# Retour d'Expérience de l'utilisation des étudiants de formation d'ingénieurs en alternance de l'IA Générative

Ramla Saddem

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Ramla Saddem. Retour d'Expérience de l'utilisation des étudiants de formation d'ingénieurs en alternance de l'IA Générative. CETSIS 2025 – Colloque de l'Enseignement des Technologies et des Sciences de l'Information et des Systèmes, Jun 2025, Perpignan, France. 10.1051/j3ea/20250041. hal-05505560

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Submitted on 11 Feb 2026

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# Retour d'Expérience de l'utilisation des étudiants de formation d'ingénieurs en alternance de l'IA Générative*

Ramla Saddem¹

¹ Université de Reims Champagne-Ardenne, CReSTIC, Reims, France

*Auteur de correspondance : ramla.saddem@univ-reims.fr

**Résumé** : Dans cet article, nous présentons un retour d'expérience de l'utilisation des étudiants de l'intelligence artificielle générative (IAg) dans deux modules enseignés dans le cadre de deux formations différentes d'ingénieurs en alternance : le module Industrie 4.0 en Génie Électrique et Robotique (GER) à l'EiSINe de Reims et Apprentissage Automatique et Intelligence Artificielle en Informatique – Systèmes d'Information au CNAM de Reims. Ce retour d'expérience vise à évaluer comment ces outils influencent l'apprentissage des étudiants, notamment en facilitant la structuration des idées, la préparation des présentations et le développement de compétences telles que l'esprit critique et la communication orale. Les résultats montrent une amélioration notable de la qualité des présentations et des échanges entre étudiants, accompagnée d'une réduction du temps de recherche d'informations. Toutefois, certaines dérives sont observées, telles qu'une utilisation passive de l'IAg menant à une dépendance excessive et à une baisse d'effort. Notre bilan et l'analyse des retours étudiants de cette expérience mettent en évidence un intérêt croissant pour cette approche, tout en soulignant la nécessité d'un encadrement pédagogique adapté afin d'optimiser les bénéfices tout en limitant les risques. Ce retour d'expérience permet d'émettre des recommandations pour une bonne intégration de l'IAg dans les formation des ingénieurs en exploitant son potentiel.

**Mots clés** : retour d'expérience, intelligence artificielle générative (IAg), formation d'ingénieurs en alternance, pédagogie innovante, classe inversée.

**Abstract: Feedback on the use of students in the Generative AI dual engineering program**

<footnote>* Note de bas de page liée au titre de l'article.</footnote>
In this article, we present feedback on students' use of generative artificial intelligence (GAI) in two modules taught as part of two different work-study engineering programs: the Industry 4.0 module in Electrical Engineering and Robotics (GER) at EiSINe in Reims, and Machine Learning and Artificial Intelligence in Computer Science – Information Systems at CNAM in Reims. This feedback aims to assess how these tools influence student learning, in particular by facilitating the structuring of ideas, the preparation of presentations, and the development of skills such as critical thinking and oral communication. The results show a notable improvement in the quality of presentations and exchanges between students, accompanied by a reduction in the time spent searching for information. However, certain abuses have been observed, such as passive use of AI leading to excessive dependence and a decline in effort. Our assessment and analysis of student feedback from this experiment highlight a growing interest in this approach, while emphasizing the need for appropriate educational supervision in order to optimize benefits while limiting risks. This feedback allows us to make recommendations for the successful integration of AI into engineering education by exploiting its potential.

**Keywords:** feedback, generative artificial intelligence (GAI), work-study engineering programs, innovative teaching methods, flipped classroom.

# 1. Introduction

L'intelligence artificielle générative (IAg), incarnée par des modèles comme ChatGPT [1], a récemment connu un essor spectaculaire, bouleversant de nombreux domaines, y compris l'éducation et la formation professionnelle. Dans l'enseignement supérieur et plus particulièrement dans la formation des ingénieurs, ces outils offrent des opportunités inédites pour enrichir les pratiques pédagogiques, faciliter l'apprentissage et développer des compétences transversales telles que l'esprit critique, la synthèse d'information et la communication scientifique.

L'intégration des IAg dans la formation d'ingénieurs en alternance revêt un intérêt particulier. Les étudiants de ces cursus exigent à la fois la maîtrise de connaissances théoriques avancées et leur application dans un contexte professionnel. En offrant aux étudiants des moyens efficaces pour structurer leurs idées et affiner leurs présentations, l'IAg peut devenir un allié précieux. Cependant, son usage pose également des questions pédagogiques et éthiques, notamment quant à la fiabilité des informations générées, le risque de plagiat et la dépendance aux outils automatisés.

# 2. Objectifs de l'expérimentation

L'expérimentation pédagogique menée repose sur une approche active où les étudiants utilisent des outils d'IAg pour préparer et présenter des exposés en lien avec leurs modules. L'enjeu principal est double :
* Évaluer l'apport de l'IAg dans la structuration et la transmission des connaissances : favorise-t-elle réellement un apprentissage approfondi ou induit-elle une approche superficielle ?

* Mesurer l'impact sur le développement des compétences d'ingénieur dans ces modules: ces outils améliorent-ils l'esprit critique, la communication scientifique et l'autonomie des étudiants ?

Cette analyse permettra d'éclairer les bénéfices et limites de l'IAg dans la formation des ingénieurs et de formuler des recommandations pour une intégration optimale.

# 3. Présentation des modules concernés

L'expérimentation pédagogique menée dans le cadre de cette étude concerne deux modules dans deux formations différentes d'ingénieur en alternance de niveau Bac+4 (deuxième année de cycle ingénieur), chacune intégrant l'IAg dans un contexte pédagogique spécifique.

## 3.1. Le module industrie 4.0 (EiSINe – GER)

Le module Industrie 4.0, enseigné en deu-xième années de formation Génie Électrique et Robo-tique (GER) de l'EiSINe, comprend vingt heures de cours magistraux et douze heures de travaux pra-tiques. Il traite des technologies émergentes de l'industrie du futur, notamment l'Internet des objets (IoT), la cybersécurité industrielle, l'intelligence artificielle, la réalité virtuelle, la réalité augmenté, ...

L'approche pédagogique repose sur la classe inversée. Les étudiants, en moyenne une douzaine par classe, réalisent individuellement des recherches préalables afin de préparer des présentations orales de vingt minutes suivies de dix minutes de ques-tions-réponses.

L'IAg est utilisée comme un outil structurant, permettant d'explorer les concepts, d'organiser le contenu et d'anticiper les échanges avec leurs col-lègues. Par exemple, un étudiant a choisi le thème de la robotique dans l'industrie 4.0 a utilisé une IAg pour générer une première ébauche de plan. Il a en-suite analysé de manière critique cette proposition initiale, qu'il a enrichie à l'aide de sources acadé-miques ainsi que de connaissances acquises dans d'autres modules de sa formation. Ce processus lui a permis non seulement d'approfondir sa compréhen-sion des enjeux industriels actuels, mais aussi de développer une posture réflexive face aux apports et limites des outils d'IAg.

Après chaque séance, les supports de présenta-tion sont mis en ligne sous moodle, permettant aux étudiants de les télécharger et de les utiliser pour leurs révisions, les contenus étant inclus dans le périmètre d'évaluation des examens finaux. La figure 1 présente un aperçu des sujets traités ces deux der-nières années en GER2.
<table><caption>Figure 1. Liste des exposés des deux dernières années à l'EiSINe</caption><thead><tr><th>Année</th><th>Sujet</th></tr></thead><tbody><tr><td>2023</td><td>La fabrication additive</td></tr><tr><td>2023</td><td>Blockchain</td></tr><tr><td>2023</td><td>La réalité virtuelle</td></tr><tr><td>2023</td><td>La robotique</td></tr><tr><td>2023</td><td>le cloud</td></tr><tr><td>2023</td><td>l'IA</td></tr><tr><td>2023</td><td>Web et mobile</td></tr><tr><td>2023</td><td>La réalité augmentée</td></tr><tr><td>2023</td><td>Le big data</td></tr><tr><td>2024</td><td>L'Industrie 4.0 : une compétition mondiale</td></tr><tr><td>2024</td><td>Intégration de l'industrie 4.0 et la maintenance productive totale pour une durabilité globale</td></tr><tr><td>2024</td><td>Vers des solutions numériques pour la chaîne d'approvisionnement de la construction basées sur l'industrie 4.0</td></tr><tr><td>2024</td><td>L'industrie 4.0 et les pratiques de systèmes de fabrication reconfigurables ;</td></tr><tr><td>2024</td><td>L'influence de l'industrie 4.0 sur la valeur ajoutée du client</td></tr><tr><td>2024</td><td>Industrie 4.0 : les briques d'une transformation centrée sur l'Homme</td></tr><tr><td>2024</td><td>Les jumeaux numériques pour modéliser et optimiser les opérations industrielles avant leur mise en œuvre réelle</td></tr><tr><td>2024</td><td>Industrie 4.0 et OPC UA</td></tr><tr><td>2024</td><td>Cas d'usage français de l'industrie 4.0</td></tr><tr><td>2024</td><td>L'IOT et ses applications dans l'industrie 4.0 processus</td></tr><tr><td>2024</td><td>Applications de l'iot dans les villes intelligentes</td></tr></tbody></table>

## 3.2. Le module Apprentissage automatique et intelligence artificielle (CNAM de Reims – Informatique SI)

Ce module de trente heures s'adresse aux étudiants de deuxième année du cycle ingénieur en Informatique – Systèmes d'Information au CNAM de Reims. Il a pour objectif de leur transmettre la maîtrise des algorithmes d'apprentissage automatique ainsi que les compétences nécessaires à l'analyse des modèles d'intelligence artificielle. La promotion compte en moyenne une vingtaine d'étudiants.

La première partie du module, consacrée à l'apprentissage automatique, est abordée de manière classique, au travers de cours magistraux et de travaux dirigés animés par l'enseignante. En revanche, pour la partie dédiée à l'analyse des modèles d'intelligence artificielle, une approche par classe inversée est privilégiée. Chaque séance débute par une présentation orale, d'une vingtaine de minutes, réalisée par un binôme d'étudiants, suivie d'un temps d'échange et de questions-réponses d'environ dix minutes.

Les thématiques abordées couvrent un large spectre d'algorithmes appliqués à la résolution de problèmes complexes : exploration informée, recherche locale, problèmes de jeux, systèmes de satisfaction de contraintes ou encore systèmes experts. La Figure 2 présente un aperçu des sujets traités au cours de l'année universitaire précédente.

À l'issue de chaque séance, les supports de présentation sont déposés sur la plateforme Moodle, permettant aux étudiants d'y accéder librement pour préparer leurs révisions. Ces contenus sont également intégrés au périmètre des évaluations lors des examens finaux.

<table><caption>Figure 2. Liste des exposés de l'année dernière au CNAM de Reims</caption><thead><tr><th>Date</th><th>Sujet</th></tr></thead><tbody><tr><td>05/04/2024</td><td>Exploration Gloutonne par le meilleur d'abord</td></tr><tr><td>06/04/2024</td><td>La méthode hill-climbing</td></tr><tr><td>07/04/2024</td><td>La méthode simulated-annealing</td></tr><tr><td>08/04/2024</td><td>La recherche taboue</td></tr><tr><td>09/04/2024</td><td>CSP - Backtracking search</td></tr><tr><td>10/04/2024</td><td>CSP- Valeurs minimum restantes (MRV)</td></tr><tr><td>11/04/2024</td><td>CSP- Arc consistency</td></tr><tr><td>12/04/2024</td><td>Algorithme alpha beta</td></tr><tr><td>13/04/2024</td><td>Systèmes Experts</td></tr></tbody></table>
## 4. Mise en œuvre de l'Expérience Pédagogique

L'expérimentation menée repose sur une approche pédagogique active où les étudiants sont confrontés directement aux outils IAg sans formation préalable à leur utilisation. Chaque étudiant s'est vu attribuer une thématique ou un sujet en lien avec le module concerné dans son cursus, ainsi qu'un ordre de passage pour les présentations. À partir de ces indications, ils ont dû explorer différentes IAg, comparer leurs résultats et évaluer la pertinence des informations générées.

Loin de se contenter des réponses produites par un seul modèle, les étudiants ont été encouragés à confronter plusieurs sources, à identifier les biais éventuels et à analyser la fiabilité des contenus obtenus. Cette démarche leur a permis de développer un regard critique sur l'IAg, d'affiner leur compréhension des concepts étudiés et de structurer leur discours de manière argumentée.

Lors des présentations, les échanges sous forme de question-réponses, entre étudiants ont joué un rôle important. Le débat a permis d'approfondir les notions abordées et de confronter différents points de vue. L'enseignante, dans ce cadre, est intervenue en tant que facilitatrice vaillante à orienter la réflexion et à souligner les limites et enjeux liés à l'usage de l'IAg.

## 5. Retour d'expérience et analyse des résultats

Lors de l'année universitaire 2021-2022, avant l'apparition de ChatGPT et d'outils équivalents, les étudiants consacraient un temps considérable à la recherche d'informations, ce qui se traduisait par des présentations de qualité moyenne, tant sur le contenu que sur la clarté des supports.

Avec l'arrivée de ChatGPT en France en novembre 2022 et sa montée en popularité, les étudiants ont été autorisés à l'utiliser pour préparer leurs présentations en 2022-2023. L'impact a été immédiat : les supports étaient mieux structurés et plus visuellement attractifs, les explications plus approfondies, et les étudiants semblaient mieux maîtriser leurs sujets. L'utilisation des outils de l'IAg leur a permis d'optimiser le temps consacré à la recherche d'informations, leur offrant ainsi l'opportunité d'affiner leur compréhension et d'améliorer la transmission des connaissances à leurs camarades.

Toutefois, en 2023-2024, l'expérience a pris une tournure plus contrastée avec une certaine dérive dans l'usage de l'IAg. Si certains étudiants ont maintenu un bon niveau d'engagement, d'autres ont adopté une attitude désinvolte, générant leurs présentations en direct sans préparation préalable, ce qui a conduit à des prestations très médiocres. Cette situation nous a soulevé la nécessité de repenser l'encadrement et l'évaluation de l'usage de l'IAg dans la préparation des présentations d'étudiants dans ces modules afin d'éviter les abus tout en préservant les bénéfices observés.

Les étudiants en formation Informatique et Systèmes d'Information au CNAM de Reims ont adopté la méthodologie avec un réel engagement, allant parfois jusqu'à une saine compétition pour produire des présentations de haute qualité. Après plusieurs années d'expérience dans l'enseignement de ce module, l'approche par classe inversée, combinée à l'usage de l'IAg pour
la préparation des présentations, s'est révélée être une source précieuse d'enrichissement pédagogique. Cette réussite nous encourage à poursuivre cette méthode et à intégrer davantage de nouvelles approches d'enseignement. Par ailleurs, trois étudiants redoublants ayant suivi le cours en 2023-2024 ont confirmé que cette nouvelle approche leur avait facilité l'apprentissage des notions étudiées, et tous ont validé le module.

Nous avons aussi interrogé les étudiants afin d'évaluer l'impact de cette méthode d'enseignement, via une question aux examens des deux dernières années, sur leur expérience.

Pour les étudiants du module SAP42 en GER, la question était : "Dans le cadre du module SAP42, vous avez préparé une présentation sur un thème de l'industrie 4.0. Décrire en quoi a consisté votre exposé ? Donner un résumé de votre présentation ainsi que des détails sur les échanges et discussions qui ont éventuellement eu lieu avec vos collègues à la suite de celle-ci ?".

Au CNAM, où l'expérimentation a débuté en 2023-2024, la question était : "Dans le cadre de l'UE USSIOR, vous avez préparé une présentation sur un thème de l'intelligence Artificielle. Décrire en quoi a consisté votre présentation ainsi qu'une description."

L'analyse des réponses, en plus des échanges oraux avec les étudiants ont révélé que la majorité des étudiants ont apprécié cette approche pédagogique, mettant en avant son efficacité pour structurer leurs connaissances, améliorer leurs capacités d'expression et favoriser l'échange entre eux. Toutefois, certains restent sceptiques quant à l'intégration de l'IAg, soulevant des interrogations sur la valeur de l'effort fourni.

Nous sommes conscients qu'une évaluation plus formelle, à travers des formulaires et une analyse chiffrée des retours d'expérience, aurait permis une mesure plus précise de l'impact de l'IAg. Cependant, nous avons estimé que le bilan en tant qu'enseignante, ainsi que l'analyse des réponses à une question posée lors de l'examen, suffisaient pour tirer des conclusions sur l'usage de l'IAg dans la formation d'ingénieurs en alternance.

Cette approche pédagogique innovante s'est révélée enrichissante, aidant les étudiants à mieux structurer leurs idées, améliorer la qualité de leurs présentations et développer leur capacité d'analyse critique. L'expérimentation menée dans les cursus de GER à l'EiSINe et d'Informatique – Systèmes d'Information au CNAM de Reims a mis en évidence les bénéfices des outils d'IAg, mais aussi les défis qu'ils soulèvent. En confrontant plusieurs IA et en évaluant la pertinence des résultats, les étudiants ont développé une approche plus réflexive de leur apprentissage, tout en prenant conscience des limites et biais inhérents à ces technologies.

Toutefois, cette expérimentation a également mis en lumière la nécessité d'un encadrement pédagogique adapté afin d'éviter une utilisation passive de l'IAg et de prévenir une dépendance excessive. Si la majorité des étudiants ont su tirer parti de cette approche, certains ont eu tendance à accorder une confiance excessive aux résultats générés, sans toujours remettre en question leur fiabilité. Ces observations soulignent l'importance de renforcer l'accompagnement méthodologique et de sensibiliser davantage aux enjeux éthiques et épistémologiques liés à l'usage de l'IAg dans l'enseignement supérieur.
# 6. Bonnes pratiques pour l'intégration de l'IA générative dans les modules d'enseignement

À l'issue de notre expérimentation, plusieurs bonnes pratiques ont émergé pour encadrer efficacement l'usage de l'IAg dans les formations d'ingénieurs. Celles-ci peuvent constituer une base pour d'autres enseignants souhaitant intégrer ces outils dans leurs approches pédagogiques :

i. Encadrer l'utilisation de l'IAg dès le départ

* Expliquer les objectifs pédagogiques de l'intégration de l'IAg.

* Sensibiliser les étudiants aux limites et biais potentiels des modèles génératifs.

* Mettre en garde contre une utilisation passive ou automatique de l'outil.

ii. Proposer une grille d'évaluation adaptée

* Intégrer des critères spécifiques liés à l'analyse critique de l'information, la diversité des sources, et l'appropriation du contenu.

* Valoriser la capacité à remettre en question les résultats fournis par l'IA et à croiser les informations.

iii. Favoriser la confrontation de plusieurs IA

* Encourager les étudiants à utiliser différents outils d'IAg (ex. : ChatGPT, Claude, Mistral) pour comparer les réponses et détecter les incohérences.

* Introduire une étape d'analyse comparative dans la préparation des exposés.

iv. Imposer une phase de validation humaine

* Demander explicitement aux étudiants de reformuler ou restructurer les réponses obtenues, afin de favoriser une appropriation du contenu.

* Inclure une auto-évaluation de l'usage de l'IA dans le rendu final (ex. : "ce que j'ai utilisé, ce que j'ai modifié, ce que j'ai appris").

v. Instaurer un échange réflexif en classe

* Organiser des discussions post-présentation pour inciter au débat, à la critique des sources, et à l'analyse collective.

* Adopter une posture de facilitateur pour guider les échanges sans les diriger.

vi. Maintenir une exigence de rigueur

* Insister sur la qualité des supports visuels et la précision du langage utilisé.

* Exiger des références ou des sources, même lorsque les idées proviennent d'IAg.

vii. Introduire des séances de sensibilisation éthique

* Prévoir un module introductif sur les enjeux éthiques, le plagiat, et l'impact sociétal de l'IA.

* Encourager les étudiants à se positionner personnellement sur l'usage de ces outils.

viii. Prévoir une montée progressive en autonomie

* Débuter avec des consignes précises, puis ouvrir progressivement vers une utilisation plus libre et créative de l'IAg.

* Accompagner le développement d'un esprit critique et d'une autonomie méthodologique.
# 7. Conclusion

L'intégration de IAg dans la formation des ingénieurs en alternance représente une avancée pédagogique porteuse de nombreuses promesses. Elle permet de repenser les modalités d'apprentissage, d'enrichir les approches didactiques et de développer des compétences transversales essentielles. Toutefois, cette évolution requiert une vigilance accrue afin d'éviter une utilisation passive ou automatisée de l'outil, qui risquerait de nuire à l'engagement intellectuel des étudiants et à la qualité de leur apprentissage.

À l'avenir, un encadrement pédagogique plus structuré, combiné à une sensibilisation renforcée aux enjeux éthiques, épistémologiques et méthodologiques, sera indispensable pour assurer une intégration responsable et efficace de ces technologies. Notre retour d'expérience met ainsi en lumière tant les opportunités que les défis posés par l'usage de l'IAg dans la formation des ingénieurs. Pour en exploiter pleinement les bénéfices tout en limitant les dérives, une régulation consciente et adaptée de son utilisation est essentielle.

Suite aux recommandations formulées par les rapporteurs de cet article, que nous remercions vivement, nous projetons de conduire une enquête approfondie de type évaluation de l'enseignement par les étudiants. Un taux de participation significatif permettrait d'obtenir des données comparatives fiables et de mieux appréhender les effets de cette expérimentation sur les différents plans de l'apprentissage.

Dès lors, une réflexion plus large s'impose : Sommes-nous prêts à intégrer durablement l'IAg dans l'enseignement des ingénieurs ? Quels en sont, selon vous, les principaux apports, mais aussi les risques potentiels ?

# Références

[1] OpenAI. (2023). Chat GPT. Retrieved from https://openai.com/blog/chatgpt/

[2] https://www.univ-reims.fr/eisine/formations/filieres-ingenieurs/filieres-ingenieurs,22850,39638.html

https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes

[3] https://www.cnam-grandest.fr/formations/ing6800a/.

# Biographie des auteurs

**Ramla SADDEM** : Docteure-ingénieure en Informatique et titulaire d'un master en intelligence artificielle et systèmes d'aide à la décision de l'École nationale des sciences de l'informatique (ENSI) en Tunisie et docteure en Automatique, Génie Informatique, Traitement du Signal et Image de l'Ecole Centrale de Lille en France (cotutelle). Elle a acquis une expérience dans l'industrie en tant qu'ingénieure d'analyse et de développement chez International Information Development, Euro Information, la filiale informatique du groupe bancaire CM-CIC en Tunisie de 2006 à 2009. Elle a effectué un post-doctorat à Centrale Lille de janvier à août 2013. Depuis 2013, elle est enseignante-chercheuse à l'EiSINe et membre du CReSTIC à l'Université de Reims Champagne-Ardenne en France. Ses principaux intérêts de recherche portent sur l'application des techniques d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) dans le domaine du diagnostic des pannes des systèmes industriels en utilisant les jumeaux numériques.