En matière d’intelligence artificielle, l’Amue accompagne les établissements dans une appropriation progressive et maîtrisée des usages de l’IA générative, en privilégiant des solutions sécurisées, souveraines et adaptées aux métiers de l’enseignement supérieur.
Elle s’appuie pour cela sur des démarches d’expérimentation encadrée, de formation et d’intégration dans les systèmes d’information, afin de permettre un passage à l’échelle utile et opérationnel pour ses adhérents.
MISTRAL ESR
Depuis janvier 2026, l’Amue propose à ses adhérents MISTRAL ESR, un service d’expérimentation d’intelligence artificielle générative opéré au sein de l’ESR. Proposé en partenariat avec l’Université de Rennes, le CINES et la fédération IlaaS, le dispositif repose sur des infrastructures hébergées dans les datacenters de l’ESR. Il garantit un cadre souverain, sécurisé et maîtrisé, tant sur le plan des données que des impacts environnementaux.
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Les établissements peuvent intégrer le modèle Mistral Medium 3.1 dans leurs environnements métiers via l’API opérée dans le cadre IlaaS.
Ce cadre permet d’expérimenter tout en pilotant la montée en charge et en dimensionnant les infrastructures pour un passage à l’échelle
Disponible en avril 2026, Le Chat offrira un environnement packagé pour des usages immédiats :
Il permettra de créer des applications s’appuyant sur les modèles Mistral dans un cadre sécurisé.
Chaque établissement désigne un référent pour coordonner l’expérimentation qui porte sur les thématiques étendues :
Côté Amue, le dispositif prévoit :
Les enseignements de l’expérimentation nourriront un accord-cadre pour des services d’IA générative souveraine. Cet accord-cadre permettra aux établissements d’accéder, via la centrale d’achats, à des solutions sécurisées, souveraines et économiquement maîtrisées.
L’Amue a lancé début 2025 une expérimentation d’IA générative pour améliorer l’accès des étudiants aux informations liées à la formation et à la vie étudiante (dans un 1er temps dans les domaines admission et scolarité). L’objectif est de simplifier et personnaliser l’information, tout en fournissant aux personnels des outils d’assistance plus efficaces.
Soutenue par la Dgesip, cette démarche prend la forme d’une preuve de concept (POC) menée jusqu’à la fin 2026, avec l’ambition de déboucher sur une ou plusieurs solutions mutualisées pour les établissements de l’ESR, sous réserve de validation des apports réels de l’IA.
Le projet s’appuie sur des solutions logicielles déjà existantes dans plusieurs établissements, en intégrant des enjeux forts de souveraineté (en articulation avec la fédération IlaaS), sécurité, RGPD et sobriété environnementale, ainsi qu’un principe de validation humaine des réponses. Un comité de pilotage regroupe les acteurs essentiels à la validation des travaux. Il s’est réuni 4 fois en 2025 et se compose (outre la Dgesip et l’Amue) de représentants des associations professionnelles (VP-Num, VP-VFVU, VP étudiants, ADGS, A-DSI, CSIESR, A-DES, SUP DPO), d’experts IA et d’autres acteurs comme ESUP et le CNOUS.
Après une phase de cadrage et de sélection de souches logicielles, le 1er semestre de 2026 verra la réalisation d’un ou plusieurs déploiements-tests d’un agent conversationnel pour le domaine de la scolarité issu des établissements contributeurs (Unistra et CentraleSupélec). Des éléments de méthodologie pour déployer un tel outil seront produits afin de permettre la capitalisation des démarches réalisées. Un bilan sera établi en vue de guider le passage à l’échelle des solutions à destination des adhérents.
*Espace de Lien via Ia avec les Services aux Apprenants
L’irruption de l’IA générative dans le paysage universitaire ne saurait être appréhendée comme une simple évolution technologique supplémentaire. Elle constitue un révélateur et un accélérateur de transformations numériques déjà à l’œuvre dans le fonctionnement des universités, tant sur le plan pédagogique qu’organisationnel, administratif et stratégique. À ce titre, l’IA générative interroge moins la capacité des établissements à « adopter un outil » que leur aptitude à réguler des usages situés, hétérogènes et parfois contradictoires.
Dans les universités, les premiers usages observables relèvent moins d’une automatisation massive que d’un outillage cognitif diffus : aide à la rédaction, à la synthèse, à la reformulation, au prototypage pédagogique ou à l’exploration documentaire. Ces usages, souvent individuels et peu visibles institutionnellement, déplacent les frontières entre travail intellectuel, accompagnement outillé et délégation partielle à des systèmes algorithmiques. Ils posent ainsi des questions renouvelées en matière d’intégrité académique, d’évaluation, mais aussi de reconnaissance du travail réel des personnels et des étudiants.
Sur le plan organisationnel, l’IA générative met en tension les modèles de gouvernance du numérique universitaire. L’enjeu n’est pas tant de décider « pour ou contre » l’IA générative que de définir collectivement ce qu’il est légitime, souhaitable ou inacceptable d’en faire dans un service public d’enseignement supérieur et de recherche.
En savoir + sur les usages de l'IA
Une fois par an, un cycle de webconférences pour explorer ensemble les thématiques qui transforment les pratiques et les métiers de l’ESR, avec un partage d’expertises et d’expériences entre pairs. Retrouvez les replays des rendez-vous de l'Amue dédiés à l'Intelligence Artificielle!
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