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"L’intelligence artificielle redéfinit les compétences attendues et accélère l’évolution des métiers. Dans ce contexte, les universités sont appelées à faire évoluer leurs modèles pour préparer des talents capables de s’adapter, d’apprendre en continu et de naviguer dans un marché du travail en transformation.
Cette masterclass explorera les leviers concrets pour faire évoluer les formations : place croissante des compétences humaines, création de nouveaux parcours, liens renforcés avec les entreprises. Elle mettra également en lumière les décalages persistants entre aspirations des jeunes et besoins du marché, ainsi que les tensions sur certains métiers où les talents restent difficiles à trouver.
Un échange pour comprendre comment l’enseignement supérieur peut mieux aligner ses formations avec les réalités et les incertitudes du monde professionnel.
Ensuite, les étudiants lauréats du Grand Challenge du Partenariat Mondial sur l'IA, organisé par Inria, présenteront leurs propositions concrètes pour tirer le meilleur parti de l'IA et en limiter les risques dans l'enseignement supérieur. Ils ont devancé près de 200 étudiants issus de 10 pays, invités avec l'appui de leurs professeurs à décrire leurs usages, identifier les problématiques et proposer des solutions concrètes d'ordre technique, organisationnel et politique."
Cette masterclass explorera les leviers concrets pour faire évoluer les formations : place croissante des compétences humaines, création de nouveaux parcours, liens renforcés avec les entreprises. Elle mettra également en lumière les décalages persistants entre aspirations des jeunes et besoins du marché, ainsi que les tensions sur certains métiers où les talents restent difficiles à trouver.
Un échange pour comprendre comment l’enseignement supérieur peut mieux aligner ses formations avec les réalités et les incertitudes du monde professionnel.
Ensuite, les étudiants lauréats du Grand Challenge du Partenariat Mondial sur l'IA, organisé par Inria, présenteront leurs propositions concrètes pour tirer le meilleur parti de l'IA et en limiter les risques dans l'enseignement supérieur. Ils ont devancé près de 200 étudiants issus de 10 pays, invités avec l'appui de leurs professeurs à décrire leurs usages, identifier les problématiques et proposer des solutions concrètes d'ordre technique, organisationnel et politique."
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00:31Transcription by CastingWords
01:00Mais là, ce qu'on doit faire, et c'est le rôle de l'université, c'est former des étudiantes
01:06et des étudiants pour des métiers qui sont inconnus.
01:09Donc il y a des questions de compétences, c'est-à-dire qu'avec l'intelligence artificielle, les attendus sont
01:15redéfinis dans tous les métiers, donc les métiers évoluent.
01:18Il y a un décalage, et même plusieurs décalages, c'est-à-dire entre les jeunes, je vais en parler
01:23un petit peu, qui utilisent massivement l'IA avant de rentrer à l'université et les besoins réels du marché.
01:31Ce ne sont pas forcément les mêmes. Utiliser l'intelligence artificielle pour un devoir d'histoire-géographie, ce n'est
01:38pas la même chose que de l'utiliser pour produire une étude dans une entreprise.
01:44Et enfin, il y a des métiers qui sont en tension, des métiers où il y a des demandes très
01:49fortes de recrutement, et d'autres métiers qui disparaissent.
01:53Je ne suis à priori pas là pour faire peur. Il n'y a pas de métiers qui vont réellement
01:57disparaître, mais il y a des tâches dans les métiers qui vont disparaître.
02:02Ce que je vais essayer de présenter pendant ces quelques minutes, c'est déjà un peu un état des lieux
02:06sur une grande enquête qui a été faite dans l'enseignement supérieur et la recherche.
02:12Donner quelques recommandations. Je ferai un focus sur les ingénieurs, et pour une raison très simple, c'est que souvent,
02:18ingénieurs, on associe ça beaucoup à des compétences et à des métiers.
02:21Et enfin, peut-être la moitié de la présentation, je vais la consacrer à une innovation pédagogique, c'est-à
02:27-dire comment on fait pour enseigner à l'heure de l'IA,
02:31et pour enseigner pas uniquement des connaissances, mais des compétences, c'est-à-dire faire.
02:38Voilà.
02:40Alors commençons un peu par l'état des lieux.
02:43Donc il y a une mission que j'ai portée avec des collègues, notamment des collègues de l'inspection générale,
02:48qui a eu lieu il y a maintenant quelques mois.
02:51Donc vous allez me dire, quelques mois dans l'intelligence artificielle, c'est la préhistoire.
02:57Mais elle donne des informations quand même assez intéressantes, et peut-être, ce que vous voyez en bas de ce
03:03slide,
03:03c'est qu'il y a eu un questionnaire, un des plus grands questionnaires de l'enseignement supérieur,
03:08c'est-à-dire 30 000 répondants, des étudiantes, des étudiants, des professeurs, des enseignants,
03:13des personnels techniques et administratifs, c'est-à-dire toutes les personnes qui travaillent à l'université, dans les écoles,
03:21etc.
03:23Et la première chose qu'on a constatée, c'est qu'évidemment, il y a un consensus pour dire que
03:30l'IA est là, d'une part,
03:32qu'elle s'installe au travers des outils, au travers de réflexions,
03:37mais il reste encore beaucoup de clivages, et notamment en termes de perception.
03:44Et par rapport aux personnes qui utilisent l'IA, les impacts peuvent être très différents.
03:49Et ce n'est pas du tout les mêmes utilisations entre des professeurs, des étudiants, ou des personnels techniques et
03:58administratifs.
04:00Donc là, ce qu'on peut voir, c'est tous les graphiques qui sont disponibles sur Internet,
04:04avec lesquels il y a un site qui est dédié, on peut aller jouer avec tous les résultats,
04:08on peut même télécharger les données, anonymiser.
04:12Donc là, ce qu'on voit, c'est qu'il y a une perception comme étant un outil.
04:16Mais si c'était qu'un outil, on intégrerait l'outil, comme par exemple Excel, on l'intégrerait, on apprendrait.
04:24Là, c'est un peu plus loin que ça, c'est-à-dire qu'on repense complètement les métiers.
04:29Il y a quand même beaucoup de personnes qui pensent que c'est un changement complet.
04:34Et alors, face à un changement complet, ce qui se passe, et on peut revenir en 2022, l'arrivée de
04:41ChatGPT,
04:43usage massif de l'IA.
04:46Et à la date de l'enquête, qui était il y a exactement un an, quand on a fermé le
04:52sondage,
04:5392% des étudiants déclaraient utiliser l'intelligence artificielle.
04:58Alors aujourd'hui, je ne vous cache pas qu'on est un petit peu plus élevé, on ne sera jamais
05:02au-dessus de 100%, mais on n'en est pas très très loin.
05:06Et alors, la chose très amusante, tout dépend de quel point de vue, c'est que presque 100% des
05:16étudiants utilisent une IA générative,
05:20ChatGPT, Claude, Mistral, DeepSync, à peu près tout ce qui existe en fonction des usages, en fonction de ce qu
05:28'on dit d'ailleurs.
05:29Alors, on entend, mon voisin dit, Claude est quand même vraiment ce qu'il y a de mieux pour le
05:32code.
05:34Très bien, utilisons Claude.
05:35Le problème, c'est que tout le monde utilise ça, mais parmi les gens qui utilisent, il y a 10
05:41% des gens qui ne savent même pas que c'est de l'intelligence artificielle.
05:45C'est-à-dire, on utilise ChatGPT, on ne sait pas ce que c'est.
05:48Donc c'est bien, on obtient peut-être des résultats, mais on ne sait pas ce que c'est.
05:51Et ça, c'est un vrai, vrai sujet.
05:53C'est-à-dire que quand on utilise une technologie aussi puissante, il faut la connaître, il faut la comprendre.
06:00Et j'ai entendu précédemment, il faut être capable de maîtriser, de comprendre de quoi on parle, d'être capable
06:06de remettre en question ce qui sort, des questions qu'on pose.
06:11Donc les constats, c'est utilisation massive et variée.
06:14Et un petit point d'attention, c'est que souvent, et particulièrement en France, quand on parle d'étudiants ou
06:22d'élèves qui utilisent l'IA, on pense à triche.
06:26Ah, ils ont utilisé sans le dire et tout ça.
06:28Ça, c'est un sujet.
06:30Et ça, il va falloir passer au-delà de ça.
06:32Donc les besoins, c'est d'apprendre avec et sans l'IA.
06:37Pas d'apprendre qu'avec l'IA.
06:39On ne peut pas être d'un côté complètement tombé dans l'IA et l'IA est partout.
06:43Mais par contre, ce n'est plus possible d'apprendre sans l'IA.
06:47Donc c'est un savant mélange entre les deux.
06:49Et ça, c'est pour les étudiants.
06:51Et pour les enseignants, il y a beaucoup de constats.
06:53On voit beaucoup d'expérimentations justement pour faire monter les compétences, pour travailler avec l'IA.
06:59On développe des tuteurs personnalisés.
07:02Donc vraiment des agents qui vont être capables d'accompagner individuellement les étudiants.
07:08Mais au fond, dans toutes les universités françaises et écoles, il y a encore peu d'usages massifs dans les
07:14classes.
07:15Et surtout, pas de discours commun.
07:17Et pour la première fois, peut-être, il y a besoin, pour les enseignants, y compris les professeurs des universités,
07:25d'apprendre.
07:26Alors, de savoir ce que c'est l'intelligence artificielle.
07:29Ça, c'est un point essentiel.
07:32Alors, les recommandations, c'est des recommandations qui ont été faites au niveau national, sur toutes les universités, tous les
07:37établissements.
07:39C'est qu'il faut former tous les étudiants.
07:41Tous, tous, tous.
07:43Ça commence à se faire en seconde.
07:46Ça va se faire dès la rentrée de façon un peu plus poussée en seconde.
07:50Mais arrivé dans le supérieur, il faut comprendre ce que c'est l'IA.
07:52Et donc, il faut que ça soit accessible à tout le monde.
07:55Parce que tout le monde l'utilise, mais pas de la même façon.
07:58Tout le monde n'a pas les moyens de payer une IA et donc d'avoir les meilleures performances.
08:04Donc, il y a ce point.
08:05La deuxième chose, c'est si on regarde du côté établissement, il faut l'adopter, l'IA.
08:10Il faut former aussi tous les gens qui vont travailler avec et qui vont se présenter devant les étudiants.
08:16Ça, c'est le premier point.
08:18Et maintenant, peut-être le cœur du sujet, c'est le modèle pédagogique.
08:21C'est-à-dire comment on transforme un enseignement, comment on transforme un modèle pédagogique.
08:27Par rapport à ça, je vais partager une petite anecdote.
08:30Alors, il se trouve que je suis professeur des universités,
08:32qu'il m'arrive assez régulièrement de faire des cours, alors de moins en moins,
08:36sinon je ne serais pas sur cette scène, évidemment.
08:38Et j'ai donné mon dernier cours il y a quelques mois dans une école d'ingénieurs à Centrale-Suppélec,
08:44devant des étudiants en troisième année.
08:46Quand les étudiants rentrent en cours, en fait, ce qu'ils me disent, c'est
08:50« Alors, tout ce que vous allez dire, monsieur, on sait déjà.
08:53On a accès à tout ce que vous allez dire.
08:55Vos cours sont en ligne, on les a passés dans un agent, il nous a fait le résumé. »
09:00Voilà. Par contre, il y a des choses qu'on ne comprend pas.
09:03Et vous voyez, ce type de questions, c'est vraiment le cœur de la chose.
09:07Qu'est-ce que c'est apprendre ?
09:08Est-ce que c'est que la connaissance, le savoir, les choses qui sont contenues,
09:12ou c'est comment on va transmettre ce contenu ?
09:14Comment on va le connecter à d'autres choses ?
09:16Comment on va remettre en question ?
09:17Et ça, c'est en train de changer.
09:19Et donc, ça veut dire que massivement, il va falloir repenser tout ça.
09:22Et donc, si je fais ce petit focus sur les ingénieurs, c'est parce que l'impact de l'IA,
09:28donc il y a un rapport qui a été fait par un think tank qui est sorti il y a
09:31quelques mois,
09:33il permet de dire une chose.
09:35Un, les ingénieurs ne seront pas remplacés.
09:37Deux, en fait, assez peu de métiers seront remplacés.
09:39Par contre, les ingénieurs vont être augmentés.
09:42Et alors, je n'ai pas la science infuse.
09:46Il y a beaucoup d'informations par rapport à ça.
09:49Mais oui, on va toutes et tous être au contact de l'IA.
09:52Pas uniquement les étudiants, pas uniquement les professeurs, mais à peu près partout.
09:56La question, c'est de savoir comment, pourquoi et avec quelle maîtrise.
10:01Et donc, le rôle d'un ingénieur, de plus en plus, il se déplace parce qu'il est au contact
10:06de l'IA,
10:06parce qu'il a des outils et au-delà d'outils, il a des agents.
10:10Et donc, ce qu'on va lui demander, c'est des compétences d'ingénieur,
10:14mais également des compétences plutôt hybrides de pouvoir manager des agents.
10:18Et pour ça, il faut qu'ils soient formés.
10:21Et donc, je vais faire un petit focus sur cette formation.
10:24Et ça terminera cette petite présentation.
10:28On a développé un dispositif qui sera ouvert gratuitement,
10:34à partir de septembre, pour tout le monde, en fait.
10:39Tous les citoyens, citoyennes en langue française, en langue anglaise.
10:43Je vais peut-être m'arrêter sur ce slide.
10:45Il y a un petit QR code.
10:46Il y a un site qui est développé.
10:48Il y a déjà de l'explication.
10:50Il y a pas mal de vidéos.
10:52On a développé ça depuis très longtemps,
10:55sur des financements, justement, d'investissement,
10:58donc de France 2030.
11:00Et on l'a appelé brevet AI parce que je pense que,
11:04dans l'esprit de toutes et tous, brevet,
11:06on sent un peu le brevet des collèges.
11:07C'est un endroit où il faut des choses de base.
11:09Il faut avoir quelques compétences de base.
11:11Ça ne veut pas dire qu'on va être un expert
11:13dans l'utilisation de l'intelligence artificielle,
11:14mais on aura des compétences de base.
11:17Et donc, ce brevet, c'est un dispositif pédagogique
11:20qui répond à plusieurs choses,
11:21aux questions de connaissances versus compétences,
11:25aux problématiques d'évaluation.
11:27Et on se pose beaucoup de questions
11:29de voir maison, oraux, des choses comme ça.
11:32Et donc, c'est un apprentissage de learning by doing,
11:36c'est-à-dire apprentissage par le faire.
11:37Le principe est assez simple,
11:39et tout le monde connaît très bien ça.
11:41C'est un principe de jeu.
11:44Donc, quand on joue à un jeu,
11:45alors vu mon âge, je peux mentionner Mario, par exemple,
11:48ça donne un peu une idée,
11:50mais League of Legends, n'importe quel jeu,
11:52en fait, on a des niveaux, on joue.
11:55Et puis, quand on réussit à un niveau,
11:57on passe au niveau du dessus,
11:58on peut avoir des classements LO,
11:59on peut avoir tout un tas de choses.
12:00Et on a pensé la formation comme ça,
12:03c'est-à-dire, il y a des activités, des jeux,
12:06et quand on va réussir l'activité,
12:08on aura acquis des compétences,
12:09et des compétences en intelligence artificielle.
12:12C'est donc tout public.
12:14À peu près à partir de 15 ans,
12:16aujourd'hui, on est à peu près à 10 000 personnes
12:18qui ont passé ce brevet.
12:21Donc, il n'est pas encore ouvert,
12:22mais on l'a ouvert quand même sur le périmètre
12:24de l'Université Paris-Saclay.
12:2510 000 personnes, de 15 ans à 86 ans,
12:28dans les dernières stats que j'ai reçues ce matin.
12:31Et il est assez interactif.
12:33Donc, voilà comment ça se passe.
12:36Il y a des activités,
12:37donc, disons, des mini-jeux un peu ludiques,
12:40et qui vont permettre d'apprendre
12:43tout ce qu'il y a dans l'IA,
12:45tout ce qu'on entend à la télé, à la radio.
12:47Qu'est-ce que c'est un algorithme ?
12:49Qu'est-ce que c'est un modèle d'IA ?
12:51Qu'est-ce que c'est des données, au fond ?
12:53On parle souvent de données,
12:54mais de quoi parle-t-on ?
12:57Apprendre.
12:57On utilise le mot apprendre pour les modèles d'IA.
13:00Qu'est-ce que ça veut dire, apprendre ?
13:02Qu'est-ce que c'est, l'apprentissage ?
13:03Ce n'est pas tout à fait la même chose
13:04que l'apprentissage humain.
13:06Qu'est-ce que c'est d'avoir des données
13:07qui sont de qualité, qui sont propres ?
13:11Voilà.
13:11Donc, plein d'activités,
13:13et des activités qui sont progressives.
13:15On part d'un point de départ qui est justement
13:17où, à partir de 15-16 ans,
13:20tout le monde peut le faire.
13:21C'est revenir aux algorithmes.
13:23Et une fois qu'on a réussi chaque activité
13:25associée à un cours,
13:26comme dans tous les jeux dignes de ce nom,
13:30on va avoir du reward.
13:32Et là, le reward, malheureusement,
13:33ce ne sont pas des pièces ou des choses comme ça.
13:36Ce sont des fiches de notions pédagogiques.
13:38C'est-à-dire que vous avez le jeu,
13:41ça développe la compétence.
13:42On commence à comprendre ce dont on parle.
13:45Et ensuite, vous avez des fiches notions pédagogiques.
13:49C'est-à-dire que là, on va associer les connaissances
13:52à la compétence.
13:53On va creuser un peu plus sur le domaine.
13:57On va ouvrir vers des questions historiques,
14:00parce qu'il faut savoir de quoi on parle,
14:02d'où ça vient.
14:03On va renvoyer vers d'autres ressources,
14:05puisque ce ne sont pas les seules ressources pédagogiques
14:08pour apprendre.
14:08Il y a plein d'autres choses.
14:09On peut vouloir aller plus loin.
14:11On peut vouloir avoir des synthèses.
14:14Il y a du code dedans.
14:15Vous voyez, il y a tout un tas de choses.
14:17Et l'idée, c'est vraiment, une fois qu'on a fait,
14:20on va calquer sur les compétences qu'on a acquises,
14:23on va calquer de la connaissance.
14:24Et donc, on va avoir ce lien connaissance et compétence.
14:28Alors là, j'ai parlé modèles, données, algorithmes,
14:35apprentissages, LLM, si on veut.
14:37Il n'y a pas que ça dans l'IA.
14:39Et il y a d'autres sujets qui sont autrement plus importants.
14:42Et à la fois d'un point de vue individuel,
14:45mais d'un point de vue collectif.
14:47Ce sont les impacts.
14:48Les impacts de l'IA.
14:50Les impacts sur la société.
14:51Ce qu'on peut faire, ce qu'on doit faire,
14:53comment on doit utiliser correctement.
14:55Déjà, il y a la première chose,
14:56c'est les données personnelles.
14:58On a tous des données personnelles.
14:59On a tous des tonnes d'applications sur téléphone.
15:02On va tous sur des tonnes de réseaux sociaux.
15:04Et on passe pas mal de temps à cocher,
15:07à la fin de conditions générales que personne ne lit,
15:10à cocher des cases en disant,
15:12allez, je donne mes données.
15:14Et finalement, ce n'est pas très grave.
15:16C'est grave.
15:17Il faut comprendre pourquoi.
15:19Donc, on a travaillé avec des experts
15:20qui vont expliquer ce que veut dire la donnée personnelle.
15:25Qui vont expliquer aussi,
15:26on entend beaucoup dans les médias,
15:28la régulation.
15:29C'est important de réguler ou ce n'est pas important ?
15:32Eh bien, chacun doit se faire une opinion.
15:34Et pour ça, il faut des éléments
15:36pour se faire une opinion sur la régulation.
15:38Qu'est-ce que ça veut dire exactement ?
15:39Qu'est-ce que ça va impliquer exactement ?
15:41De la même manière,
15:42et un enjeu qui est absolument majeur,
15:46hormis le fait qu'il fasse assez froid dans cette salle,
15:50si on se décale de quelques mètres sur la terrasse,
15:53il fait sacrément chaud.
15:55Et ça ne va pas en s'arrangeant de ce que j'ai compris.
15:58Il y a un vrai problème d'impact environnemental.
16:01Et donc, quand on parle d'IA,
16:03derrière, on parle de serveurs,
16:05de data centers,
16:06donc des choses qui consomment énormément.
16:08Ça, il faut être capable de comprendre de quoi on parle.
16:12Et ça va beaucoup plus loin
16:14uniquement que l'impact environnemental.
16:16Ça dit, quand on va utiliser une IA,
16:18il faut utiliser une IA qui est adaptée
16:20à ce qu'on veut faire.
16:22Et on n'a pas besoin d'utiliser
16:24une bombe atomique pour tuer une mouche.
16:27Donc, quand on veut faire de la traduction,
16:29ce n'est pas la peine d'utiliser Cloud
16:30qui consomme énormément,
16:32alors qu'il y a des logiciels,
16:34des systèmes d'IA qui sont beaucoup plus performants
16:36et qui consomment beaucoup moins.
16:38Voilà.
16:39La question d'évaluation,
16:40parce que cette formation
16:42permet de délivrer des micro-certifications.
16:46La question d'évaluation,
16:48qui est souvent un problème,
16:49avec des activités,
16:50ce n'est pas un problème.
16:51Quand on passe un niveau sur un jeu,
16:53soit on le passe,
16:54soit on ne le passe pas.
16:55On le réussit
16:56avec nos petites mains
16:57et une souris en général.
16:59Là, on a fait à peu près la même chose,
17:00c'est-à-dire qu'on a des activités
17:01qui sont dédiées à la certification.
17:04Donc, pour recevoir une certification
17:06ou même,
17:08ce qui est assez intéressant,
17:09pour recevoir un crédit ECTS,
17:12donc ces crédits à l'université,
17:15on va passer ces activités de certification.
17:19Et en parallèle,
17:20on doit aussi évaluer les connaissances.
17:22Donc, on va avoir un système un peu hybride
17:26de activités connaissances.
17:29Et comme je vous l'ai dit,
17:31la question des enjeux sociétaux,
17:33c'est une question qui est importante.
17:35Et là, il y a beaucoup de choses
17:37sur la connaissance,
17:38sur la compréhension.
17:39Donc, on ne va plus être
17:40sur un mode d'activité.
17:42Donc là, ce qu'on a mis en place
17:43pour les évaluations,
17:45on a mis en place de la mise en situation.
17:47C'est-à-dire qu'on présente
17:51une problématique,
17:52personnes qui veulent se faire certifier,
17:56et dans une situation,
17:57ils vont avancer.
17:58Et ça, ça pourrait être converti en notes,
18:00par exemple,
18:01parce qu'à l'université,
18:02on aime beaucoup les notes.
18:03C'est quand même à la fin,
18:03il faut donner des notes.
18:04Bon, je ne sais pas si c'est bien
18:06à l'heure de l'IA,
18:07mais en tout cas,
18:07il faut donner des notes.
18:08Et donc, toutes ces évaluations,
18:12elles vont être transformées en notes.
18:15Et donc, ça permet d'avoir du crédit
18:17ou elles vont être transformées
18:18en un certain niveau
18:19pour avoir le badge.
18:21J'insiste sur l'évaluation,
18:23pas que je sois fan d'évaluation,
18:25mais l'évaluation est assez importante.
18:27Tout dépend de quel point de vue
18:30on se place.
18:32On va distinguer deux types d'évaluation.
18:34L'évaluation formative,
18:36donc l'évaluation qui va permettre
18:38de faire de l'entraînement,
18:40qui va permettre d'apprendre,
18:41qui va permettre de se former,
18:42et l'évaluation certificative.
18:44Vous avez vu que dans ce petit dispositif pédagogique
18:48que je présente,
18:49il y a énormément d'évaluations formatives.
18:51C'est-à-dire qu'on fait des activités,
18:53on fait des essais,
18:54on se trompe,
18:56on réessaye,
18:56on réussit.
18:57Ça, c'est de la formation.
18:59C'est vraiment, on se forme,
19:00on acquiert des compétences.
19:01Et puis, à un moment,
19:02ils font un peu d'évaluation certificative.
19:04Donc, on a proposé cette chose-là.
19:07Alors, le brevet IA,
19:08c'est plein de choses.
19:09On continue à le développer.
19:11Comme je disais,
19:11il sera disponible en français,
19:14en anglais pour tous les citoyens et citoyennes
19:16dès le mois de septembre.
19:18Pour le moment,
19:19ce que je vous ai présenté,
19:21ou ce dont j'ai parlé,
19:21c'est une formule découverte.
19:22Donc, c'est vraiment une formule
19:23qu'on pense accessible pour tout le monde.
19:26Alors, j'étais,
19:27il y a quelques jours,
19:28à Lille.
19:29Il y a eu un grand sommet sur l'IA avec nous.
19:31Donc, vraiment,
19:33l'IA pour tout le monde.
19:35Et en discutant avec le président
19:37de la région des Hauts-de-France,
19:40en fait,
19:40on a convergé vers quelque chose
19:42de dire que ce brevet,
19:44c'est un peu comme
19:44quand on passe le permis de conduire,
19:46c'est le code.
19:47C'est-à-dire,
19:47il faut connaître un peu les règles,
19:48savoir de quoi on parle.
19:50Et puis après,
19:51si on n'a que le code,
19:53ma foi,
19:54ce n'est pas facile de conduire une voiture.
19:55Donc, il faut passer la conduite.
19:57Donc, ça veut dire,
19:57il faut s'entraîner,
19:58travailler,
19:59utiliser les IA.
20:00Donc, on l'a pensé un peu comme ça.
20:02Cette formule découverte,
20:03c'est-à-dire,
20:03comprendre le fonctionnement de l'IA.
20:05Vraiment,
20:05toutes les bases.
20:06J'ai parlé d'algorithmes,
20:07de modèles d'IA,
20:08de données,
20:09d'apprentissage.
20:10Comprendre les enjeux.
20:11Mais après,
20:12on peut utiliser ça
20:13pour aller plus loin.
20:13Donc, on a une formule avancée
20:15par rapport à ça
20:17qui va aller beaucoup plus loin
20:18sur de l'apprentissage profond.
20:19Donc, du deep learning,
20:20de l'apprentissage supervisé,
20:21non supervisé,
20:23apprentissage par renforcement.
20:24Et on est encore en train
20:25de développer un module
20:26sur l'IA générative.
20:28Donc, vraiment,
20:28les LLM.
20:29Cloud,
20:30ChatGPT,
20:31toutes ces choses-là.
20:33Et ces choses-là
20:34seront disponibles
20:35au fur et à mesure.
20:36C'est-à-dire que
20:37ce n'est pas comme des logiciels
20:38où il y a des updates
20:39qu'il faut payer.
20:40Non, ça sera gratuit
20:41et disponible au fur et à mesure
20:42quand on veut avancer
20:44et quand on veut avoir
20:45une certification
20:45qui va donner, finalement,
20:47un niveau essentiel
20:49pour pouvoir utiliser
20:51l'intelligence artificielle.
20:53Voilà.
20:54C'était à peu près
20:55tout ce que je voulais dire aujourd'hui.
20:56Donc, je vous remercie
20:57pour votre attention.
20:59Applaudissements
21:07Et donc,
21:08pour continuer
21:08cette petite séquence,
21:11alors,
21:12avoir un professeur
21:13qui parle
21:13ou disons un expert,
21:14c'est marrant,
21:15mais maintenant,
21:15on va faire venir
21:16quand même des étudiants
21:17puisque
21:19qui va être à l'université
21:20sont des étudiants
21:21et des étudiants
21:22qui peuvent repenser,
21:24qui ont proposé des idées
21:26pour repenser
21:26l'université
21:28et les façons
21:29d'enseigner.
21:30Et je vais déjà
21:31accueillir
21:31Chelsea
21:32pour présenter
21:33les étudiants.
21:56Bonjour à tous,
21:57je m'appelle Chelsa
21:58et je travaille
21:59à l'INRIA.
22:00L'INRIA,
22:01c'est l'Institut national
22:02de recherche en sciences
22:03et technologies du numérique
22:05et vous savez,
22:06lorsque l'on réfléchit
22:07à ces questions
22:08d'avenir d'enseignement supérieur,
22:10de repenser l'université
22:11à cette ère
22:12d'intelligence artificielle,
22:14il y a souvent
22:14les premiers concernés,
22:16à savoir les étudiants
22:17eux-mêmes,
22:18qui ne participent pas
22:19à ces conversations.
22:20Alors aujourd'hui,
22:21on en a invité
22:21quatre d'entre eux
22:22pour qu'ils puissent
22:24vous exposer leur opinion.
22:26Merci beaucoup,
22:26Frédéric Pascal,
22:27d'avoir posé le cadre.
22:30Alors, il y a quelques mois,
22:31l'INRIA a lancé
22:32un grand challenge
22:32étudiant international.
22:34C'est un challenge
22:36qui a mobilisé
22:37200 étudiants
22:38venant de 10 pays
22:39qui ont réfléchi
22:40à l'avenir
22:41de l'enseignement supérieur
22:42à l'ère de l'IA.
22:43Ils sont partis
22:44de situations concrètes
22:45qu'ils vivaient
22:46dans leur université.
22:47Ils ont débattu
22:48avec des experts,
22:50avec le comité
22:52international
22:52consultatif du projet,
22:54et entre étudiants aussi,
22:56proposer des contributions
22:57actionnables
22:58à ces situations.
22:59Et aujourd'hui,
23:00on a les quatre lauréats
23:01de ce challenge.
23:03On a Candice
23:04qui poursuit un master
23:05en actuaria
23:06à l'université
23:07de Gustave Eiffel.
23:08On a Dia
23:09qui nous vient d'Inde,
23:10d'Amity University
23:11qui poursuit un master
23:12en machine learning
23:14et intelligence artificielle.
23:15On a Mathéo
23:16qui vient de l'université
23:17de Paris-Dauphine-PSL
23:19qui poursuit un master
23:20en mathématiques
23:21et en informatique.
23:22Et on a Heisha
23:23qui poursuit
23:23un bachelor en droit
23:25à l'Open Jindal University
23:27en Inde.
23:27Alors,
23:28les deux étudiantes indiennes
23:29vont s'exprimer en anglais.
23:30Plus tôt dans la semaine,
23:32elles ont rencontré
23:33la commissaire européenne
23:34en sciences,
23:35technologie et recherche,
23:37et Katerina Zahariva.
23:38Hier,
23:39ils étaient à l'INRIA
23:41où ils ont pitché
23:42leur projet
23:42devant des experts qualifiés
23:44et le comité du projet.
23:45Et aujourd'hui,
23:45ils sont devant vous
23:46pour vous aussi
23:47vous parler de leurs travaux
23:48et ce qu'ils ont fait
23:48ces derniers mois.
23:50Alors,
23:50bonjour à tous les quatre.
23:52Est-ce que vous pouvez
23:54commencer par me dire
23:55qu'est-ce qui vous a donné
23:56envie de participer
23:57à ce challenge
23:58et sur quel problème
23:59vous avez travaillé ?
24:01Alors,
24:02bonjour.
24:04Le problème
24:05que nous avons constaté,
24:08il s'agissait de l'illusion
24:11de compréhension.
24:12C'est-à-dire qu'avec
24:13l'intelligence artificielle,
24:16l'élève a accès
24:18très rapidement
24:18à des solutions
24:19qu'il consomme passivement,
24:21mais devant un examen posé,
24:24il n'arrive plus
24:24à retrouver tout seul
24:26la réponse.
24:28Aussi,
24:29les notes
24:31ne parlent pas assez
24:32des difficultés réelles
24:33de l'enseignant,
24:34enfin, pardon,
24:36de l'apprenant,
24:37je voulais dire.
24:38Et au niveau
24:40de l'enseignant,
24:41ils constatent que
24:42très tard,
24:43les difficultés,
24:44une fois,
24:45après l'examen,
24:47et ce qui n'est pas
24:49révélateur
24:49et ne permet pas
24:51la progression réelle
24:52de l'étudiant.
24:55Bonjour.
24:56So,
24:56let's just be honest
24:58for a second.
24:59Every student here,
25:00every student watching,
25:01everyone uses AI.
25:02All of us.
25:03To write,
25:04to research,
25:05to learn,
25:06we use AI.
25:06And most of the
25:08institutes
25:08or universities
25:09say to us
25:10that we should not.
25:13So,
25:14it's not
25:15that we should not
25:16use AI.
25:17It should be taught
25:18that use it openly,
25:20widely,
25:21and responsibly.
25:23So,
25:23that's the contradiction
25:24that brought us here.
25:29Bonjour à tous,
25:30déjà.
25:31Alors,
25:31pour moi et mon équipe,
25:33tout est parti
25:33d'un constat personnel.
25:35Comme beaucoup d'étudiants,
25:36j'utilise l'IA
25:37pour m'aider à m'orienter.
25:39Je lui donne
25:39ma situation,
25:40mes envies,
25:41mes doutes,
25:42pour y voir plus clair.
25:44Et deux problèmes
25:45m'ont frappé.
25:46D'abord,
25:46je devais confier
25:47énormément d'informations
25:48personnelles
25:49à une IA américaine.
25:51Et ensuite,
25:52ces réponses
25:52ignoraient la réalité française.
25:55Nos diplômes,
25:56nos filières,
25:57nos marchés de travail.
25:58Elles étaient pensées
25:59pour un système
26:00qui n'est pas le nôtre.
26:01En prenant du recul,
26:02le constat est simple.
26:04Pour s'orienter,
26:05un jeune Français
26:05a le choix
26:06entre une IA générique
26:07problémament américaine
26:08et des fiches
26:10Parcoursup.
26:11Il n'y a aucun outil
26:13public,
26:14français,
26:15pensé pour notre système.
26:17Et tant que ce vide
26:18existera,
26:19ces IA continueront
26:19d'aggraver
26:21les inédités
26:21d'informations
26:22qui sont bien réelles
26:23en France.
26:24Et ce qui nous a poussé
26:25à participer
26:25aux challenges
26:25avec mon équipe.
26:28Firstly,
26:28thank you so much
26:29for the question.
26:30So,
26:31for most of education history,
26:33reasoning has been
26:34inferred from the output.
26:36And today,
26:37AI gives answers freely.
26:40But the most important
26:42skill of education
26:43is reasoning.
26:45It has now become
26:46optional to most people.
26:47So that is why
26:48we joined the AI Grand Challenge
26:50and that's the problem
26:51we are here to address.
26:53The process of reasoning
26:54is what we are addressing
26:56and we are making it
26:58directly observable
26:59to individuals
27:00around the world.
27:02Ok, très bien.
27:03Vous avez réfléchi
27:03à ces situations.
27:04Ça a été votre motivation
27:06pour participer
27:07à ce challenge.
27:08Mais maintenant,
27:08qu'est-ce que vous avez
27:09construit concrètement
27:10et en quoi votre solution
27:12change la donne?
27:14Ok.
27:15Nous,
27:16on a construit
27:17T-TWICE
27:18pour Think Twice.
27:21En fait,
27:21c'est un outil,
27:22c'est un tuteur IA
27:24d'intelligence artificielle
27:26qui guide
27:27l'étudiant
27:29pas à pas
27:30sans lui donner
27:31la réponse.
27:32Donc,
27:33l'étudiant
27:34écrit son raisonnement,
27:36le tuteur
27:37identifie
27:38ou il bloque
27:40et même si
27:42son raisonnement
27:42est faux
27:43ou incomplet
27:44et après,
27:45il est guidé
27:46par des questions
27:47jusqu'à ce qu'il arrive
27:48lui-même
27:49à la solution.
27:51Aussi,
27:52il est ancré
27:53dans le cours
27:53du prof.
27:55Ses notations,
27:58son exigence,
27:59sa pédagogie.
28:00Il est adapté
28:02au profil
28:02dys,
28:04dyscalculique,
28:04dysorthographique,
28:05dyslexique.
28:07Tout ça
28:07pour que,
28:08en fait,
28:09le professeur
28:09puisse se rendre compte
28:10des erreurs
28:12agrégées
28:13de la classe
28:14et qu'il puisse
28:15préparer au fur et à mesure
28:16ses TD
28:17ou ses cours
28:18en fonction
28:18de la progression
28:19réelle des élèves
28:21qui apprennent
28:22par leurs erreurs.
28:24OK,
28:26so we thought
28:26instead of
28:27pretending
28:28or instead
28:28of policing
28:29AI,
28:30let's just
28:31simply make
28:32honesty
28:32an option.
28:34So,
28:34we built
28:35WARP,
28:36we called it
28:37WARP,
28:37that is
28:37Verified AI
28:38Research Protocol.
28:39You can
28:40picture it
28:41as an
28:41AI
28:41receipt
28:42for how
28:43did you
28:43use AI
28:44or how
28:45well
28:45did you
28:45use AI.
28:46So,
28:47when you
28:47hand in
28:47your work,
28:48there is
28:48a simple
28:50law
28:51of three
28:52questions
28:52that you
28:52have to
28:53declare.
28:53First,
28:54how did
28:55you use
28:55AI,
28:56then how
28:57you verified
28:57it,
28:58and were
28:59the sources
29:00were genuine
29:00or not.
29:01Two minutes
29:02and you
29:02are done.
29:03Here comes
29:04the crucial
29:04part.
29:06Using AI
29:07is not
29:08an offense,
29:09but concealing
29:10it is.
29:11And here
29:12we are
29:13different.
29:13Every other
29:14approach
29:15is obsessed
29:16with
29:18prohibition
29:19or detection.
29:21Catching
29:21you or
29:22banning
29:22the tools.
29:23We flipped
29:24it and
29:25we treated
29:25students as
29:26our partners
29:28instead of
29:28treating them
29:29as suspects.
29:30So,
29:31the question
29:31was no
29:32longer
29:33what did
29:34you use
29:34AI or
29:35why did
29:35you use
29:36AI.
29:36It became
29:37how well
29:38did you
29:38use AI
29:39and that
29:40everyone
29:41can answer.
29:42So,
29:43we are not
29:44saying that
29:45our model
29:45is flawless.
29:46We have
29:47mapped
29:47exactly
29:48where it
29:48can falter.
29:50But it's
29:50honest,
29:51it's
29:51real
29:52and it's
29:52impactful
29:53and really
29:54ready to
29:54test.
29:58Alors,
29:58nous,
29:58pour aider
29:59les jeunes
29:59à mieux
29:59s'orienter,
30:00nous avons
30:00construit
30:01Orientei.
30:02Quand on
30:03parle d'IA
30:03d'orientation,
30:04tout le monde
30:04pense un peu
30:04à la même
30:05chose.
30:06Il n'y a
30:06qui va
30:06remplacer
30:07le conseiller.
30:08Eh bien,
30:08nous,
30:08on fait
30:08exactement
30:09l'inverse.
30:10Orientei
30:11ce n'est
30:11pas un
30:11chatbot
30:11de plus,
30:12c'est
30:12une plateforme
30:13publique
30:13dont la
30:13mission
30:14tient
30:14en une
30:14phrase,
30:15remettre
30:16un vrai
30:16conseiller
30:16d'orientation
30:17à portée
30:17de chaque
30:18jeune.
30:19L'IA
30:19chez nous,
30:20ce n'est pas
30:20la faillité,
30:21c'est la
30:21porte d'entrée.
30:22Aujourd'hui,
30:23on compte environ
30:24un conseiller
30:24pour 1500
30:25élèves en
30:25France.
30:26Un accompagnement
30:27à main est
30:28devenu presque
30:28un privilège
30:29et ce sont
30:29les inégalités
30:31qui se creusent.
30:32Alors,
30:33notre IA
30:33prend en charge
30:34ce qu'elle fait
30:34bien.
30:35Elle accueille
30:36le jeune,
30:37l'aide à explorer
30:37différentes formations,
30:38métiers,
30:39à clarifier
30:39ses questions,
30:40à structurer
30:40sa réflexion.
30:42Et tout ça
30:42en s'appuyant
30:42uniquement
30:43sur les données
30:43officielles
30:44de l'État,
30:44donc Parcoursup,
30:45Onicef,
30:45France Travail,
30:47complètement gratuit,
30:48en français
30:48et accessible
30:49à tous.
30:50Son vrai rôle,
30:51c'est de préparer
30:51la rencontre humaine.
30:53Quand un rendez-vous
30:53est pris
30:54avec un conseiller,
30:55elle transmet
30:55un résumé
30:56de l'échange
30:56validé par l'étudiant.
30:58Le rendez-vous
30:59peut commencer
30:59à la première minute
31:00et non à la quinzième.
31:01Le jeune arrive,
31:02lui, préparé,
31:03et le conseiller
31:04se concentre
31:04sur ses comptes
31:05vraiment.
31:06On ne remplace
31:07pas l'humain
31:07par l'IA.
31:08On se sert
31:08de l'IA
31:09pour remettre
31:09l'humain au centre.
31:12So, here
31:13we built
31:14Tark AI,
31:15which basically
31:16means thinking
31:17in Hindi.
31:18It is a product
31:19we built
31:20which is a
31:21multilingual
31:21Socratic learning
31:22tool that makes
31:24reasoning visible,
31:25teachable,
31:26and diagnosable
31:27as well.
31:28We built this
31:29on two large
31:30sovereign AIs,
31:31Mr. AI of France
31:32and Sauram AI
31:34of India.
31:35It's cross-jurisdictional
31:36and the most
31:37important thing is
31:38we're trying
31:39to move away
31:39from LLMs
31:40and LRMs
31:41and turn
31:42towards JEPA,
31:43which is the
31:43Joint Embedding
31:44Predictive Architecture.
31:45So over here,
31:47we just don't predict
31:48the gap
31:48before the reasoning,
31:50but we predict
31:52the gap
31:52before the reasoning
31:53instead of
31:53after the output
31:54has been given.
31:55And that is
31:55what we're here to do.
31:58Très bien.
31:59Cette masterclass
32:00s'appelle
32:01Repenser l'université.
32:02Selon vous,
32:04ou pour vous,
32:05quel changement
32:05concret
32:06vous aimeriez voir
32:07apparaître
32:08dans l'enseignement
32:09supérieur.
32:12Merci,
32:12Chelsea.
32:14Comme changement,
32:15nous aimerions
32:16que le problème
32:18de l'IA,
32:19ou du moins
32:20l'IA dans l'éducation,
32:22ne soit pas
32:22que considéré
32:23comme un problème
32:23de triche.
32:25Il faudrait
32:26que l'IA,
32:28quels que soient
32:28les outils
32:29qu'on implémente
32:31dans l'éducation,
32:32eh bien,
32:32qui servent
32:33l'autonomie,
32:34tout simplement.
32:36Ensuite,
32:37il faudrait
32:37former les enseignants
32:38parce que
32:39les outils
32:41appliqués
32:42viennent rencontrer
32:43des enseignants
32:44qui ont déjà
32:44leur méthode
32:45de travail,
32:46qui n'ont pas
32:47forcément grandi
32:47dans ces écosystèmes,
32:49et les élèves
32:50qui sont beaucoup
32:51plus aguerris
32:52sur ces outils-là.
32:53Donc,
32:54que tout le monde
32:55soit déjà
32:55au même niveau
32:56en termes
32:57d'utilisation
32:57de l'IA.
32:58Donc,
32:58il faudrait former
32:59les élèves,
33:00mais surtout aussi
33:01les enseignants
33:02qui sont au centre.
33:03Et ensuite,
33:06je pense
33:07que le dernier truc,
33:10ce serait
33:11de tester
33:12les outils,
33:13voilà,
33:14de tester
33:14tous les outils
33:15qui seront implémentés.
33:16Ne pas créer
33:17l'IA,
33:18les outils
33:18d'IA pour l'IA,
33:20mais tester
33:20vraiment l'impact
33:21de réel.
33:22Donc,
33:22il faudrait
33:22que ce soit
33:23prouvé
33:23avant que ce soit
33:24implémenté
33:25à grande échelle.
33:26Merci beaucoup.
33:27So,
33:29I think
33:29the real change
33:30has to mean
33:31what we expect
33:33universities to teach.
33:35So,
33:35for a very long time,
33:36universities were
33:37about acquiring
33:38the right answers.
33:40But now,
33:41AI can answer
33:43anything and everything
33:44and that too
33:45in just seconds.
33:46So,
33:47I think that
33:49the value
33:50no longer
33:51should lie
33:52in having
33:54the answers.
33:55It lies
33:56in being able
33:57to judge them,
33:58knowing how
33:59to interrogate
34:00what is right
34:01and what is wrong
34:02and what you
34:02are being told.
34:04Then,
34:05how to distinguish
34:06between what is
34:07genuinely true
34:08and what is,
34:10what sounds
34:11merrily true.
34:12So,
34:12this is what
34:13I think
34:14that should be
34:15the main focus
34:15instead of placing
34:16so much of weight
34:17on students
34:18that what answer
34:20should be.
34:21That AI can do easily.
34:22So,
34:22this is one skill
34:24that should be
34:25generally that should matter.
34:29Alors,
34:29le changement
34:30que je voudrais voir,
34:31c'est que l'enseignement
34:32supérieur ne se contente
34:34pas d'utiliser l'IA
34:34mais qu'il participe
34:36à la construire.
34:37Aujourd'hui,
34:38pour beaucoup d'étudiants,
34:39la première port d'entrée
34:39vers leur avenir,
34:40c'est un outil générique
34:41pensé ailleurs
34:42pour d'autres systèmes
34:43que le nôtre.
34:44On peut faire mieux
34:45et on a tout pour le faire.
34:47Des données publiques
34:48riches,
34:49des conseillers compétents
34:50et des talents
34:51dans nos exercités.
34:52Ce que j'aimerais,
34:53c'est qu'on commence
34:54à voir l'IA d'orientation
34:55comme un service public
34:56à part entière,
34:57au même titre
34:58que la santé étudiante
34:58ou la bourse.
35:00Quelque chose
35:00qu'on ne laisse pas
35:01au hasard
35:01ni au marché.
35:03Un bien commun
35:04construit sur nos données
35:06au service des étudiants
35:07comme des conseillers.
35:09Avec notre projet,
35:10on a juste voulu
35:11prouver une chose,
35:12que c'est possible
35:13ici et maintenant.
35:15La technologie,
35:15elle existe,
35:16les données,
35:17elles existent.
35:18Ce qui fera la différence,
35:19ce n'est pas l'IA,
35:20c'est ce qu'on décide
35:21d'en faire ensemble.
35:22Merci beaucoup.
35:24So, over here,
35:25I think it's a two-fold answer
35:27because, firstly,
35:29in relation to,
35:30firstly, in relation
35:31to the AI itself,
35:34because it's cross-jurisdictional,
35:36what we'd like,
35:36have to do
35:37is create a pilot
35:38for the same
35:39so that institutions
35:40in France
35:41can have access
35:42to Indian contract law
35:44and vice versa
35:45in India as well.
35:46And in relation
35:47to AI and education,
35:49the most important thing
35:50today is a community.
35:52And what we are trying
35:53to do through TARC
35:54is actually build
35:56that community
35:56between institutions
35:57so that reasoning
35:59now becomes shareable
36:00and institutions
36:01actually have
36:02the opt-in mechanism
36:03to share it
36:04amongst the world.
36:05So it's tech pour tout.
36:07Merci.
36:09Je dis un dernier mot.
36:10Vas-y.
36:11Vous avez eu un aperçu
36:13de ce que des étudiants,
36:14quand on leur donne la parole,
36:16ce sur quoi ils peuvent travailler,
36:17ce sur quoi ils peuvent proposer.
36:18Au-delà d'être des utilisateurs,
36:20ils peuvent être aussi
36:21force de proposition.
36:23Et il est primordial,
36:25à notre sens,
36:25que pour repenser l'université,
36:27que pour repenser
36:28l'enseignement supérieur,
36:29il faut intégrer la voix
36:31de ceux qui en vivent
36:31les conséquences au quotidien,
36:33non pas comme une option
36:35d'inclusivité
36:36ou de représentativité,
36:37mais plutôt comme
36:38une condition de pertinence.
36:39Alors voilà,
36:40il y avait les QR codes
36:42de leur projet,
36:43si vous voulez en savoir plus,
36:44et venir leur parler après,
36:45si vous voulez poursuivre
36:46la conversation avec eux,
36:47ils seront ravis.
36:50Alors, peut-être une chose
36:52que je n'ai pas dit,
36:53qui est très importante,
36:56et je pense que c'était
36:56extrêmement intéressant.
36:58Je peux changer en anglais
37:00si vous voulez,
37:00mais c'est très important
37:03de regarder à l'extérieur.
37:06To see other countries.
37:07And in Canada,
37:09for instance,
37:10in all universities,
37:12students are implied
37:14in the use of AI
37:16for every course.
37:19That's very important.
37:23Pour la France,
37:24je souhaiterais
37:25exactement la même chose.
37:26C'est ce qu'on a proposé
37:27à l'université,
37:28c'est que les étudiants
37:29puissent participer
37:30avec les profs,
37:31avec des ingénieurs
37:32pédagogiques,
37:33à la transformation
37:35des cours,
37:37des universités.
37:38Donc,
37:38je partage
37:39tout ce qui a été dit.
37:40Et il y a une chose
37:41qui n'a pas été faite encore,
37:43c'est quand même
37:43de les applaudir.
37:44Ils ont gagné
37:45tous les quatre
37:46le concours.
37:47Et donc,
37:48félicitations tout de même
37:50pour tout ça.
37:51Merci.
37:51Merci beaucoup.
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