Institut polytechnique de Paris : Thierry Coulhon veut tripler les diplômés en IA

Former des spécialistes de l’intelligence artificielle est devenu un enjeu de souveraineté autant qu’un impératif pour l’emploi qualifié. À la date de publication de cet article, le 6 février 2025, Thierry Coulhon, président de l’Institut polytechnique de Paris, affiche un cap particulièrement ambitieux : tripler le nombre de diplômés et de doctorants en IA. L’objectif est de faire davantage circuler les compétences entre les amphithéâtres, les laboratoires et les entreprises qui développent ou utilisent ces technologies.

Derrière cette formule, il ne s’agit pas seulement de former des personnes capables d’utiliser un assistant conversationnel ou un logiciel d’analyse. Les besoins portent sur des profils qui maîtrisent les fondements mathématiques de l’apprentissage automatique, les méthodes statistiques, l’informatique, les données et, pour une partie d’entre eux, la recherche de très haut niveau. C’est précisément sur ce terrain que l’Institut polytechnique de Paris entend capitaliser.

Un objectif de triplement pour l’Institut polytechnique de Paris

L’ambition formulée par Thierry Coulhon est claire : accroître fortement le nombre de personnes formées à l’intelligence artificielle, qu’il s’agisse de diplômés ou de doctorants. L’Institut polytechnique de Paris peut pour cela mobiliser les ressources de ses six écoles d’ingénieurs, parmi lesquelles figurent l’École polytechnique, l’ENSTA Paris et Télécom Paris.

Ce regroupement constitue un levier important. L’IA n’est pas une discipline isolée : elle s’appuie sur les mathématiques, l’informatique, l’électronique, les télécommunications, l’économie ou encore les sciences de l’ingénieur. Rassembler des établissements aux expertises complémentaires permet en théorie de proposer des parcours plus variés, depuis les formations initiales jusqu’au doctorat.

L’annonce mérite toutefois d’être lue pour ce qu’elle est : un objectif de développement. Les informations disponibles ne détaillent ni le nombre actuel de diplômés et de doctorants concernés, ni l’horizon exact retenu pour atteindre le triplement. Elles ne précisent pas davantage la part qui relèvera de nouveaux cursus, de promotions élargies ou de spécialisations renforcées au sein de formations existantes.

Pourquoi les mathématiques restent au cœur de l’IA

La stratégie de l’Institut repose sur un atout académique historique : la place des mathématiques, des statistiques et des sciences des données dans les formations de ses écoles. Ces disciplines forment le socle de nombreux systèmes d’intelligence artificielle contemporains.

Un modèle d’apprentissage automatique ne se résume pas à du code. Il doit apprendre à partir de données, évaluer des probabilités, minimiser des erreurs et produire des résultats dont il faut mesurer la fiabilité. Les grands modèles de langage, très visibles auprès du public, reposent eux aussi sur ces fondations, auxquelles s’ajoutent des capacités de calcul considérables et des jeux de données massifs.

Cette culture scientifique est importante pour former des ingénieurs qui ne soient pas seulement utilisateurs d’outils existants. Elle peut leur permettre de comprendre les limites d’un modèle, de choisir une méthode adaptée à un problème concret, de vérifier la qualité des données ou d’identifier les biais susceptibles d’affecter une décision automatisée.

L’Institut met également en avant le rôle de ses enseignants, présentés comme des chercheurs actifs. Dans un domaine où les méthodes évoluent rapidement, le lien entre enseignement et recherche est décisif. Des contenus régulièrement actualisés peuvent éviter que les étudiants soient formés sur des outils ou des pratiques déjà dépassés au moment de leur arrivée sur le marché du travail.

Adapter les cursus sans réduire l’IA à une spécialité unique

Augmenter les effectifs ne consiste pas uniquement à ouvrir davantage de places. L’IA recouvre en effet plusieurs niveaux de compétences et plusieurs métiers. Certaines formations préparent à l’intégration de solutions d’IA dans une entreprise. D’autres approfondissent l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur, le traitement du langage ou l’optimisation. Le doctorat, lui, vise à produire de nouvelles connaissances scientifiques.

L’Institut polytechnique de Paris souhaite faire évoluer ses programmes au rythme des besoins du marché et des avancées de la recherche. Cette adaptation continue est essentielle, mais elle soulève aussi une exigence de qualité. Une promotion plus nombreuse suppose suffisamment d’enseignants, de chercheurs, de moyens de calcul, de stages et d’encadrement de mémoire ou de thèse.

Le partenariat évoqué avec l’Université de Technologie de Troyes, ou UTT, s’inscrit dans cette logique d’élargissement de l’offre. Il doit notamment renforcer les parcours menant à des bachelors en intelligence artificielle. Développer ces voies peut rendre une spécialisation en IA accessible plus tôt dans le cursus, tout en créant des passerelles vers des études plus longues.

Des diplômés recherchés, mais une concurrence mondiale pour les talents

Le contexte explique l’urgence affichée par l’Institut. Les entreprises, les laboratoires et les administrations cherchent des personnes capables de concevoir, déployer, sécuriser ou évaluer des systèmes d’IA. Les profils les plus spécialisés sont particulièrement disputés, qu’ils travaillent sur les algorithmes, les infrastructures de calcul, les données ou les applications sectorielles.

Selon l’orientation mise en avant par l’Institut, ses diplômés sont recherchés par des acteurs mondiaux tels qu’OpenAI, DeepMind et Meta. La présence d’anciens élèves dans de tels environnements illustre l’attractivité internationale de certaines formations françaises. Elle ne doit pas être interprétée comme un partenariat de recrutement avec ces entreprises, mais comme le signe d’un marché très concurrentiel pour les compétences rares.

Cette concurrence alimente régulièrement le débat sur la « fuite des cerveaux ». Thierry Coulhon défend une lecture moins figée de la mobilité internationale. Partir étudier ou travailler à l’étranger peut enrichir une carrière, créer des réseaux et favoriser les échanges scientifiques. Le véritable enjeu est donc moins d’empêcher tout départ que de conserver, ou de recréer, les conditions qui donnent envie de revenir : laboratoires solides, emplois attractifs, financement et projets ambitieux.

La formation ne suffit pas sans financement de l’innovation

Former davantage d’ingénieurs et de docteurs ne garantit pas, à lui seul, la naissance d’entreprises capables de transformer les découvertes en produits et services. Le financement constitue l’autre volet du défi. Les start-up dites deep tech, fondées sur une technologie ou une recherche scientifique exigeante, ont souvent besoin de capitaux importants et patients avant d’atteindre leur marché.

L’Institut suit à ce titre l’engagement des investisseurs européens. Le fonds Jolt Capital est cité parmi les initiatives susceptibles d’apporter des moyens financiers à des projets innovants. L’enjeu est d’atteindre une échelle suffisante pour permettre aux jeunes entreprises technologiques européennes de se développer dans un environnement dominé par de très grands groupes américains et chinois.

Pour les étudiants et doctorants, cet écosystème compte autant que le diplôme. Une formation d’excellence a davantage d’impact lorsqu’elle débouche sur des laboratoires capables de recruter, des entreprises qui industrialisent les innovations, des investisseurs prêts à prendre des risques et des administrations aptes à adopter des technologies fiables.

Une ambition française qui se joue aussi à l’échelle européenne

L’Institut polytechnique de Paris ne présente pas son projet comme une initiative strictement nationale. Des coopérations sont mentionnées avec des institutions européennes telles que la TUM, la DTU et l’EPFL. Ces établissements, situés respectivement en Allemagne, au Danemark et en Suisse, incarnent une recherche scientifique et technologique de haut niveau.

L’intérêt de ces alliances est double. Elles peuvent faciliter les échanges d’étudiants et de chercheurs, mais aussi réunir des compétences autour de projets communs. Dans un domaine où les jeux de données, les infrastructures informatiques et les équipes de recherche peuvent être très coûteux, la coopération est un moyen de ne pas disperser les forces.

L’Europe ne dispose pas du même poids que les États-Unis ou la Chine dans tous les segments de l’IA, notamment en matière de très grandes plateformes et de capacités de calcul. Elle conserve cependant des cartes importantes : des universités reconnues, une tradition scientifique forte, des industriels spécialisés et un vaste marché. La capacité à transformer ces atouts en entreprises et en emplois sera déterminante.

Ce qu’il faut surveiller

L’objectif fixé par Thierry Coulhon trace une direction : faire de l’Institut polytechnique de Paris un contributeur encore plus important à la formation des spécialistes de l’IA. Pour que cette ambition soit mesurable, plusieurs éléments devront être suivis dans les années qui viennent : l’évolution réelle des effectifs, la place des bachelors, masters et doctorats, les recrutements d’enseignants et de chercheurs, ainsi que les débouchés proposés aux diplômés.

La question des moyens sera tout aussi centrale. Accueillir davantage d’étudiants exige des capacités d’encadrement, des équipements et des liens solides avec les laboratoires et les entreprises. Pour les doctorants, cela suppose aussi des sujets de recherche ambitieux et un environnement qui permette de poursuivre une carrière scientifique ou entrepreneuriale en France et en Europe.

Au-delà de l’Institut polytechnique de Paris, cette annonce rappelle que la compétition en IA ne se résume pas à publier un modèle ou à financer une jeune pousse. Elle commence par la formation, se poursuit par la recherche et dépend, enfin, de la capacité d’un pays et d’un continent à donner à ses talents des raisons concrètes d’y construire leurs projets.