Comment l’IA transforme l’université

L’IA améliore la productivité individuelle des enseignants-chercheurs et des personnels

Les dernières générations d’IA génératives permettent par exemple l’aide à la rédaction, la traduction, l’assistance à la création de supports de cours, le résumé de documents, la rédaction de compte-rendus de réunions en temps réel.

Les équipes informatiques peuvent développer du code plus rapidement grâce à des IA spécialisées comme GitHub Copilot, produire de la documentation vidéo multilingue et des chatbots d’assistance à faible coût ; les enseignants peuvent générer des premiers jets de plans de cours, produire des exercices adaptés au contexte de leurs étudiants.

L’IA facilite la collaboration

Le deuxième niveau de transformation que permet l’IA touche à la collaboration au sein ou entre équipes. De la même façon qu’Amazon ou Netflix vous proposent des produits correspondant à votre profil d’acheteur, l’IA de l’université peut recommander, catégoriser, résumer et analyser des articles de recherche aux enseignants-chercheurs sur les thèmes qui les intéressent. Elle peut analyser les profils des personnels et les mettre en relation avec des collaborateurs aux compétences complémentaires, ainsi que leur résumer l’avancement des projets en cours sur les thèmes qui les intéressent.

L’IA facilite l’analyse et prédiction

Les IA sont capables de repérer des régularités cachées dans les données. Par ailleurs, les IA génératives peuvent désormais analyser des données non structurées, par exemple du texte brut issu d’emails ou de compte-rendus de projets. Ces capacités offrent des perspectives nouvelles pour les chercheurs dans tous les domaines, mais aussi aux pédagogues et aux équipes administratives. Par exemple, les IA savent détecter les problèmes à partir de signaux faibles : fraudes, étudiants à risque, etc. Elles peuvent également optimiser les flux : énergie, fluides, gestion des salles et du matériel, etc.

Enfin, des IA spécialisées aident à la prise de décision, avec par exemple l’essor de l’expertise juridique en Legaltech IA.

Les établissements doivent investir dans ces technologies aux perspectives prometteuses. Les coûts humains et financiers n’étant pas négligeables, ils doivent choisir leurs cibles.

Les données deviennent une ressource clé : quelles données sont exploitables ? Comment s’assurer de leur qualité ? Quelles données doivent être obtenues ou générées pour arriver à vos objectifs ? Comment obtenir ces données dans le respect de la RGPD ?

En parallèle de cette démarche descendante, pourquoi ne pas s’appuyer sur la créativité des étudiants ? En mettant à leur disposition des données métier (dans le respect des règles du RGPD), on peut les encourager à tester des solutions et défricher le terrain foisonnant des IA, tout en leur apportant un recul qui participe à leur parcours d’apprentissage.