Position de VP-NUM sur l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur et la recherche

L’intelligence artificielle générative (IAg) présente des enjeux majeurs pour notre écosystème. Son adoption doit s’inscrire dans une démarche responsable, éthique et adaptée aux besoins spécifiques de l’ESR. 

De nombreuses actions sont menées par les établissements depuis 2023 de manière autonome ou coordonnée : rédaction d’une charte-type nationale sur l’IA, fédération ILaaS, IA souveraine pour l’ESR (AMUE), identification de cas d’usages de l’ESR, services Aristote, RAGaRenn, Oratio, etc.

VP-NUM souhaite affirmer une prise de position collective pour participer à la réflexion de son déploiement ou non dans l’ESR, en insistant sur les principes suivants :

1. Vision stratégique

L’IAg constitue un levier parmi d’autres, à mobiliser de manière pertinente et réfléchie. Il est essentiel de :

  • Identifier et prioriser les besoins : les usages gagnent à être priorisés en fonction de leur pertinence et de leur valeur ajoutée ; leur déploiement appelle une approche progressive et maîtrisée
  • Intégrer l’ensemble des enjeux de l’IAg dans les politiques d’établissements, en particulier son impact environnemental (à mesurer et maitriser) et l’éthique de son déploiement et de ses usages
  • Protéger les compétences critiques : l’IAg ne doit pas remplacer l’apprentissage des compétences critiques (rédactionnelles, analytiques, méthodologiques, …).
  • Maintenir un système d’éducation qui garantit l’acquisition, la révision et l’augmentation des connaissances et des savoirs par les étudiants et étudiantes

2. Mutualisation et souveraineté

Pour garantir un déploiement efficace et sécurisé, visant l’autonomie stratégique, nous proposons de porter :

  • Une offre mutualisée souveraine : garantir l’intégrité et la confidentialité des données et maitriser notre dépendance technologique notamment envers certains acteurs
  • Des infrastructures partagées (ILaaS) : mutualiser les coûts et les moyens pour créer un environnement sécurisé et performant, en appui sur les datacentres régionaux labellisés
  • Des adaptations spécifiques à l’ESR : développer des outils et modèles adaptés aux besoins des étudiants, enseignants, chercheurs, personnels
  • Une définition d’un cadre d’usage d’outils internes et externes : éviter le développement d’usages non maîtrisés au sein des établissements

3. Transparence, équité et durabilité

Nous voulons déployer l’IAg selon ces principes clés :

  • Transparence : clarté sur les critères d’usage, les coûts, les limites des modèles et leur applicabilité.
  • Équité : vigilance sur les dépendances, les biais et accessibilité des outils à tous les publics.
  • Durabilité : choix techniques attentifs à l’empreinte environnementale et au coût de cycle de vie.

4. Formation et accompagnement

L’IAg doit être intégrée de manière progressive et raisonnée. Cela inclut :

  • Développer une littératie en IA auprès des personnels et des étudiants permettant de comprendre les principes de fonctionnement de ces outils, leurs apports, leurs limites, ainsi que les conditions d’un usage éclairé, critique et responsable.
  • Former aux enjeux liés à l’usage et au déploiement de l’IAg en recherche, enseignement, administration, notamment :
    • environnementaux (consommation énergétique, empreinte carbone, extraction de métaux rares, stress hydrique, …) ;
    • sociaux et sociétaux (conditions de travail, désinformation, …) ;
    • éthiques (protection et sécurité des données, propriété intellectuelle, intégrité académique, transparence, opacité des jeux de données d’entraînement, génération de données synthétiques, …) ;
    • technologiques (biais algorithmiques, hallucinations, …) ;
    • cognitifs et psychosociaux (déchargement cognitif, réduction de l’effort intellectuel, mollesse sociale, dépendance technologique, …). (cf. suggestion) 
  • Accompagner au changement : par exemple en animant des réseaux d’échanges au sein de la communauté universitaire en incluant les profils étudiant, administratif, technique, pédagogique et recherche pour partager les bonnes pratiques.

5. Expérimentation et transversalité

L’IAg doit être abordée de manière globale :

  • Partager des cas d’usage ciblés pour répondre aux besoins qualifiés.
  • Déployer des modèles variés adaptés aux besoins de l’ESR.
  • Partager et essaimer les expérimentations au sein de la communauté de l’ESR.
  • Intégrer l’IAg dans la stratégie globale de chaque établissement.

6. Appel à l’action

Nous demandons aux tutelles avec lesquelles nous travaillons sur le sujet et aux acteurs publics :

  • Un soutien financier ciblé pour mutualiser et rationaliser les infrastructures et les outils.
  • Une vigilance sur les coûts et la soutenabilité des usages.
  • Un cadre éthique et réglementaire pour encadrer son développement.

L’IAg est un levier puissant, mais le succès de son déploiement et de ses usages dépendra de notre capacité à la maîtriser collectivement, en proposant une offre raisonnable satisfaisant nos besoins.

VP-NUM appelle à construire une feuille de route partagée.