crises actuelles ? Quelles compétences robustes (« stables dans l’instabilité ») transmettre aux étudiants ? Comment stimuler l’engagement ? Comment concevoir des évaluations qui valorisent « le doute, la progression, l’erreur féconde, l’effort de réflexion plutôt que le résultat figé » ? « L’enseignant-chercheur et l’étudiant entrent peu à peu dans une démarche de vérification », pointe Frédéric Schoenaers. De quoi se désoler ? « Non. Vérifier est très intéressant car cela nous permet de pousser nos capacités scientifiques dans leurs derniers retranchements, de continuer à exercer notre art scientifique en allant chercher de quoi corroborer ou corriger ce qui est proposé par l’IA. » ÉDUCATION À L’IA Pour avancer dans ces sables mouvants, les autorités et le groupe “IA et enseignement” travaillent à plusieurs actions. Des expériences sont menées pour élaborer, à partir de logiciels open source, des outils d’IA locales – brassant des données définies et donc maîtrisées, dont pourraient se saisir des professeurs [lire l’encadré]. « Maîtriser la construction de ces outils et les données qui y sont injectées, afin de travailler sur des corpus sourcés » : telle est la voie défendue par le Pr Björn-Olav Dozo, directeur de la CARE numérique, au service de l’enseignement. Selon lui, l’université gagnerait, en n’étant ni dans le techno-enthousiasme ni dans le blocage absolu, à « prendre sérieusement à bras-le-corps la question de l’IA, analyser ce qu’elle propose, mais ne surtout pas lui déléguer la maîtrise des productions ». « Soyons des testeurs actifs pour dépasser ce moment de sidération, de grande tension psychologique et émotionnelle, voire de blessure narcissique par rapport à nos cerveaux humains face à ces productions de textes qui contrefont la pensée », ajoute-t-il encore. Soucieuses d’agir sur la formation – « beaucoup d’enseignants constatent que les étudiants, grands utilisateurs de l’IA, ne la maîtrisent pas encore bien », note Frédéric Schoenaers –, les autorités ont mandaté quelques professeurs pour travailler à des capsules vidéos en micro-learning dédiées aux usages de l’IA, disponibles d’ici le printemps. Au-delà de ce socle commun, est né en faculté des Sciences appliquées le cours d’“Introduction à la science des données et à l’intelligence artificielle” accessible non pas aux futurs ingénieurs, mais aux étudiants en sciences humaines, afin de les doter de connaissances informatiques, au-delà de leur formation de base. « L’IA est véritablement transdisciplinaire. L’objectif est de la démystifier en manipulant des outils, car c’est en comprenant son fonctionnement qu’on en perçoit les capacités et limites », explique Vân Anh Huynh-Thu, chargée de cours en informatique, titulaire de ce tout nouveau cours. Pour cette chercheuse depuis 15 ans dans l’IA, « il faut ouvrir la boîte, tout en étant très sensible aux biais et questions éthiques ». En formation toujours, un autre projet est dans les cartons, mais encore dépendant d’une avancée en termes de législation : la création d’une microcertification dédiée à l’IA, avec évaluation et diplôme à la clé, ouverte aux étudiants comme aux professionnels désireux de compléter leur bagage. COMITÉ DE PILOTAGE L’ULiège a par ailleurs opté pour une licence de l’outil d’IA Copilot, accessible aux étudiants et membres du personnel, garantissant la protection des données moyennant son utilisation avec son compte Microsoft ULiège. Fin 2025, le Segi comptabilisait près de 3000 utilisateurs dans l’Institution (connectés avec un compte ULiège) – un chiffre encore assez faible au vu des 34 000 personnes potentiellement concernées. Reflet, sans doute, de la domination des outils privés qui inondent le marché, ChatGPT en tête. 48 JANVIER-AVRIL 2026 I 293 I WWW.LQJ.ULIEGE.BE OMNI SCIENCES
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