencent fortement la perception d’utilité et de simplicité d’utilisation de l’IA. Les étudiants qui se considèrent innovants sont plus enclins à penser que les outils d’IA les aideront et qu’ils peuvent être maîtrisés sans trop de difficultés. De même, les étudiants qui se sentent compétents avec l’IA rapportent des attentes plus élevées quant au fait que ces outils amélioreront leur travail et seront gérables en pratique. Ces croyances — sur l’utilité et la facilité — s’avèrent être les principaux corridors par lesquels des traits intérieurs comme l’innovativeness et la confiance en soi se traduisent en volonté réelle d’utiliser l’IA dans les études et les projets créatifs.

Quand les bénéfices rencontrent la peur et le doute

L’utilité perçue et la facilité d’utilisation ne racontent pas toute l’histoire. L’étude montre que le risque perçu — les inquiétudes liées à la vie privée, aux biais, aux erreurs ou à la perte de contrôle — peut affaiblir l’attractivité des deux. Même lorsque les étudiants estiment que l’IA est utile et simple, de fortes préoccupations peuvent atténuer leur intention de s’y fier. En utilisant des modèles statistiques avancés et une méthode comparative qui examine des combinaisons de conditions plutôt que des causes isolées, les auteurs démontrent qu’aucun facteur n’est suffisant à lui seul. Au contraire, les décisions des étudiants émergent d’configurations croisées de motivation, de compétence et de perception du risque, reflétant la réalité complexe de la manière dont les personnes évaluent les nouvelles technologies qui influent sur leur avenir professionnel.

Trois chemins différents pour dire “oui” à l’IA

L’étude identifie trois schémas principaux qui conduisent à une forte intention d’utiliser des outils d’IA. Dans la voie « auto-motivée », les étudiants avec une forte innovativeness personnelle et une haute auto-efficacité vis-à-vis de l’IA adoptent volontiers ces outils même si ceux-ci ne sont pas particulièrement simples ou sans risque ; leur impulsion intérieure les porte en avant. Dans la voie « orientée vers l’efficacité », la croyance des étudiants en leur capacité à maîtriser l’IA compense les inquiétudes et favorise l’adoption, même lorsque l’utilité perçue est mitigée. Enfin, dans la voie « résistante au risque », des étudiants avec une auto-efficacité très élevée face à l’IA peuvent supporter des préoccupations significatives concernant les dangers de l’IA : ils choisissent néanmoins d’utiliser l’IA parce qu’ils se font confiance pour gérer les problèmes. Dans les trois schémas, traits internes et perceptions fonctionnent de concert, plutôt qu’isolément, pour façonner le comportement.

Ce que cela signifie pour la formation aux médias

Pour un lecteur général, l’essentiel est que pousser les étudiants en médias à utiliser l’IA de manière avisée ne se limite pas à installer les derniers logiciels ou à imposer de nouveaux cours. Il s’agit de cultiver la curiosité, de développer une confiance pratique et d’aborder les craintes ouvertement. Les auteurs concluent que l’adoption durable de l’IA dans l’enseignement des médias demande une conception centrée sur l’humain : des programmes qui renforcent le sentiment d’autonomie des étudiants, démontrent des bénéfices clairs sur des tâches médiatiques réelles et leur apprennent à comprendre et gérer les risques. Si les enseignants s’y prennent bien, les journalistes et conteurs de demain ne seront pas simplement poussés à utiliser l’IA — ils choisiront de l’utiliser, avec enthousiasme et jugement critique.

Citation: Lan, Y., Liu, S., Chen, H. et al. Configurational effects of personal innovativeness, self-efficacy, and perceived risk on AI adoption in media students. Sci Rep 16, 5681 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36538-7

Mots-clés: adoption de l’IA, étudiants en médias, acceptation de la technologie, formation au journalisme numérique, risque perçu