L’intelligence artificielle : un outil d’aide à la décision au service de l’expertise humaine
Pour commencer, pouvez-vous vous présenter ?
Je m’appelle Kamel Mazouzi, je suis directeur technique du Mésocentre de calcul et chargé de mission en intelligence artificielle à l’Université Marie et Louis Pasteur (UMLP). Ma mission consiste à élaborer, en collaboration avec le Vice-Président numérique, une stratégie cohérente permettant à notre établissement d’acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l’intelligence artificielle comme un outil efficace, maîtrisé et utilisé de manière critique, éthique et responsable.
Comment définiriez-vous l’intelligence artificielle aujourd’hui ?
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui développe des systèmes capables de réaliser des tâches nécessitant normalement l’intelligence humaine, comme le raisonnement, l’apprentissage ou la perception. Parmi ses applications figurent la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel (NLP).
On parle souvent de l’IA générative (IAG) qui est un modèle entraîné sur de vastes corpus textuels pour apprendre et produire du langage humain. Elle prédit chaque mot en fonction du contexte, sans réellement comprendre le texte, en se basant sur les régularités statistiques et structurelles du langage. Exemples : ChatGPT, Mistral, LLaMA, Gemma.
L’IA dans l’enseignement supérieur
Quel est l’impact de l’IA sur les méthodes d’apprentissage à l’Université ?
L’IA transforme l’apprentissage en le rendant plus personnalisé. Un étudiant peut demander à l’IA de reformuler un cours, d’expliquer une notion difficile, de créer des exemples adaptés à son niveau, voire de lui proposer des exercices supplémentaires.
Du côté des enseignants, l’IA n’a pas pour but de réduire leur charge de travail globale mais de les libérer des tâches répétitives. Ce gain de temps est alors réinvesti dans la pédagogie, ce qui permet à l’enseignant de se concentrer sur l’accompagnement personnalisé et la dynamique de la classe, là où sa valeur humaine est irremplaçable.
Comment les étudiants peuvent-ils utiliser l’IA de manière constructive ?
De manière générale, l’IA peut devenir un excellent « coach académique », à condition de rester un outil d’assistance et non de substitution. On peut l’utiliser de plusieurs manières efficaces :
- Pour comprendre : demander des explications claires, obtenir une analogie ou une démonstration détaillée.
Exemple : en physique, un étudiant peut demander à l’IA d’expliquer une équation étape par étape. - Pour s’entraîner : créer des quiz personnalisés, reformuler des définitions ou obtenir des contre-exemples.
Exemple : en langues, l’étudiant peut pratiquer le vocabulaire en conversant avec l’IA. - Pour structurer et organiser son travail : créer un plan, lister les arguments possibles ou clarifier la méthodologie.
Exemple : en sciences, l’IA peut proposer un protocole d’expérience que l’étudiant mettra en œuvre et analysera lui‑même. - Pour développer son autonomie : l’IA peut servir de tuteur, pointer les incohérences ou suggérer des pistes d’amélioration.
L’essentiel est de rester acteur de son apprentissage : l’IA aide, mais c’est toujours l’humain qui apprend.
Certains enseignants craignent que l’IA ne remplace l’effort de réflexion. Que leur répondez-vous ?
Cette inquiétude est compréhensible. Si l’IA réalise le travail à la place de l’étudiant, celui-ci ne progresse pas. C’est justement pour cette raison que nous devons encadrer son usage et l’intégrer intelligemment dans nos pratiques pédagogiques.
En fait, l’IA peut nous aider à réfléchir plutôt que de faire les choses à notre place. Par exemple, si un étudiant génère une première version d’un texte avec l’IA, l’enseignant peut lui demander d’expliquer chaque phrase, de justifier les arguments, de corriger les erreurs ou de comparer avec d’autres sources. L’IA devient alors un point de départ et non un résultat final.
L’IA a également ses limites. Elle invente parfois des faits (hallucinations), mélange des références ou produit des raisonnements superficiels. Les étudiants doivent apprendre à identifier ces erreurs, ce qui contribue à développer leur esprit critique.
L’IA et les examens
Comment concilier innovation et intégrité académique lors des évaluations ?
L’enjeu est d’adapter nos modes d’évaluation en privilégiant davantage les oraux, les projets, les analyses critiques et les travaux en présentiel. Il est également essentiel de clarifier les usages autorisés ou non, en s’appuyant sur la charte IA de l’UMLP.
Plutôt que d’interdire l’IA, il s’agit de redéfinir ce que nous évaluons réellement, à savoir la compréhension, la capacité à argumenter et à résoudre des problèmes.
Par exemple, un étudiant peut utiliser l’IA pour produire une analyse descriptive, mais il devra ensuite rédiger une critique argumentée, défendre sa position et comparer avec des sources académiques. C’est cette capacité de réflexion que l’on évalue, et non l’outil.
L’IA dans le monde professionnel
Quels métiers sont aujourd’hui les plus transformés par l’IA ?
Les métiers les plus concernés sont ceux qui manipulent de grandes quantités de données ou d’informations, comme la communication, le marketing, la finance, l’ingénierie, la santé ou l’informatique. L’IA automatise avant tout les tâches répétitives ou à forte dimension documentaire.
Par exemple, dans la santé, l’IA peut repérer des anomalies dans une image médicale, mais c’est toujours le médecin qui pose le diagnostic.
Ce ne sont pas les métiers qui disparaissent, mais les tâches qui évoluent. C’est avant tout un choix humain, l’IA ne décide rien et c’est l’humain qui choisit de l’utiliser, du moins pour le moment.
Quelles compétences restent indispensables malgré l’automatisation ?
Ce sont les compétences que l’IA ne peut pas reproduire, comme l’esprit critique, la créativité, l’éthique et le jugement contextualisé, ainsi que la collaboration, la communication et la capacité à résoudre des problèmes complexes.
Par exemple, l’IA peut proposer plusieurs idées de projet scientifique, mais c’est l’humain qui sait adapter l’expérience au contexte, tirer des conclusions pertinentes et communiquer les résultats de manière claire.
Comment les jeunes diplômés peuvent-ils se préparer à ces transformations ?
Il s’agit d’abord de maîtriser l’IA comme un outil professionnel en sachant formuler des demandes précises, vérifier ses réponses et intégrer ses suggestions dans son travail personnel. Ensuite, il faut développer des compétences transversales telles que l’analyse, la communication et la gestion de projet, qui restent essentielles dans tous les secteurs.