Intelligences Artificielles

Les usages des IA¹ se multiplient. Partout, elles s’intègrent dans nos activités en révolutionnant la manière dont la recherche est menée, les connaissances sont générées et l’enseignement est dispensé.

Parallèlement, les universités créent et déploient des IA spécialisées dans divers domaines : conception, simulations, CRM, robotique, documentation… Cette diffusion est allée en s’accélérant, parfois sans discernement et prenant souvent la forme d’une véritable « ruée vers l’or ». L’IA a toutefois le potentiel de rationaliser les processus, d’améliorer les résultats et de favoriser l’innovation.

Il s’agit aujourd’hui, en articulation avec le Numérique responsable et son CoPil, d’éclairer les évolutions et les questions telles qu’elles se posent, en s’appuyant sur des expertises croisées : celles des membres du groupe IA initié récemment et ouvert, pour construire une stratégie institutionnelle ambitieuse de développement de l’IA, de formation et d’accompagnement des membres de la communauté universitaire (étudiant·es et personnels) aux usages raisonnés de l’IA dans leurs activités qu’ils s’agissent d’apprentissage, de recherche ou de gestion de ressources. Les étudiant·es seront directement intégrés dans ce projet comme coarchitectes: des représentants seront invités à participer à la conception même de la stratégie et aux comités mixtes (personnels, étudiant·es) qu’ils concernent l’usage, la formation, l’innovation ou l’éthique.

Enjeux de formation

Cette stratégie inclura un programme de formation accessible à toutes et tous — notamment au moyen d’un MOOC — déjà en phase de conception. Il permettra de donner les bases pour comprendre le fonctionnement des outils d’IA, des modèles IA, les architectures spécifiques d’apprentissage, leurs bénéfices, mais aussi leurs biais et leurs limites.

Mais cela ne suffira pas, l’usage de l’IA nécessite des apprentissages par la pratique. Nous favoriserons des MOOC interactifs, des modules gamifiés ainsi que la mutualisation de personnes ressources IA, parmi les membres ou les étudiant·es de la communauté. Un fonds dédié aux projets étudiant·es, des espaces de prototypage et des concours thématiques seront mis en place afin de soutenir les initiatives et leurs idées : ils créeront, testeront, évalueront.

Etant donné la vitesse d’évolution de l’IA, la formation tout au long de la vie devient une nécessité absolue que nous investirons également sous forme de « parcours avancés ».

Enjeux pédagogiques

Parallèlement, nous accompagnerons les enseignants dans leurs réflexions sur la manière dont les outils d’IA transforment ou pas les métiers auxquels ils forment y compris le métier d’enseignant. En effet, l’arrivée de l’IA transforme profondément beaucoup de métiers. Certaines compétences traditionnelles sont renforcées (comme les compétences scientifiques fondamentales, la capacité à mener des recherches, à poser des questions (« prompt »), d’autres perdent de leur importance (comme la recherche rapide d’informations existantes), tandis que de nouvelles compétences deviennent cruciales (comme la gestion des cas complexes ou non standards, l’interprétation des résultats dans leur contexte, l’analyse critique en interaction avec l’IA, le travail en équipe, la créativité). Nous accompagnerons les enseignants à faire évoluer (ou pas) le contenu de leurs enseignements pour répondre aux nouveaux besoins en compétence.

Enjeux de recherche

L’IA transforme aussi la recherche universitaire en accélérant l’analyse massive de données, en permettant l’extraction des informations et leur traitement automatique. Cela permet d’identifier des modèles, des corrélations, des tendances qui sont parfois impossibles à discerner avec les méthodes traditionnelles. L’IA est utilisée dans de plus en plus de domaines (santé, spatial, environnement…). En outre l’IA transforme le processus de recherche lui-même. Elle peut aider les chercheurs à analyser la littérature, à synthétiser les publications, à structurer des projets, des arguments. La question de l’intégrité scientifique se pose pour l’IA comme pour les techniques traditionnelles de la recherche mais sans doute avec une plus grande ampleur.

En conséquence :

L’IA fera l’objet d’un travail collectif autour de l’intégrité académique et scientifique, avec une charte coconstruite et des espaces de débat pour comprendre les enjeux éthiques et échanger sur les bonnes pratiques. L’ensemble de ces actions sera guidé par les principes du AI Act.

Nous encouragerons également une réflexion critique autour de l’IA à travers un cycle de conférences, d’ateliers disciplinaires et interdisciplinaires entre collègues et avec des experts, sur les enjeux disciplinaires, éthiques, sociétaux et réglementaires, notamment le AI Act. Nous définirons plus précisément les modalités et l’ampleur de cet effort dans le futur plan stratégique. Il nécessitera de dégager du temps, des ressources humaines et financières de l’ordre de plusieurs journées d’investissement par an par personne.

L’enjeu pour l’institution est de passer d’un apprentissage individuel, « dans son coin », avec des outils pas forcément maitrisés, à une montée en compétence permettant de s’orienter et d’évoluer de façon responsable en cohérence avec notre politique de sobriété numérique.