L’utilisation des grands modèles de langage (LLM) évolue à grande vitesse. Au-delà de la simple rédactique (prompt engineering), de nouvelles techniques émergent pour structurer et fiabiliser le raisonnement de l’IA générative.

Le rapport OECD Digital Education Outlook 2026 dresse un bilan critique de l’intégration de l’intelligence artificielle générative (IAg) dans les systèmes éducatifs. Trois ans après le lancement de ChatGPT (novembre 2022), le débat s’est déplacé de l’accessibilité technologique vers la qualité pédagogique.

Ce document marque une rupture avec l’optimisme technologique des premières années. L’OCDE pose un diagnostic sans équivoque : si l’IA générative améliore spectaculairement la productivité des tâches, elle peut, si mal utilisée, nuire à l’apprentissage réel.

Pour les acteur·rice·s de l’enseignement supérieur, ce rapport offre un cadre conceptuel et méthodologique pour penser l’intégration de l’IAg au-delà des premières expérimentations.

Développement et Tests : Le site de partage de code a présenté une préversion d'un agent capable de prendre en charge certaines tâches dévolues aux développeurs.

The arrival of ChatGPT and other artificial intelligence (AI) has caused considerable concern for educators worldwide, many of whom are still recovering from the impact of the COVID-19 pandemic.

Scientific progress depends on the ability of researchers to synthesize the growing body of literature. Can large language models (LLMs) assist scientists in this task? Here we introduce OpenScholar, a specialized retrieval-augmented language model (LM)1 that answers scientific queries by identifying relevant passages from 45 million open-access papers and synthesizing citation-backed responses. We open-source all artefacts, including our code, models, data store, datasets and a public demo. A specialized, open-source, retrieval-augmented language model is introduced for answering scientific queries and synthesizing literature, the responses of which are shown to be preferred by human evaluations over expert-written answers.

Pour en finir avec la « pensée magique » : les vraies limites des LLM.

De la béquille au partenaire de joute intellectuelle

Cette communication se propose de questionner l'impact de l’IA génératrice d’images sur la construction de nouveaux récits historiques et de la nécessité de la mise en place d’un cadre critique pédagogique auprès des étudiants pour l’usage de cette technologie. Au travers du projet Cordeliers (2025) et les expérimentations menées dans le cadre de l’élaboration d’un nouveau scénario pédagogique en dispositif de classe inversée, l’utilisation de l’intelligence artificielle peut constituer un exercice intéressant d’auto-réflexivité notamment dans l’enseignement de la construction des savoirs sur une thématique historique.

"Les outils d’intelligence artificielle bouleversent les manières d’enseigner et d’apprendre : assistances utiles dans certains cas, comme les enfants handicapés, les enfants peu accompagnés ou les travaux linguistiques, elles limitent recul critique et confrontation d’idées. Enquête."

Si 98 % des étudiants européens identifient au moins un risque lié à l'IA et 79 % redoutent une dégradation de leurs compétences académiques, 61% l'utilisent régulièrement, faute d'alternatives perçues comme efficaces et accessibles. Cette adoption « résignée » témoigne d'un écosystème où la praticité l'emporte sur la fiabilité. Lancée fin novembre 2022, ChatGPT n'a pas tardé à devenir une alternative très pratique pour les étudiants du monde entier. Pour cette population dont le temps académique s'est considérablement intensifié, le caractère « pratique » de l'accès à l'information est déterminant pour son usage. Comment l'IA a-t-elle bousculé en quelques années le paysage informationnel des étudiants ? Les réponses de l'enquête menée par l'alliance universitaire européenne CIVICA auprès des étudiants de ses 10 membres, dont Sciences Po, résumée par Cécile Touitou, responsable de la mission Prospective à la bibliothèque de Sciences Po.

Le 10 février 2026, l’Amue a réuni plus de 850 participants lors de la webconférence de lancement de MISTRAL ESR. Un succès massif pour une expérimentation attendue, structurante et directement connectée au futur accord-cadre européen sur l’IA générative souveraine. Cette webconférence a permis d’éclairer les adhérents de l’Amue sur le cadre, les modalités concrètes d’accès aux services et les enjeux d’infrastructure qui accompagnent cette expérimentation nationale. Une étape dans la construction d’une IA souveraine pour l’ESR.