Many educators view the highly capable chatbot as a threat to learning. In reality, generative AI might be opening up a new era for business education.
Quels sont les enjeux autour de l'intelligence artificielle générative et les conséquences de l'utilisation de ces outils sur l'apprentissage dans l'Enseignement supérieur ?
Veille collaborative des bibliothèques d'AgroParisTech - pôle formation et de l'Institut Agro Dijon - Médiadoc.
Quelque 600.000 élèves devront se passer des outils d’IA générative pendant au moins un an, le temps pour la municipalité d’évaluer leurs effets sur l’apprentissage.
La mise en garde de 25 médailles Fields : « Les objectifs des entreprises d’IA et ceux de la communauté mathématique divergent profondément » Tribune Collectif En dépit des prouesses mathématiques réalisées par l’intelligence artificielle, un collectif rassemblant 25 lauréats de la médaille Fields s’inquiète, dans une tribune au « Monde », du tort causé par ces technologies à leur discipline.
1er Colloque Intelligence Artificielle & Informatique Verte (IA&IV 2026), les 24 et 25 septembre 2026 à l'Université Paris 8, Saint-Denis. Green computing, IA responsable, sobriété numérique, éthique du numérique et humanités numériques : conférences, appel à communications, programme et inscription gratuite.
L’IA transforme les apprentissages en automatisant certaines tâches. Pierre Robert explique pourquoi les fondamentaux et les compétences cognitives restent essentiels.
Mardi 13 octobre, le QG de Onepoint, situé au 29 rue des Sablons, Paris 16e devient organise un débat sur l'éducation à l'ère de l'IA le temps d'une journée.
Que faire ? Qui croire ? Se déconnecter ? Changer de réseau social ? Interdire TikTok ? Laisser nos enfants devant les écrans ou les protéger ? Apprendre à utiliser l’IA, et laquelle ? Écouter les prophètes de malheur ou les vendeurs de miracles ? Choisir les standards des plateformes ou les solutions indépendantes et libres ? Se méfier de la Russie, de la Chine, des États-Unis ? Ou croire en l’Europe ? Suivre les aventures des héros de la Tech ?
La désorientation est générale pour le public, pour les décideurs comme pour les chercheurs tant la rapidité des changements techniques, économiques et politiques est fulgurante et surtout incertaine. L’irruption de l’IA générative en 2022 en fut la marque la plus brutale, mais les dérives des réseaux sociaux comme l’ingérence de ces plateformes dans les élections et les attaques informatiques font partie de ce chaos généralisé dans le numérique.
Des réseaux et des technologies qui n’ont jamais vraiment été gouvernés amplifient les clivages et les risques sociaux. Le pari des sciences sociales de donner des grilles de compréhension dans la longue durée se trouve débordé par l’actualité. Elles doivent pourtant alerter sur des risques majeurs de déshumanisation, c’est-à-dire de perte de compétences humaines, en matière de souveraineté, de connaissance et de vie sociale, politique et morale. Ce livre propose un cadre d’analyse pour retrouver un cap sans se laisser déshumaniser par l’agitation numérique.
Si l’intelligence artificielle générative est entrée dans la vie des élèves, difficile de savoir quelles transformations elle produira dans leur manière de mémoriser et de raisonner.
L’intelligence artificielle transforme profondément nos pratiques, sans pour autant être intégrée de manière homogène dans des secteurs clés comme l’éducation. Ce décalage pose des enjeux majeurs de compréhension et de confiance. Cette conférence propose un éclairage sur les enjeux et les limites de l’IA, ainsi qu’une réflexion sur ses usages dans les sciences et la formation des scientifiques de demain.
La collection 101 du réseau d’édition collaborative DataFranca vise à démocratiser la science et les technologies de pointe en langue française. Elle se décline en plusieurs ouvrages de référence. Voir aussi : Le Grand lexique français de l’intelligence artificielle (plus de 5000 fiches).
Explorer la généalogie des modèles d’IA Les modèles d’IA publiés en source ouverte peuvent être téléchargés, modifiés, spécialisés à l’aide de nouvelles données ou combinés avec d’autres modèles, avant d’être à nouveau mis à disposition. Un même modèle (par exemple, Kimi K3, Mistral Medium, LLaMa etc.) peut ainsi être à l’origine de nombreux modèles dérivés.
L’irruption des intelligences artificielles génératives (IAG) dans l’enseignement supérieur redéfinit en profondeur les repères épistémologiques, didactiques et anthropologiques de la transmission des savoirs. Cet article analyse la manière dont les modèles de langage de grande taille (LLM) s’instituent en doubles cognitifs et en instances d’étayage concurrentes de la figure magistrale. En croisant les données empiriques récentes (2025-2026) relatives aux usages étudiants avec une approche critique inspirée des théories de l’éducation et de la sociologie des techniques, nous interrogeons le mythe de la « classe sans maître ». L’étude démontre que si l’IAG favorise une individualisation capacitaire inédite, elle porte également le risque d’une prolétarisation intellectuelle et d’une hétéronomie algorithmique. Enfin, nous posons les jalons d’une ingénierie didactique renouvelée, fondée sur une co-présence réflexive et la sanctuarisation de la disputatio humaine.
Découvrez les principales références publiques sur l’IA pour partager les bonnes pratiques, favoriser l’appropriation et stimuler la réflexion collective.
L’Université Numérique et France Université Numérique vous invitent à une journée d’échange, de réflexion et de découvertes autour du thème :
« Enseigner en 2030 ? »
Rendez-vous le 14 octobre 2026 au CNAM de Paris pour découvrir les enjeux d’un numérique éducatif souverain, éthique et inclusif. Événement en présentiel gratuit sur inscription – Ouvert à toutes et tous, professionnels de l’éducation, de la formation, du numérique et au-delà.
Qu’il s’agisse de comprendre l’origine de l’univers et du vivant, d’améliorer la santé humaine ou planétaire, ou encore de prédire le climat, les données sont toujours le nœud incontournable. Se posent alors les questions de collecte, d’intégrité, de protection, d’utilisation de ces données. L’IA aussi suscite d’importantes réflexions éthiques en même temps qu’elle permet des avancées majeures.
C’est pour permettre à chacun de mieux comprendre ces questions cruciales que l’Ecole normale supérieure organise vendredi 25 septembre 2026, sous la direction scientifique d’Hélène Morlon et d’Emmanuel Didier, la Nuit des données.
The past 3 years of work in NLP have been characterized by the development and deployment of ever larger language models, especially for English. BERT, its variants, GPT-2/3, and others, most recently Switch-C, have pushed the boundaries of the possible both through architectural innovations and through sheer size. Using these pretrained models and the methodology of fine-tuning them for specific tasks, researchers have extended the state of the art on a wide array of tasks as measured by leaderboards on specific benchmarks for English. In this paper, we take a step back and ask: How big is too big? What are the possible risks associated with this technology and what paths are available for mitigating those risks? We provide recommendations including weighing the environmental and financial costs first, investing resources into curating and carefully documenting datasets rather than ingesting everything on the web, carrying out pre-development exercises evaluating how the planned approach fits into research and development goals and supports stakeholder values, and encouraging research directions beyond ever larger language models.
Cet article aborde l’évolution des métiers de la formation en lien avec les technologies émergentes en s’intéressant plus particulièrement à l’adaptation de la professionnalisation des ingénieurs pédagogiques et formateurs d’adultes depuis 2019. Il souligne comment les changements économiques et politiques ont modifié rapidement leur travail, obligeant les entreprises dans un environnement concurrentiel à faire évoluer les compétences numériques des formateurs en poste et celles des étudiants en cours de diplomation à l’université. À l’appui d’un modèle d’ingénierie multimodale intégrant des pratiques pédagogiques variées, la réalité virtuelle et l’intelligence artificielle, le texte présente la stratégie d’action et la résolution de problèmes mises en place dans un parcours de master en France pour gérer cette course en avant tout en renforçant la qualité des usages numériques et demeurer en cohérence avec les compétences au cœur des métiers de l’interaction avec autrui auxquels se destinent les étudiants.
P.arfois les mots vous manquent, parfois un texte vous semble trop long à lire par vous-même, vous souhaitez qu’on vous en propose un résumé. Vous ne regrettez pas d’utiliser des outils informatiques pour vous aider : la qualité des textes qu’ils produisent est extraordinaire. Mais vous savez aussi que ces mots sont ceux des autres, volés sur des millions de pages jadis écrites. Tous ces discours collectés, analysés, modélisés sont le capital accumulé par des entreprises qui désormais vous le revendent sous forme de services. Comment en sommes-nous arrivés là ? Des premières enchères sur les mots aux modèles de langage géants : ce livre raconte comment le capitalisme linguistique s’est construit en vingt ans.
Une formation de 2 h 30 pour découvrir le BrevetAI, un dispositif pédagogique conçu pour accompagner l’acculturation des étudiants à l’intelligence artificielle. Au programme : découverte de ressources et d’activités pédagogiques, mise en pratique et échanges entre enseignantes et enseignants.
En tant que secteur en pleine croissance, l’IA est au cœur de l’actualité et des débats, et des règlementations spécifiques apparaissent comme le règlement IA de l’Union Européenne...
Bilel Benbouzid (LISIS, Université Gustave Eiffel) présente son travail sur la manière dont le travail étudiant se transforme avec le développement des IAG lors du séminaire du médialab.
L’Intelligence Artificielle en Éducation : tensions, paradoxes et possibilités
Dans cette conférence, le professeur Didier Paquelin nous invite à prendre du recul sur le phénomène de l'Intelligence Artificielle Générative (IAG) en éducation. Loin de l'agitation médiatique, il propose une réflexion profonde sur notre rapport à la technologie, ancrée dans l'histoire et la pédagogie.
Les points clés de la présentation : Le paradoxe du "Pharmakon" : L'IA est présentée comme un pharmakon, à la fois remède et poison selon l'usage que l'on en fait. À l'image du poisson fugu, elle peut être mortelle ou délicieuse ; tout l'enjeu est de devenir des "maîtres fugu" capables de la préparer avec discernement.
Lutter contre l'amnésie technologique : La conférence rappelle que les mécanismes de défense face à l'innovation ne sont pas nouveaux (comme ce fut le cas pour le livre ou l'électricité). L'objectif est de dépasser l'affrontement "humain vs machine" pour se repositionner en tant qu'humains.
Performance vs Apprentissage : Dans une société axée sur l'immédiateté et la performance, Didier plaide pour une décélération. L'éducation doit rester un processus de développement global (corps, esprit, émotion) et non une simple quête de rapidité.
L'art du questionnement et l'esprit critique : Si une seule chose devait être enseignée aujourd'hui, ce serait l'esprit critique. L'enjeu est de passer de l'outil à l'instrument, où l'acteur comprend pourquoi il utilise l'IA pour soutenir une agentivité conjointe et autonomisante.
La conférence se conclut sur la nécessité de redéfinir l'acte d'enseigner comme la capacité à aborder des situations complexes par la créativité, la collaboration et l'esprit critique.
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