Cette contribution s’intéresse à l’expérience vécue par différents acteurs (enseignants-chercheurs, chercheurs, ingénieurs techno-pédagogiques, professionnels) engagés dans la production de modules de formation en ligne. Plus spécifiquement, elle interroge le potentiel de développement professionnel des situations de co-conception de ces modules de formation e-learning. Elle montre que le travail du et en collectif, source d’engagement en amont du projet, offre, durant le processus de conception, des opportunités de questionnements, de décentration par la confrontation des « mondes » qu’il met en présence et soutient, par-là, le développement de nouvelles compétences professionnelles.
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.
Publication par la revue Le Grand Continent de la première édition critique intégrale de l’essai de Dario Amodei sur « l’adolescence de la technologie » — le texte à lire absolument pour comprendre de quoi l’on parle vraiment lorsqu’on dit que l’IA est dangereuse.
La course à l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans l'enseignement supérieur a dépassé la capacité des institutions à en organiser la gouvernance. Les universitaires ne peuvent pas se permettre de laisser ces décisions à d'autres.
‘Jobs and labour markets have transformed over the past 15 years—and so has the way we understand and measure job quality. This book captures these complex shifts magnificently, offering a clear overview of the latest debates. Essential reading for researchers and policymakers alike.
Une heure seulement, c’est le temps qu’il faut pour suivre le nouveau cours en ligne d’auto-formation "Intelligence Artificielle et Science Ouverte : tension ou complémentarité ?" proposé par la fondation Callisto.
L'intelligence artificielle, notamment l'intelligence artificielle générative, fait maintenant partie du paysage de l'enseignement supérieur. Découvrez des ressources et outils pour profiter de son potentiel et pour tenir compte de ses limites dans votre enseignement.
Il devient de plus en plus complexe de détecter le vrai du faux à l’œil nu. Une idée pourrait être de marquer les photos générées par IA. Cette solution pourrait être efficace, mais connaît encore de nombreuses limites.
L’intelligence artificielle générative (IAg) est en train de transformer rapidement le contexte éducatif. Face à ces changements, la communauté de l'enseignement supérieur s'organise et mutualise ses pratiques.
Green IT : Récemment, un fondeur coréen a entamé des négociations avec des entreprises américaines pour extraire des métaux rares des anciens équipements IT. Une initiative qui montre que la valorisation des déchets informatiques commence à se développer, souligne un analyste.
The second International AI Safety Report, published in February 2026, is the next iteration of the comprehensive review of latest scientific research on the capabilities and risks of general-purpose AI systems. Led by Turing Award winner Yoshua Bengio and authored by over 100 AI experts, the report is backed by over 30 countries and international organisations. It represents the largest global collaboration on AI safety to date. Translated versions in the other 5 official UN languages can be found under the 'More Languages' button. The 'Extended Summary for Policymakers' can be found on the main 'Publications' page.
"L’intelligence artificielle générative (l’IA générative) est en train de remodeler presque toutes les pratiques établies dans le domaine de l’éducation. Certaines personnes affirment que les ressources éducatives libres (REL) sont parmi les principales victimes. L’IA générative peut produire des supports d’apprentissage instantanément et à la demande, alors quel est l’intérêt du travail minutieux de création, de conservation et de partage des REL ? Pourquoi investir dans des référentiels basés sur les communs alors qu’un simple prompt peut donner des résultats comparables en quelques secondes ?"
"L’essor fulgurant des outils d’IAG interroge en profondeur nos manières d’enseigner, d’évaluer, d’écrire et de produire du savoir. Que devient l’acte d’apprendre (Cristol, 2024) quand la production de textes, d’images ou de code peut être instantanément déléguée à une machine ? Quelles compétences développer quand la rédaction, la synthèse ou la traduction peuvent être automatisées ? Quelles sont les pratiques acceptables, éthiques et formatrices — et lesquelles risquent au contraire d’appauvrir l’expérience d’apprentissage ?
Ce quatrième OuPéPo propose d’interroger ces tensions par le jeu, la mise en scène et la réflexion partagée, afin d’en saisir les enjeux sous des formes à la fois expérientielles et analytiques."
La Commission et les pays de l’Espace européen de la recherche et les parties prenantes ont proposé conjointement un ensemble de lignes directrices pour soutenir la communauté européenne de la recherche dans leur utilisation responsable de l’intelligence artificielle générative (IA).
L’expérimentation ELISEA, portée par l’Amue avec le soutien de la DGESIP, franchit une nouvelle étape. Après plusieurs mois de cadrage et de sélection des solutions logicielles, le projet entre désormais dans une phase très concrète : le déploiement de premiers agents conversationnels au sein d’établissements pilotes. Deux universités ont accepté de se prêter au jeu de l’expérimentation : l’Université Paul-Valéry Montpellier 3 et Toulouse INP. Elles vont tester Inscripote, un agent conversationnel développé à l’Université de Strasbourg, pour accompagner les étudiants dans leurs démarches liées à l’admission et aux inscriptions. L’objectif est simple : vérifier, sur le terrain, comment l’IA générative peut faciliter l’accès à l’information pour les étudiants, tout en apportant un appui utile aux équipes administratives.
L’intelligence artificielle, et plus encore l’IA générative, est en train de transformer en profondeur les métiers de l’ingénierie. Ce n’est pas une évolution cosmétique, mais une bascule. Nous passons d’une ingénierie sous contraintes à une ingénierie augmentée — capable d’itérer, de simuler, d’optimiser à une vitesse et une échelle inédites. Ce rapport du Think Tank Arts & Métiers arrive à point nommé. Il montre que l’IA générative ne se contente pas de remplacer ou d’automatiser. Elle amplifie l’ingéniosité humaine, elle permet de travailler avec des compagnons IA capables de générer, proposer, anticiper. Elle fait des jumeaux numériques une réalité vivante, agile, évolutive, et non plus une maquette figée. Elle donne au jeune ingénieur l’accès au savoir accumulé de toute une profession, elle ouvre des perspectives nouvelles sur l’attractivité du métier, son impact, sa responsabilité. Je retrouve dans cette étude des intuitions que nous vivons déjà concrètement, chez Bouygues comme au sein du collectif Impact AI, que je préside. L’IA s’infiltre dans tous les métiers de l’ingénierie — du génie civil à l’électronique, du management de projet à la modélisation des systèmes complexes. Elle ne remplace pas l’ingénieur : elle le transforme, elle le révèle. Et surtout, elle l’équipe pour relever les défis gigantesques de notre temps : urgence climatique, transition énergétique, réindustrialisation, résilience des territoires. Ce rapport n’est pas un point final. C’est un point de départ. À tous ceux qui pensent que l’IA est réservée aux métiers du numérique : regardez ce que l’ingénierie en fait déjà. Et imaginez ce que nous pourrions en faire demain.
En quel sens la psychanalyse avec Lacan est-elle à même de nous aider à formuler une éthique pour notre temps ? Les enjeux de l’éthique au XXIème siècle s’articulent au bouleversement produit dans la civilisation par les possibles technologiques, en matière de rapport au vivant, de rapport à la procréation, et de rapport au politique. Ces conversations interdisciplinaires, lieu d’échanges à la croisée de la psychanalyse, du droit, de la philosophie et de la littérature donneront lieu à s’interroger sur la nouvelle dynamique des pulsions à l’heure de la vulnérabilité du vivant. Elles conduiront à reformuler la question de la servitude volontaire en une époque où s’ébauche des lieux de résistance aux impératifs de croissance et de production constante. Enfin, elles mettront en relief les nouveaux discours autour de la procréation, maternité et des formes contemporaines de filiation.
Conséquences psychiques et éthiques de l'Intelligence artificielle
Animé par Caroline Doucet et Clotilde Leguil Interventions de Appoline Guillot, Anne Alombert, Pierre Sidon 0:05 Présentation du séminaire 16:28 Caroline Doucet 28:37 Appline Guillot 1:23:50 Pierre Sidon 2:15:31 Anne Alombert
World Models help Artificial Intelligence (AI) predict outcomes, reason about its environment, and guide decision-making. While widely used in reinforcement learning, they lack the structured, adaptive representations that even young children intuitively develop. Advancing beyond pattern recognition requires dynamic, interpretable frameworks inspired by Piaget's cognitive development theory. We highlight six key research areas -- physics-informed learning, neurosymbolic learning, continual learning, causal inference, human-in-the-loop AI, and responsible AI -- as essential for enabling true reasoning in AI. By integrating statistical learning with advances in these areas, AI can evolve from pattern recognition to genuine understanding, adaptation and reasoning capabilities.
Yoshua Bengio, professeur au département d'informatique de l'Université de Montréal et fondateur de l’Institut en intelligence artificielle (IA) de Montréal, s'inquiète sur France Inter des progrès exponentiels de l'IA et des menaces que cela fait peser sur nos démocraties.
Résultats d’une enquête anonyme et facultative menée auprès des étudiants de l’Université Bretagne Sud dans le cadre d’un module dédié à l’IA générative. Depuis l’apparition de ChatGPT à la fin 2022, les outils d’intelligence artificielle générative se sont progressivement intégrés au quotidien...
La rédactique consiste en un "ensemble [de] techniques de rédaction orientées vers la formulation précise de requêtes envoyées à un système d'intelligence artificielle, en particulier à un grand modèle de langage, en vue d'en améliorer le fonctionnement ou d'en exploiter efficacement les capacités pour obtenir des résultats plus pertinents" (OQLF, 2023).
Depuis le BO n°6 du 5 février 2026, des parcours Pix dédiés à l'intelligence artificielle sont disponibles pour les élèves du second degré. Ils combinent diagnostic, modules personnalisés et microlearning pour accompagner la compréhension et les usages responsables de l'IA. À l'issue d'une phase d'expérimentation engagée depuis la rentrée 2025, les parcours Pix IA sont généralisés. Accessibles via les Pix Orga des établissements, ils deviennent obligatoires à la rentrée 2026 pou
Developments in artificial intelligence (AI) have accelerated scientific discovery1. Alongside recent AI-oriented Nobel prizes2–9, these trends establish the role of AI tools in science10. This advancement raises questions about the influence of AI tools on scientists and science as a whole, and highlights a potential conflict between individual and collective benefits11. To evaluate these questions, we used a pretrained language model to identify AI-augmented research, with an F1-score of 0.875 in validation against expert-labelled data. Using a dataset of 41.3 million research papers across the natural sciences and covering distinct eras of AI, here we show an accelerated adoption of AI tools among scientists and consistent professional advantages associated with AI usage, but a collective narrowing of scientific focus. Scientists who engage in AI-augmented research publish 3.02 times more papers, receive 4.84 times more citations and become research project leaders 1.37 years earlier than those who do not. By contrast, AI adoption shrinks the collective volume of scientific topics studied by 4.63% and decreases scientists’ engagement with one another by 22%. By consequence, adoption of AI in science presents what seems to be a paradox: an expansion of individual scientists’ impact but a contraction in collective science’s reach, as AI-augmented work moves collectively towards areas richest in data. With reduced follow-on engagement, AI tools seem to automate established fields rather than explore new ones, highlighting a tension between personal advancement and collective scientific progress. Artificial intelligence boosts individual scientists’ output, citations and career progression, but collectively narrows research diversity and reduces collaboration, concentrating work in data-rich areas and potentially limiting broader scientific exploration.
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