L’atelier « Degrees of Intelligence: How Can Higher Education Make the Most of AI? », organisé le 19 juin 2026 sur le Purple Stage de VivaTech, a abordé l’un des sujets les plus sensibles de la transformation éducative : la place de l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur. Pendant cinquante minutes, R. Reginald DESROCHES, président de Rice University, Helen O’REILLY, Deputy Editor chez French Tech Journal, et Jason PALMER, Senior Innovation Fellow au National Center on Education and the Economy, ont confronté leurs lectures d’un système universitaire désormais contraint d’évoluer plus vite.
Le premier enseignement de la session tient à la nature même du changement. L’IA ne constitue pas un simple outil additionnel pour les établissements. Elle modifie les manières d’apprendre, d’évaluer, d’enseigner, de produire de la recherche et de préparer les étudiants à l’emploi. Les universités et grandes écoles ne peuvent donc pas se contenter d’autoriser ou d’interdire certains usages. Elles doivent repenser leurs modèles pédagogiques, leurs programmes, leurs règles d’évaluation et leur rôle dans la société.
R. Reginald DESROCHES a apporté le regard d’une université américaine fortement positionnée sur l’ingénierie, l’innovation et l’entrepreneuriat. À travers l’expérience de Rice University, il a montré que l’IA peut devenir un levier systémique lorsqu’elle est intégrée à l’ensemble du parcours étudiant. Les tuteurs intelligents, les simulations, les outils d’apprentissage adaptatif et les environnements numériques personnalisés permettent d’accompagner les étudiants de manière plus fine. Mais cette personnalisation ne doit pas transformer l’apprentissage en consommation automatisée de contenus. Elle doit renforcer l’autonomie intellectuelle, la capacité de raisonnement et la maîtrise des savoirs fondamentaux.
La présence de Rice University à VivaTech, avec sept start-ups deeptech, a aussi donné une dimension concrète à cette réflexion. L’enseignement supérieur ne forme plus seulement des diplômés. Il produit de la recherche, accompagne des projets entrepreneuriaux, crée des passerelles avec l’industrie et contribue directement à la compétitivité technologique. L’IA vient renforcer ce continuum entre laboratoire, salle de cours, incubation et marché. Elle oblige les établissements à rapprocher davantage formation, recherche et innovation.
Helen O’REILLY a apporté un regard européen, plus attentif aux cadres éthiques, aux enjeux de régulation et aux conditions d’accès. Le débat sur l’IA dans l’enseignement supérieur ne peut pas être séparé des questions d’inclusion, de souveraineté numérique et de protection des données. L’Europe dispose d’un écosystème dense d’écoles, d’universités, de laboratoires et d’acteurs EdTech, mais elle doit trouver son propre équilibre entre adoption technologique et exigences démocratiques. L’enjeu n’est pas seulement d’utiliser l’IA, mais de définir les conditions dans lesquelles elle peut être utilisée de manière responsable.
Jason PALMER a replacé la discussion dans le champ des politiques éducatives et de l’employabilité. Son intervention a insisté sur le décalage persistant entre certains cursus et les compétences réellement attendues par les organisations. L’IA accentue cette tension, car les métiers évoluent plus vite que les programmes. Les établissements doivent donc former des étudiants capables d’apprendre tout au long de leur vie, de changer de registre, de travailler avec des systèmes intelligents et de développer des compétences que la machine ne remplace pas : esprit critique, créativité, jugement, coopération, résilience et capacité à formuler les bons problèmes.
L’atelier a également abordé la question de l’interdisciplinarité. Les formations ne peuvent plus séparer strictement sciences, humanités, éthique, technologie et management. L’IA impose une culture hybride. Un ingénieur doit comprendre les implications sociales et éthiques de ses systèmes. Un juriste doit saisir les logiques algorithmiques qui transforment son métier. Un manager doit savoir interagir avec des outils d’aide à la décision sans renoncer à sa responsabilité. Cette hybridation devient un marqueur de qualité pour les établissements d’enseignement supérieur.
La question de l’évaluation a constitué un autre point de tension. Lorsque les étudiants disposent d’outils capables de rédiger, résumer, coder ou résoudre des problèmes complexes, les examens traditionnels perdent une partie de leur pertinence. Les intervenants ont ainsi souligné la nécessité d’inventer de nouvelles formes d’évaluation : projets appliqués, raisonnement oral, travaux collaboratifs, analyse critique, résolution de problèmes réels et capacité à justifier une démarche. L’objectif n’est pas de traquer l’usage de l’IA, mais de mesurer ce que l’étudiant comprend réellement.
L’atelier a aussi rappelé que l’IA peut renforcer les inégalités si son accès reste différencié. Les étudiants qui disposent des meilleurs outils, des meilleurs environnements numériques et d’un accompagnement pédagogique solide auront un avantage net. Les établissements doivent donc intégrer la question de l’équité dès le départ. Former à l’IA ne signifie pas seulement former les plus avancés. Cela implique de donner à tous les étudiants une compréhension minimale des usages, des risques, des biais et des limites de ces technologies.
Au terme de la session, le message était clair : l’enseignement supérieur ne peut pas traiter l’IA comme une mode technologique. Les universités et grandes écoles doivent l’intégrer sans abandonner leur mission centrale : former des esprits capables de penser, de décider, de créer et d’agir avec responsabilité. « Degrees of Intelligence » a rappelé que la valeur d’un diplôme ne reposera plus seulement sur l’accumulation de connaissances, mais sur la capacité à mobiliser ces connaissances dans un environnement transformé par l’IA. Pour les établissements, la question n’est plus de savoir s’il faut s’adapter, mais comment le faire sans perdre ce qui fonde leur légitimité.
