France : 63 % des ingénieurs utilisent l’IA, mais la Cour des Comptes alerte sur un retard structurel de formation
Selon une enquête de la Conférence des Grandes Écoles, 63,4 % des ingénieurs diplômés en 2024 utilisent l'IA, principalement pour la recherche d'information, la rédaction et la génération de code. La Cour des Comptes alerte cependant sur un retard structurel de formation à l'IA dans l'enseignement supérieur, avec des dispositifs pédagogiques encore à concevoir malgré les enjeux considérables.
Ce décalage entre l'adoption spontanée des étudiants et l'absence de formation encadrée constitue une urgence pédagogique pour l'ensemble des établissements d'enseignement supérieur, pas seulement les écoles d'ingénieurs. Il appelle une révision rapide des référentiels de compétences pour intégrer l'usage critique et responsable de l'IA dans tous les cursus, au-delà des filières techniques. Sans cette mise à jour, les établissements risquent de former des diplômés maîtrisant les outils sans en comprendre les limites, un enjeu direct pour leur employabilité future.
Analyse produite par l’AI Transformation Office de l’ISC Paris, co-écrite avec Claude (Anthropic).
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Ce plaidoyer place la formation continue à l'IA au cœur des priorités politiques pour l'enseignement supérieur, renforçant la légitimité des offres de formation tout au long de la vie proposées par les établissements. Il invite aussi les universités et écoles à anticiper des arbitrages budgétaires et réglementaires qui pourraient conditionner le financement de la recherche et l'attractivité internationale dans les années à venir.
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Cette inquiétude déplace le débat de l'outil vers la valeur du diplôme et des compétences qu'il certifie face à l'IA. Les établissements d'enseignement supérieur ont intérêt à clarifier, filière par filière, ce que la formation apporte de spécifique (jugement, créativité, expertise humaine) que l'IA ne peut remplacer, afin de rassurer étudiants et futurs employeurs.
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Une université française a voté le 2 octobre une charte IA s'adressant à tous ses publics (étudiants, enseignants, vacataires), reposant sur quatre principes : curiosité, transparence, précaution et parcimonie, avec un choix d'outil dépendant de la sensibilité des données traitées.
Cette charte illustre une tendance de fond dans l'enseignement supérieur : la structuration de cadres d'usage de l'IA autour de la transparence des productions et de la classification des données selon leur sensibilité. Elle offre un point de comparaison utile pour d'autres établissements souhaitant harmoniser leurs pratiques et montre une convergence croissante des principes de gouvernance de l'IA dans l'ESR.