Comment former les étudiants à l’Intelligence Artificielle ?

Une tribune de Rony Germon, Directeur des pédagogies digitales et de l’innovation pédagogique au Pôle Léonard de Vinci, initialement publiée dans Le Monde des grandes écoles.

L’Intelligence Artificielle (I.A) est au cœur des préoccupations des pouvoirs publics, start-ups ou grands groupes. Tantôt oracle, tantôt destructeur d’emploi, on lui prête toutes les vertus et tous les maux. Effectivement, l’IA promet de bouleverser complètement nos façons de faire, d’agir ainsi que d’interagir avec le monde. Bien que présente dans tous les domaines de notre vie quotidienne : smartphones, robots des usines ou les banques en ligne, il semble difficile d’appréhender pleinement les limites et les opportunités de l’IA, tant les applications semblent nombreuses. De plus, elle fait émerger chez un public de profanes bon nombre de fantasmes alimentés par une littérature et une cinématographie riche d’exemples où la machine a surpassé l’être humain (cf. 2001, l’Odyssée de l’espace, Matrix, Terminator, Her, I.Robot etc.).

Intelligence, es-tu là ?

Derrière ce terme – Intelligence Artificielle – de plus en plus galvaudé se cache généralement l’apprentissage automatique (machine learning) qui est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. L’apprentissage automatique a quitté la catégorie science-fiction depuis longtemps pour faire partie de notre réalité. Il permet désormais de traduire correctement des langues, recommander des produits, conduire des voitures ou même réaliser des diagnostics médicaux etc.

L’apprentissage automatique crée l’illusion de l’intelligence alors qu’il ne mime qu’une facette de l’intelligence humaine. Le mot « intelligence » semble dès lors peu adapté à la réalité des technologies d’apprentissage automatique. Il semble difficile de créer de l’intelligence avec du binaire car l’intelligence humaine ne repose pas uniquement sur le seul fait de savoir résoudre des problèmes compliqués ou complexes mais sur le fait que l’homme soit un être foncièrement social, intuitif et créatif. Néanmoins, les velléités d’exploration des frontières de l’Intelligence Artificielle grâce à la recherche académique sont de plus en plus nombreuses.

Former des champions de l’Intelligence Artificielle

Ainsi, la Commission Européenne a décidé d’engager entre 2018 et 2020 presque 1,5 Md€ pour développer la recherche consacrée à l’IA. A cela s’ajoute les initiatives de grands groupes privés. Par exemple, Facebook développe à travers le monde (États-Unis, Paris, Londres et Montréal) des laboratoires dédiés à l’Intelligence Artificielle, les Facebook AI Research : FAIR, destinés à produire une recherche ouverte de haut niveau en matière d’intelligence artificielle. Le récent apport Villani a tracé la route pour faire de la France un champion de l’IA et rattraper des pays comme la Chine, les États-Unis ou Israël.

S’il est indéniable que le développement de l’IA passe par une recherche de haut niveau en mathématique et informatique, cette recherche n’a de sens que si elle irrigue l’enseignement.

Malgré, l’effervescence autour des formations à l’I.A, le volume d’étudiants formés reste assez confidentiel. Quand on estime que 85 % des emplois qui seront exercés en 2030 n’existent pas encore et que l’IA changera profondément les contours de ces métiers du futur. On comprend l’urgence de développer la formation.

Pour relever les défis soulevés par l’intelligence artificielle, les formations devront d’une part s’inscrire dans la logique de transformation des modes de transmission de la connaissance (pédagogie par projet, mise en place de la transdisciplinarité, d’activité de pair-à-pair, et d’expérimentations hors les murs etc…) et d’autre part inscrire les soft skills (développement de la créativité, acquisition de compétences sociales et situationnelles) cœur même de l’ADN de ces nouvelles formations. Car c’est de l’hybridation des compétences que pourra émerger une intelligence artificielle plus « intelligente » et des individus plus à même de relever les défis que l’I.A impose à notre société.

L’ESILV articule son projet pédagogique autour de la combinaison des « Hard Skills » et des « Soft Skills » tout en développant la transversalité de son cursus grâce aux 20% de cours en commun avec une école de management (EMLV) et une école de multimédia (IIM). Cette hybridation des compétences, est de nature à favoriser la sérendipité et l’agilité des étudiants, notamment dans sa majeure IBO (Informatique, Big Data et Objets connectés) conçue pour former les prochains ingénieurs qui mèneront et accompagneront la transformation digitale des entreprises.

Retrouvez les coordonnées de Rony Germon. Plus d’informations sur la majeure Informatique, Big Data et Objets connectés.