À Paris-Saclay, un brevet IA pour acculturer 48 000 étudiants d’ici 2030

L’intelligence artificielle ne se cantonne plus aux formations d’informatique. Des assistants conversationnels aux outils de génération d’images, elle s’invite dans les études, la recherche et de nombreux métiers. Face à cette diffusion rapide, l’université Paris-Saclay veut donner à tous ses étudiants des repères communs, plutôt que de réserver la compréhension de ces outils à quelques spécialistes. Son projet : une formation d’acculturation à l’IA accessible dans tous les cursus à partir de la rentrée 2025.

L’ambition est particulièrement large. À l’horizon 2030, les quelque 48 000 apprenants du pôle universitaire devront avoir obtenu un brevet IA. Il ne s’agit donc pas d’ajouter un diplôme d’expertise en programmation à chaque parcours, mais d’installer une culture générale de l’intelligence artificielle. Comprendre ce que fait un outil, ce qu’il ne fait pas, et les questions qu’il soulève devient une compétence utile aussi bien pour un futur ingénieur que pour un étudiant en droit, en sciences, en santé, en lettres ou en management.

Un brevet IA pour tous les cursus à partir de 2025

La formation d’acculturation doit être intégrée aux cursus de l’université Paris-Saclay dès la rentrée 2025. Elle concerne tous les étudiants du pôle universitaire, sans distinction de filière. Cette généralisation répond à un constat simple : les outils d’IA sont déjà mobilisés dans des contextes très variés, alors que les occasions d’en comprendre les mécanismes et les limites restent inégalement réparties.

Le brevet annoncé constitue un socle de connaissances essentielles. Il vise à aider les étudiants à se situer face à des technologies parfois présentées comme mystérieuses, soit parce qu’elles paraissent très techniques, soit parce que leurs réponses semblent immédiates et convaincantes. Or une réponse fluide n’est pas nécessairement exacte, complète ou adaptée à la situation dans laquelle elle est utilisée.

L’intégration dans les parcours est un point important. Une initiation facultative touche principalement les étudiants qui se sentent déjà concernés par le numérique. Un module commun peut, au contraire, donner des bases aux personnes qui n’utilisent pas encore ces outils, ou qui les utilisent sans toujours savoir quelles données ils mobilisent, comment ils produisent leurs réponses et dans quelles conditions leurs résultats doivent être vérifiés.

Pourquoi former tous les étudiants à l’intelligence artificielle ?

Pour Jean-Claude Planque, maître de conférences à l’université de Lille, le développement de l’IA s’accompagne d’un manque de politique globale de formation. Il défend l’idée d’un enseignement systématique, commencé dès la première année universitaire et poursuivi tout au long du cursus. L’enjeu dépasse la maîtrise d’une interface particulière : les outils évoluent vite, tandis que les principes de vigilance et de compréhension conservent leur utilité.

Cette approche prend tout son sens à mesure que l’IA s’intègre aux pratiques ordinaires. Un étudiant peut demander une explication, résumer un document, générer un plan, traduire un passage ou préparer un premier brouillon. Ces usages peuvent faire gagner du temps, mais ils modifient aussi la manière de chercher, de rédiger et de raisonner. Savoir formuler une demande n’est qu’une partie de la compétence. Il faut également savoir examiner la réponse obtenue.

Les systèmes d’IA générative produisent des contenus en identifiant des régularités dans de très grandes quantités de données. Ils peuvent restituer une information juste, reformuler efficacement une idée ou proposer une piste de travail pertinente. Mais ils peuvent aussi fournir une référence imprécise, inventer un détail, reproduire un biais présent dans leurs données d’entraînement ou simplifier abusivement une question complexe. Une formation utile doit donc apprendre à ne pas confondre rapidité de production et fiabilité du résultat.

L’acculturation à l’IA a aussi une dimension citoyenne. Les décisions automatisées, les recommandations de contenus, les outils de recrutement ou les systèmes d’analyse de données peuvent affecter les individus bien au-delà des salles de cours. Pouvoir identifier les promesses et les limites de ces dispositifs aide à participer de manière plus éclairée aux débats qu’ils suscitent.

Ce que les quatre chapitres doivent apporter

Le parcours prévu se compose de quatre chapitres, pour une durée totale estimée entre douze et quinze heures. Les éléments présentés permettent d’en connaître deux axes majeurs : le fonctionnement de l’IA et les différents types de tâches que ces technologies peuvent réaliser. Des rappels historiques et des analyses d’experts font également partie des sujets annoncés.

Le premier chapitre doit revenir sur le fonctionnement de l’intelligence artificielle. Il aborde les algorithmes, les modèles et l’apprentissage. Ces mots recouvrent des réalités distinctes : un algorithme désigne une suite d’instructions, un modèle est un système construit à partir de données et entraîné pour accomplir certaines tâches, tandis que l’apprentissage décrit le processus par lequel ce modèle ajuste ses paramètres à partir d’exemples.

Cette distinction est essentielle pour sortir d’une vision magique de l’IA. Un système ne « comprend » pas nécessairement le monde comme une personne le ferait. Il traite des données et calcule des probabilités ou des relations suivant l’architecture et l’entraînement dont il a bénéficié. Cette précision n’enlève rien à l’utilité de ces outils, mais elle rappelle pourquoi une supervision humaine reste nécessaire, notamment lorsqu’un résultat peut avoir des conséquences académiques, professionnelles ou personnelles.

Le deuxième chapitre porte sur les tâches que les IA sont capables d’effectuer. Selon les outils, cela peut concerner le traitement du langage, la reconnaissance de formes, l’organisation d’informations ou la génération de contenus. L’objectif n’est pas seulement de dresser une liste de fonctionnalités. Il s’agit aussi de comprendre qu’un système performant dans un usage donné peut être moins pertinent dans un autre, et qu’une technologie ne doit pas être évaluée sur la seule apparence de ses réponses.

Utiliser l’IA sans déléguer son apprentissage

La question centrale pour l’université n’est pas seulement celle de l’accès aux outils. Les étudiants y ont déjà recours de façon croissante, en particulier parmi les jeunes adultes de 18 à 21 ans, comme le souligne Laurent Oudre, professeur à l’École normale supérieure Paris-Saclay. Sa position plaide pour une massification de l’enseignement de l’IA, dans une société où les usages et les métiers se transforment rapidement.

Dans le cadre des études, l’IA peut soutenir certaines étapes du travail : clarifier une notion, proposer une structure, générer des exemples ou aider à reformuler. Elle ne remplace toutefois ni la lecture des sources, ni l’analyse, ni l’argumentation personnelle. Un étudiant qui accepte sans contrôle un texte produit par une machine risque de reprendre des erreurs, d’appauvrir sa réflexion ou de ne plus pouvoir expliquer les idées qu’il remet dans un devoir.

L’enjeu pédagogique consiste donc à faire de l’IA un objet d’expérimentation critique. On peut la tester, comparer ses réponses à des documents fiables, observer ses approximations et mesurer l’effet d’une consigne plus précise. Cette mise à l’épreuve est formatrice : elle montre que les résultats dépendent du contexte, des données fournies, de la formulation de la demande et du type de tâche confiée.

Des effets attendus sur les études et l’insertion professionnelle

En intégrant cette formation dans les cursus, Paris-Saclay entend préparer ses étudiants aux transformations liées à l’IA dans le monde contemporain. Les compétences recherchées ne se limitent pas à savoir utiliser une interface. Dans de nombreux environnements professionnels, il faudra être capable de définir un besoin, d’évaluer un résultat, de protéger des informations sensibles et de rendre compte des choix effectués avec l’aide d’un outil automatisé.

Cette préparation concerne aussi les métiers qui ne sont pas directement liés à l’informatique. Dans la recherche, l’IA peut servir à explorer ou organiser des informations. Dans les secteurs juridiques, économiques, scientifiques, culturels ou administratifs, elle peut modifier la circulation des documents et les méthodes de production. Mais plus les outils prennent place dans les pratiques, plus la capacité à les questionner devient précieuse.

Le projet cherche ainsi à rapprocher savoir théorique et compétences pratiques. Comprendre les grands principes de l’IA aide à faire des choix plus justes lorsqu’un outil est proposé dans un stage, un emploi ou une activité de recherche. Cela permet aussi de reconnaître les situations dans lesquelles il vaut mieux ne pas l’utiliser, par exemple lorsqu’une information ne doit pas être partagée ou lorsqu’une vérification humaine approfondie est indispensable.

L’éthique, une composante indissociable de la formation

L’IA soulève des questions qui ne sont pas uniquement techniques. Les données personnelles, les biais, l’attribution des contenus produits, la transparence des systèmes ou encore la responsabilité en cas d’erreur font partie des enjeux que les futurs diplômés seront amenés à rencontrer.

Une acculturation solide doit aider à poser les bonnes questions avant l’usage d’un outil : quelles informations lui transmet-on ? Sont-elles sensibles ? Peut-on vérifier le résultat ? Quel est l’impact d’une erreur ? L’usage respecte-t-il les règles fixées par l’établissement, notamment en matière de travail personnel et d’intégrité académique ?

Ces interrogations sont d’autant plus importantes que l’IA peut donner une impression d’objectivité. Pourtant, un résultat automatisé résulte de choix humains : données utilisées, méthode d’entraînement, paramètres techniques et objectif défini par les concepteurs. Former les étudiants à cette réalité, c’est les préparer à exercer leur esprit critique face à une technologie appelée à prendre une place croissante dans leur quotidien.

Ce qu’il faudra suivre jusqu’en 2030

Le calendrier fixé par Paris-Saclay ouvre une phase de déploiement progressive. Dès la rentrée 2025, il faudra observer la manière dont le parcours s’insère concrètement dans la diversité des cursus et comment les étudiants s’approprient les notions proposées. Une formation commune doit rester compréhensible pour les non-spécialistes, tout en étant suffisamment concrète pour ne pas se limiter à des principes généraux.

L’échéance de 2030, avec l’objectif d’un brevet IA pour environ 48 000 apprenants, donne au projet une dimension structurante. Elle traduit l’idée que l’intelligence artificielle ne doit pas être envisagée comme une compétence annexe ou réservée à quelques filières. Elle devient un élément de culture générale universitaire, au même titre que la capacité à s’informer, à raisonner et à utiliser les outils numériques avec responsabilité.

La réussite de cette démarche se mesurera moins au seul nombre de brevets délivrés qu’à ce que les étudiants en feront. Le véritable acquis sera la capacité à employer l’IA lorsque cela apporte une valeur réelle, à en reconnaître les failles lorsque c’est nécessaire et à préserver, dans tous les cas, l’autonomie de leur jugement.