# À la recherche d'usages d'IA dans le contexte du Sup'

Bertrand Mocquet

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Bertrand Mocquet. À la recherche d'usages d'IA dans le contexte du Sup'. Collection numérique de l'AMUE, Agence de mutualisation des universités et établissements d'enseignement supérieur, 2023. hal-04387752

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Submitted on 18 Jan 2024

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la collection
numérique

de l'Agence de mutualisation
des universités et établissements
d'enseignement supérieur ou
de recherche et de support
à l'enseignement supérieur
ou à la recherche

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décembre 2023

IA et Enseignement
Supérieur :
quels enjeux
et impacts ?

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#30
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vue
d'ensemble

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auteur
Bertrand Mocquet, expert numérique, Amue

À la recherche d'usages
d'IA dans le contexte
du Sup'

Comment les universités
et établissements s'emparent-elles
du sujet ? Quelques expériences...

L'explosion des usages numériques, la volonté de les comprendre et de les exploiter commercialement, a grandement augmenté les données qui circulent entre systèmes, entre les individus depuis ces 5 dernières années. Selon les prévisions, le volume de données générées dans le monde devrait dépasser 180 zettaoctets en 2025 (1 000 000 000 millions d'octets, ou 1 trillion d'octets). Cette masse de données considérables, communément appelée BigData, offre des besoins nouveaux d'analyses, c'est ici que les technologies utilisant des principes d'intelligence artificielle interviennent.

De quoi parle-t-on alors ? et quels seraient des cas d'usages repérés dans les universités. Panorama de quelques définitions et usages glanés dans le contexte de l'Enseignement Supérieur.

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DEUX TYPES D'IA

Exemples d'IA Faible (ou étroite) : Système de traitement automatisé de documents numérisés.

Il s'agit d'extraire automatiquement les informations pertinentes, vérifier la conformité et générer des rapports, réduisant ainsi le temps nécessaire pour traiter les demandes.

Un système d'IA faible ou étroite a été mis en place pour automatiser le traitement des cartes d'identité à l'Université Côte d'Azur¹ ou bien dans la correction des copies manuscrites à l'université de Rennes².

Exemple d'IA Forte (ou générale) : Aide à la gestion globale des services publics pour prendre des décisions complexes et de s'adapter à différents domaines.

Expérimenté dans cet article de recherche³ afin d'optimiser la répartition des ressources budgétaires entre les différents services publics en fonction des besoins changeants des bénéficiaires.

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UNE IA ÇA S'ENTRAINE
AVEC DES DONNÉES, BEAUCOUP
DE DONNÉES

Sans être trop technique, on distingue des types d'entrainement des IA, c'est-à-dire que l'on vise à donner aux machines la capacité d'« apprendre » à partir de données, via des modèles mathématiques.

Exemple d'Apprentissage Supervisé : Prédiction des demandes de services publiques. Un modèle pourrait être formé sur des données historiques pour prédire les demandes futures de services universitaires. Cela aiderait l'organisation publique à allouer efficacement ses ressources en anticipant les besoins croissants.

Ce cas utilisé à Arkansas Tec⁴ illustre cet apprentissage pour prédire les nombres d'inscrits pour les années à venir, sujet critique aux USA.

Exemple d'Apprentissage automatique par renforcement :
Optimisation de la consommation énergétique de l'éclairage dans un bâtiment connecté. Une IA en apprentissage par renforcement est utilisée pour optimiser la consommation d'éclairage dans un bâtiment connecté selon les conditions d'usage, jours fériés et variations saisonnières. Le modèle s'améliore avec des retours sur l'efficacité de ses suggestions.

C'est le cas décrit dans cette thèse⁵ à l'Université Paris Saclay.

Exemple de Traitement du Langage Naturel (TLN) : Assistance virtuelle pour les requêtes étudiantes. Le TNL est une série d'algorithmes travaillant sur des données issues du langage humain, tel qu'il est parlé.

Un système de TLN est intégré pour gérer les requêtes des étudiants via des canaux en ligne à Staffordshire University⁶, comprenant et répondant automatiquement aux questions fréquentes, améliorant ainsi l'efficacité du service d'accompagnement

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**Exemple de Robotique Cognitive** : Exemple : 
Surveillance et maintenance automatisées 
des infrastructures publiques. La robotique 
cognitive peut être utilisée pour la sur- 
veillance automatisée des infrastructures 
publiques.

Comme ici en identifiant les problèmes
potentiels et planifiant des opérations de
maintenance sans intervention humaine
constante à l'Université de Notre Dame aux
USA⁷.

[1] Cremoux, P. Lahire, P (2021) À l'université Côte d'Azur, on parie sur l'automatisation intelligente. In Simplification et automatisation des démarches. Collection numérique de l'AMUE, Agence de mutualisation des universités et établissements d'enseignement supérieur, N14.

[2] Barais, O. (2023). CorrectExam : Plateforme de correction de copie manuscrite—Université de Rennes.

[3] Valle-Cruz, D., Fernandez-Cortez, V., & Gil-Garcia, J. R. (2022). De la budgétisation électronique à la budgétisation intelligente : explorer le potentiel de l'intelligence artificielle dans la prise de décision gouvernementale en matière d'allocation des ressources. *Government Information Quarterly*, *39*(2), 1016-1024.

[4] Zitter, L. (2021). *Comment les universités utilisent l'analyse et l'IA pour freiner la baisse des inscriptions.* Technology Solutions That Drive Education.

[5] Haddam, N. (2023). *Apprentissage par renforcement pour le pilotage énergétique de l'éclairage dans un bâtiment connecté* [Thèse de doctorat, Université Paris-Saclay].

[6] Staffordshire University. (2019). Beacon : Your digital coach.

[7] Chapple, M. (2022). *Démystifier l'automatisation de la sécurité pour les équipes informatiques des universités.* Technology Solutions That Drive Education.
décembre 2023

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amue.fr

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