Cette étude examine comment l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans l’apprentissage des langues influence les résultats psychologiques et cognitifs chez les apprenants de l’anglais langue étrangère (EFL). Plus précisément, il étudie les effets de la dépendance perçue à l’IA, les préoccupations éthiques et l’utilisation de l’IA générative sur la peur de manquer quelque chose (FoMO), la compréhension de lecture mesurée par l’échelle des stratégies de lecture, et l’acquisition du vocabulaire, tout en considérant le rôle modérateur de l’épuisement numérique. Un plan d’enquête transversale a été employé avec n = 450 apprenants EFL, et les données ont été analysées à l’aide de la modélisation structurelle des moindres carrés partiels (PLS-SEM) pour évaluer à la fois les relations directes et médiatisées. Les résultats révèlent que les facteurs liés à l’IA prédisent significativement une FoMO plus élevée, ce qui a à son tour un impact négatif sur la compréhension de lecture. Bien que la compréhension de lecture favorise fortement l’acquisition du vocabulaire, l’épuisement numérique affaiblit cette relation. L’étude met en lumière la double nature de l’IA dans l’éducation, facilitant les résultats d’apprentissage tout en contribuant simultanément à la pression psychologique. Ces résultats soulignent l’importance d’une intégration équilibrée de l’IA dans l’apprentissage des langues, soulignant la nécessité de stratégies pour atténuer l’anxiété numérique et l’épuisement professionnel. Les implications théoriques étendent la recherche sur l’apprentissage médié par la technologie en identifiant le FoMO comme une voie affective critique dans les contextes éducatifs pilotés par l’IA. Les recommandations pratiques incluent l’intégration de pratiques de bien-être numérique aux côtés d’outils d’IA pour optimiser les bénéfices de l’apprentissage tout en minimisant les effets psychologiques négatifs.