IA, le chamboule-tout des formations d’ingénieurs
Contenus, pédagogie, métiers, recrutements: l’intelligence artificielle n’a pas fini de faire réfléchir les humains
“Que doit-on apprendre désormais, et comment? Quand Internet est arrivé, on ne parlait plus de transmettre des connaissances, mais de développer des compétences. Les IA sont en passe de bousculer à son tour cette notion.”
Compliqué d’imaginer désormais un cursus ingénieur qui n’intègre pas un socle de connaissances sur l’intelligence artificielle. Tous le font, bien entendu. Sauf que le socle en question devient de plus en plus dense, pointu, et évolue plus vite que ne saurait le faire une maquette pédagogique. À l’instar de la relecture imposée par l’urgence environnementale, l’IA exige de revisiter une à une les disciplines traditionnelles et d’en ajouter de nouvelles. Plutôt que d’entamer après elle une course qui ne sera jamais gagnée, les formations ont tout à gagner à s’emparer de l’IA et d’y plonger leurs étudiants. Ces derniers ne se font pas prier pour utiliser les stupéfiantes possibilités offertes par les nouveaux outils. Leurs professeurs commencent même à leur emboîter le pas.
Ala question “Peut-on encore être ingénieur sans avoir de connaissances sur l’IA?”, sa réponse reste sage: “cela n’est pas obligatoire. Mais si vous souhaitez être compétitif sur le marché du travail et anticiper les tendances technologiques, acquérir des compétences en IA pourrait être une excellente idée”, estime ainsi ChatGPT 3.5, avec la modestie et l’ironie qui le caractérisent. Dans de nombreux domaines de l’ingénierie, l’IA n’est certes pas intégrée à ce stade de manière quotidienne, et les compétences spécifiques à un domaine – chimie, électricité, mécanique – continuent de primer sur la science des données. Mais la situation sera-t-elle la même dans cinq ans, ou même deux? Dans les écoles, la discussion entre enseignants et avec les entreprises bat son plein. “Notre laboratoire Lineact travaille à anticiper les mutations technologiques et la manière d’intégrer l’IA dans les différents domaines d’enseignement”, confie Hugues Delalin, enseignant formateur du groupe Cesi.
Recherche formateurs experts en IA
Pour mener à bien les réflexions sur l’avènement de cette industrie 5.0, que chacun pressent sans encore la définir, écoles d’ingénieurs et universités cherchent à unir leurs forces. Ainsi le groupe Cesi participe-t-il activement à sa Comue – Communauté d’universités et d’établissements – baptisée Hesam. “Tout le monde est lancé sur cette même réflexion : comment densifier les enseignements de l’IA dans les formations, à tous les niveaux d’études?”, explique Hugues Delalin. La question du niveau d’études n’est pas anodine, tant l’urgence de sensibiliser les lycéens aux enjeux de l’IA est réelle, comme celle de transmettre à leurs aînés étudiants des connaissances pointues. Sauf que le manque de ressources humaines est criant. en IA sont peu nombreux et de haut niveau. Ils sont aussi naturellement plus tentés d’enseigner aux étudiants des dernières années plutôt qu’aux plus jeunes”, observe Hugues Delalin. Former des formateurs capables d’expliquer les ressorts et les risques liés à l’IA, tout comme ouvrir les campus à des intervenants industriels en prise directe avec elle, apparaît nécessaire pour accélérer le processus.
“On cherche des experts en IA dans des laboratoires et des entreprises qui n’ont absolument rien d’informatique”, constate Christophe Rosenberger, directeur du Greyc Research Lab (groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation) de l’université de Caen Normandie. Devant cette demande vouée à croître et se diversifier, l’État lui-même
orchestre les grandes manoeuvres du monde de l’enseignement, via par exemple l’appel à manifestation d’intérêt (AMI) CMA (Compétences et métiers d’avenir), une promesse de solides financements sur des sujets comme la massification des personnes formées à l’IA, la cybersécurité ou encore la santé numérique. L’objectif visé est de former 400 000 professionnels par an aux Stim (Sciences, technologie, ingénierie, mathématiques) à horizon 2030.
Retard à l’allumage
Certains experts pointent un certain retard dans la prise de conscience du monde de l’enseignement face à la nécessité de s’armer sur le sujet. En cause notamment, une opposition entre deux grandes formes d’intelligence artificielle : l’IA dite symbolique, basée (pour faire simple) sur des règles claires et explicites; et l’approche statistique, reposant sur le traitement d’une vaste quantité de données et aboutissant au principe d’apprentissage automatique (ou machine learning). Jadis taxé ironiquement de “machin learning” par ses détracteurs, le modèle statistique a pourtant fini par imposer son rythme et sa puissance aux plus dubitatifs. “Un peu coincés dans l’idéologie symbolique, beaucoup en France étaient dans le déni des capacités de l’approche statistique. Cela nous a fait prendre un retard que nous avons néanmoins bien rattrapé depuis”, analyse Clément Duhart, directeur de l’IFT (Institut for future technologies) du Pôle Léonard de Vinci. Particularité de ce qui était au départ une simple formation au deep learning et qui est devenu un institut accueillant une centaine d’étudiants: il est adossé aux trois écoles qui constituent le Pôle Léonard de Vinci et mixe différents profils – ingénieurs, designers, business, digital… Surtout, il est dédié à la pratique: “la connaissance n’est pas notre problème: nos étudiants doivent fabriquer des outils plutôt que les utiliser, transformer la technologie et ses usages”, tranche Clément Duhart, qui utilise volontiers le terme de “radical learning” pour décrire ce processus d’apprentissage reposant sur l’approche terrain, des échecs successifs et un feedback immédiat sur ses actions. L’IFT, quant à lui, a clairement vocation à faire germer des entreprises innovantes, en articulant trois piliers: conception, production industrielle et développement de start-up. Les étudiants suivant le parcours baptisé Creative Technologies sont également abreuvés questions liées à l’émergence de l’IA, notamment éthiques. Au centre de la démarche, la volonté de réduire la friction entre Homme et machine – en robotique, métavers, réalité virtuelle et autres grands domaines. Quant aux enseignants, ils ont d’autres points à traiter. “Que doit-on apprendre désormais, et comment? Quand Internet est arrivé, on ne parlait plus de transmettre des connaissances, mais de développer des compétences. Les IA sont en passe de bousculer à son tour cette notion”, anticipe Clément Duhart.
IAG, un pavé dans la mare des recruteurs…
On parle donc “des” IA, en référence au puissant pavé dans la mare que constituent les IA dites “génératives” (IAG). Un an après la sortie de ChatGPT, le monde de l’enseignement est encore hagard… “Là, il s’est vraiment passé quelque chose !” concède Manuel Clergue, enseignant-chercheur en informatique et IA à l’Esiea. Spécialisée dans l’informatique, cette école d’ingénieurs dispense des formations liées à l’intelligence artificielle depuis plus de dix ans, ce qui ne l’empêche pas d’être surprise par la vitesse à laquelle s’est diffusée cette nouvelle rupture technologique. “ChatGPT et consorts ont cette particularité d’être des outils de très haute performance, accessibles par le grand public immédiatement, avec une facilité déconcertante”, souligne Manuel Clergue. De quoi transformer tous les métiers, celui de l’ingénieur comme les autres.
“Je guette les sites d’offres d’emploi pour savoir à quel moment précis on exigera des candidats de maîtriser ces outils. À l’instant où nous parlons, ce n’est pas encore le cas”, confie l’enseignant-chercheur. Le défi des RH ne fait que commencer; rappelons qu’il y a un an, les IAG n’étaient même pas nées.
Plutôt que d’accélérer le recrutement d’informaticiens, les entreprises ont plutôt tendance à les geler, prenant le temps d’analyser comment compétences et métiers sont en passe d’évoluer. Les gains de temps et d’efficacité que ces outils pourraient apporter en “augmentant” les collaborateurs sont encore mal appréciés, possiblement stupéfiants. “Les stratégies de ressources humaines se trouvent chamboulées. Si un outil améliore de 10 à 30 % l’activité d’un développeur informatique, par exemple, un recruteur ayant prévu d’en recruter dix ne devrait-il pas n’en intégrer que sept ?”, illustre l’enseignant-chercheur de l’Esiea.
Cela dit, les ingénieurs ne sont pas les premiers touchés. Le risque de suppression d’emploi est encore bien plus fort si l’on s’intéresse aux fonctions support de l’entreprise. Le pdg d’IBM lui-même, Arvind Krishna, a estimé à 26 000 le nombre d’employés administratifs de son groupe pouvant facilement être remplacés par une IA au cours des 5 prochaines années, soit 30 % d’entre eux.
…et des formations de développeurs
Les profils techniques trouvent dans ces outils le moyen de gagner en performance. [outil IA de rédaction de code en open source, ndlr] lignes de code”, pose Salim Nahle, Head of data and AI academic division de l’Efrei. Si l’utilité d’un tel outil n’est pas en cause, les écoles doivent tout de même réviser leurs méthodes de formation des développeurs informatiques. “Si vous commencez à faire des opérations avec une calculette, vous ne comprendrez jamais le fonctionnement sous-jacent des mathématiques”, compare Salim Nahle. Aux écoles de s’assurer qu’elles évitent ces lacunes, quitte à revenir, les premiers temps, à des cours “à l’ancienne” qui ne manqueront pas de frustrer des étudiants habitués à coder dix ou cent fois plus vite.
Techniciens bac+3 exigés
Pour répondre aux besoins des entreprises et des laboratoires, les écoles d’ingénieurs ne peuvent plus se concentrer uniquement sur les hauts potentiels. Car c’est bien du côté des techniciens que l’impact de l’IA est le plus direct et le plus fort. Dans ce cadre, il y a fort à parier que de nombreux nouveaux bachelors (cursus en trois ans) seront créés, combinant les sciences des données à des domaines spécifiques: logistique, transport, agriculture… Exemple à Cesi, où le bachelor IA pour la santé a pour objectif de former de jeunes chefs de projet capables d’assister ou de démarrer une activité de collecte de données dans les entreprises du secteur médical. À l’aspect technique proprement dit s’ajoute un volet législatif et éthique qu’il s’agit de maîtriser. Points d’autant plus cruciaux qu’il s’agit de santé…
“Tout est parti de notre relation historique avec un médecin, puis d’une large consultation d’entreprises pour identifier leurs besoins”, retrace Hugues Delalin. Verdict: ce n’est pas d’ingénieurs à très haut bagage scientifique dont elles ont besoin, mais bien de techniciens opérationnels qui sauront les accompagner dans l’intégration de ces nouveaux outils. Le bachelor IA pour la santé, qui s’adresse aux bacheliers, a ainsi été pensé de manière très pratique, avec une année théorique suivie de deux années en alternance. Dans tous les secteurs, il y a les grands groupes, dont la stratégie en matière de données est relativement définie. Puis les start-up, très au fait également des nouveautés digitales. Mais il y a aussi un tissu de PME dont beaucoup seraient prêtes à se servir de l’IA, mais se demandent comment, pourquoi et quels bénéfices cela leur apporterait. “Il faut encore informer et faire la promotion de ces outils auprès d’elles”, invite Hugues Delalin.
Avènement du prof augmenté
Quoiqu’un brin en retard par rapport aux étudiants, les professeurs ont beaucoup à gagner à s’emparer de ces nouveaux outils, quelle que soit leur discipline. En ligne de mire, la possibilité de gagner du temps sur toute tâche rébarbative pour se concentrer sur l’essentiel: la présence auprès des étudiants, l’esprit critique, la créativité. “Parfois, je donne une équation à ChatGPT en lui disant : trouve-moi un énoncé sympa qui aboutit à ce résultat”, illustre un professeur d’informatique enseignant dans plusieurs écoles prestigieuses. Certains de ses confrères l’utilisent déjà pour corriger des copies, produire des séries d’exercices, trouver de nouvelles idées pour faire évoluer leurs cours, définir une trame, vérifier qu’ils n’ont pas oublié un point essentiel… Le temps gagné est potentiellement énorme, si le professeur maîtrise bien ses fonctionnalités, et surtout s’en méfie. “Lors d’un module, nous avons donné aux étudiants un résultat généré par une IA, en leur demandant une analyse critique de ce qu’elle avait produit. C’est à la fois une invitation à l’utiliser et à toujours prendre du recul”, illustre Hugues Delalin.
S’il faut toujours une impulsion et surtout une vérification humaine dans tout projet pédagogique, il semble compliqué d’imaginer que les enseignants – dès l’école primaire – n’utilisent pas les IAG dans les années à venir, tout comme ils ont fini par utiliser Google ou Wikipédia malgré leur réticence originelle. Et c’est sans doute tant mieux. “Cela aidera les enseignants à gagner en efficacité et à se reposer la question : quelle est notre vraie valeur ajoutée ? Qu’a-t-on envie de transmettre à nos étudiants durant le peu de temps qu’ils passent avec nous ?”, estime Salim Nahle. Une analyse que rejoint absolument Clément Duhart, bien qu’exprimée de manière plus tranchée: “L’IA devrait faire partie du métier de tous les professeurs.” La révolution technologique et pédagogique sera surtout culturelle. “La société a tendance à vouloir figer les enseignants, que toutes les connaissances soient transmises ‘comme avant’”, déplore le directeur de l’IFT.
Ces derniers ont pourtant pour mission d’apprivoiser ces outils, pour la simple et bonne raison que leurs étudiants les utilisent, sans toujours avoir conscience de ses nombreux biais, erreurs, de ses risques de dépendance à la technologie ou encore des problèmes de partage de données privées qu’ils présentent. À l’Efrei, l’heure est à la conception de cours sur la bonne utilisation de l’IA générative. “Nous voulons que nos étudiants y touchent, s’en servent et comprennent ses ressorts. On ne peut de toute évidence pas l’interdire”, estime Salim Nahle. Pourtant, telle fut bien la première réaction de nombreuses institutions d’enseignement l’an passé: interdire à leurs étudiants d’utiliser ces IAG qui leur paraissaient des armes de triche massive – ce qu’elles peuvent être, évidemment. Beaucoup sont revenues sur leur pas quelques mois plus tard, se rendant compte que le phénomène deviendrait vite trop massif pour être contenu par un simple bannissement. “Ce serait se lancer dans un jeu du chat et de la souris voué à l’échec. Le jour où nous parviendrons à détecter qu’un devoir a été fait avec de l’IA, celle-ci donnera déjà des moyens pour contourner la règle”, sourit Christophe Rsenberger, de l’université de Caen Normandie. À l’inverse, un devoir généré par un IA d’aujourd’hui pourra sans doute être repéré dans les années à venir…
Il faudra donc trouver de nouvelles méthodes pour évaluer les compétences des étudiants – davantage de soutenances à l’oral, d’appels à la prise de recul, une meilleure valorisation des compétences comportementales, etc. Mais analyser l’impact des IA sur l’enseignement à travers le simple prisme de la fraude paraît une vision terriblement réductrice de ces outils, dont les étudiants ingénieurs planchent déjà sur de futures et bien meilleures versions.
“Si un outil améliore de 10 à 30 % l’activité d’un développeur informatique, par exemple, un recruteur ayant prévu d’en recruter dix ne devrait-il pas n’en intégrer que sept?”