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PRINCIPALES CARACTÉRISTIQUES

Sujets Spéciaux

Par la Dr Ghalia Nassreddine, Université Rafik Hariri, Liban ;

Dr Obada Al-Khatib, Université de Wollongong à Dubaï, Émirats Arabes Unis ;

Dr Mohamad Nassereddine, Université de Wollongong à Dubaï, Émirats Arabes Unis

Dr Tanujit Chakraborty, Université de la Sorbonne Abu Dhabi, Émirats Arabes Unis

Perspectives Académiques

Professeur Derin Ural, Université de Miami, États-Unis

Lumières sur le Leadership

Professeur Khalid Hussain, Doyen de la Faculté d'Ingénierie et d'Informatique, AURAK, Émirats Arabes Unis

Perspectives de l'Industrie

Dr. Waddah Ghanem Al Hashmi, Chairman of the OSH Federal Committee in the UAE

Voix Étudiante

Nour Mostafa Kamel, AURAK, Émirats Arabes Unis

Tendances

Anne-Gaelle Colom, Université de Westminster, Royaume-Uni

l'Ère

Édition Spéciale

Février 2025

Contenu

Éditorial

Bienvenue à la Lettre d'information

Universitaire

Laura Vasquez Bass

Sujets Spéciaux

Libérer le Potentiel de l'IA Générative dans l'Éducation en Ingénierie : Aperçu des Opportunités et des Défis

Par la Dr Ghalia Nassreddine, Département des Systèmes Informatiques, Université

Rafik Hariri, Liban ; Dr Obada Al-Khatib, École d'Ingénierie, Université de Wollongong à Dubaï, Émirats Arabes Unis ; Dr Mohamad Nassereddine, École d'Ingénierie, Université de Wollongong à Dubaï, Émirats Arabes Unis

Sujets Spéciaux

Transformer la Science des Données en Action : Études de Cas pour Construire un Avenir Durable grâce à l'Ingénierie des Données

Par le Dr Tanujit Chakraborty

Professeur Associé en Statistiques et Science des Données, Université de la Sorbonne Abu Dhabi, Émirats Arabes Unis

Perspectives Académiques

Arabes Unis et Directeur Principal dans le Secteur de l'Énergie 14

Enseigner un Cours d'Ingénierie avec un Chatbot en tant qu'Assistant Pédagogique

Par le Professeur Derin Ural, Faculté d'Ingénierie, Université de Miami, États-Unis

Le Rôle des Ingénieurs dans la Société et l'Industrie : Une Compétence de Vie, et Pas Nécessairement une Profession

Par le Dr Waddah S. Ghanem Al Hashmi, Président du Comité Fédéral de la SST aux Émirats

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Lumières sur le Leadership

Adopter des Solutions Basées sur l'IA à l'Université Américaine de Ras Al Khaimah (AURAK):

Entretien avec le Professeur Khalid Hussain, Doyen de la Faculté d'Ingénierie et d'Informatique

De la Résistance à l'Intégration : Réflexion sur Mon Parcours avec l'IA dans le Milieu Académique

Par Nour Mostafa Kamel, Licence en Génie Informatique, Université Américaine de Ras Al Khaimah (AURAK), Émirats Arabes Unis

S'adapter à l'Avenir : Se Préparer au Développement de Logiciels à l'Ère de l'IA Générative

Par Anne-Gaelle Colom, Directrice Adjointe de l'École et Directrice de l'Apprentissage et de l'Enseignement, École d'Informatique et de Génie, Université de Westminster, Londres, Royaume-Uni

Bienvenue à la Lettre d'information Universitaire

Ce fut une expérience formidable de travailler avec ce large éventail d’ingénieurs, et nous espérons sincèrement que vous apprécierez les perspectives intéressantes et les paroles de sagesse qu’ils ont à offrir.

Bien que je sois extrêmement heureuse d'avoir choisi de poursuivre des études avancées en sciences humaines — elles m'ont d'ailleurs rigoureusement préparée à mon travail avec la Lettre d'information Universitaire — la lecture de ce numéro fascinant sur les différentes voies de l'ingénierie et de l'intelligence artificielle m'a fait envier les étudiants chanceux qui ont ce parcours d'apprentissage devant eux. Ce numéro spécial, « L'ingénierie à l'ère de l'IA générative », rassemble une véritable diversité d'ingénieurs, formés en génie civil, mécanique ou environnemental, ainsi qu'en génie logiciel. Conscients de l'impact considérable de l'IA sur l'éducation, nous avons jugé opportun de mettre en lumière les débats en évolution sur la manière dont une discipline hautement technique comme l'ingénierie bénéficie grandement des capacités de rationalisation de l'IA, tout en considérant également ses dangers dans l'enseignement de l'ingénierie. L'auteure de la rubrique Voix Étudiante, Nour Mostafa Kamel, décrit avec perspicacité cette dialectique comme étant les « promesses et périls » de l'IA. Nous voulions nous interroger sur la manière dont les étudiants, dans diverses filières d'ingénierie, peuvent acquérir la culture de l'IA nécessaire à leur insertion professionnelle aujourd'hui, tout en développant les compétences pratiques et techniques considérables qui constituent la base des savoir-faire des ingénieurs. Les contributeurs de ce numéro ont répondu à notre appel avec réflexion et profondeur, offrant une abondance de conseils instructifs tant pour les institutions proposant des programmes d'ingénierie que pour les étudiants inscrits ou candidats à ces formations. Ils ont même posé de nombreuses questions qui, nous en sommes sûrs, offriront une lecture des plus enrichissantes.

En commençant le numéro avec le premier des deux articles de notre section Sujets Spéciaux, il s'agit d'un article coécrit très instructif par la Dr Ghalia Nassreddine de l'Université Rafik Hariri, Liban, et les Drs Obada Al-Khatib et Mohamad Nassereddine de l'Université de Wollongong à Dubaï, Émirats Arabes Unis. Ils offrent une discussion panoramique détaillée des opportunités et des défis auxquels les institutions sont confrontées lors de l'intégration de l'IA dans l'enseignement de l'ingénierie. Pour ceux qui cherchent à comprendre comment les technologies de l'IA peuvent être utilisées de diverses manières pour soutenir l'expérience étudiante, c'est une

Laura Vasquez Bass

lecture incontournable. Notre deuxième article des Sujets Spéciaux est rédigé par le Dr Tanujit Chakraborty, Professeur Associé en Statistiques et Science des Données à l'Université de la Sorbonne Abu Dhabi, Émirats Arabes Unis. Le Dr Chakraborty discute de la manière dont l'ingénierie de la science des données stimule les progrès vers les Objectifs de Développement Durable (ODD) des Nations Unies. Des techniques telles que l'apprentissage automatique, la prévision et l'IA générative transforment les données brutes en outils exploitables dans des domaines tels que la santé publique, la stabilité économique et la planification urbaine. Les études de cas qu'il met en avant montrent comment des solutions innovantes basées sur les données comblent le fossé entre la théorie et l'impact réel, dans le but de construire un avenir durable.

Dans la section Perspectives Académiques de ce numéro, la Professeure Derin Ural de l'Université de Miami (Floride, États-Unis) explore l'intégration d'un chatbot d'IA en tant qu'assistant pédagogique dans son cours d'ingénierie. Le chatbot, « Kay », a été conçu pour s'aligner sur les objectifs du cours, offrant un soutien en temps réel, des explications personnalisées et des résumés de sujets complexes aux étudiants. Le Dr Ural rapporte que les étudiants ont trouvé le chatbot accessible et précieux, en particulier ceux qui jonglent avec un emploi ou des horaires non traditionnels. Elle conclut que, bien qu'il n'ait pas — et ne puisse pas — remplacer l'enseignement humain, le chatbot a amélioré l'apprentissage et l'engagement, ce qui démontre le potentiel de l'IA à compléter les méthodes d'enseignement traditionnelles.

Dans notre prestigieuse section Lumières sur le leadership, nous retrouvons le Professeur Khalid Hussain, Doyen de la Faculté d'Ingénierie et d'Informatique à l'Université Américaine de Ras Al Khaimah (AURAK), Émirats Arabes Unis. Le Professeur Khalid évoque sa carrière académique de plus de trois décennies, commencée au Royaume-Uni. Il discute en profondeur des méthodes par lesquelles l'AURAK — première institution aux Émirats Arabes Unis à offrir un diplôme de licence en intelligence artificielle — s'adapte pour former efficacement ses étudiants à l'ère de l'IA. Il partage également des réflexions avisées sur la manière dont l'IA devrait être utilisée afin de préserver l'intégrité des compétences fondamentales en ingénierie, essentielles pour tous les ingénieurs.

Après le Professeur Khalid, nous avons le plaisir de vous présenter une nouvelle section de la Lettre d'information Universitaire. Nous sommes honorés de publier un article du Dr Waddah S. Ghanem Al Hashmi, Président du Comité Fédéral de la SST aux Émirats Arabes Unis et Directeur Principal dans le secteur de l'énergie, dans notre section Perspectives de l'industrie. Comme son titre l'indique, nous souhai-

tons offrir aux lecteurs de la Lettre d'information Universitaire l'opportunité d'entendre des professionnels chevronnés, actifs dans des carrières industrielles. Dans le cadre de ce numéro, le Dr Waddah, titulaire d'un doctorat en ingénierie environnementale de l'Université de Cardiff, Pays de Galles, Royaume-Uni, a connu une carrière extrêmement réussie et est aujourd'hui reconnu comme une autorité mondiale en matière de gouvernance et de leadership dans les domaines de la santé, de la sécurité, de l'environnement (SSE) et des organisations à haute fiabilité. Compte tenu de la diversité de son parcours professionnel, le Dr Waddah propose un article stimulant sur les compétences uniques des ingénieurs et suggère qu'ils ont beaucoup à offrir au-delà des frontières immédiates de leur discipline.

Comme je l'ai déjà mentionné, la contributrice de la section Voix Étudiante de ce numéro est Nour Mostafa Kamel, étudiante en licence de génie informatique à l'AURAK. Nour partage son expérience face à l'essor de l'IA, survenu au milieu de son parcours académique, expliquant comment son scepticisme initial envers les outils d'IA a diminué avec le temps. Elle écrit avec passion sur les joies et les difficultés de l'apprentissage manuel du codage informatique avant l'apparition des assistants IA capables de résoudre les erreurs inévitables. Son article aboutit à une conclusion éclairante : elle suggère que les universités devraient sérieusement envisager de limiter l’exposition excessive à l’IA pour les étudiants débutants, afin qu'ils ne passent pas à côté d'une expérience d'apprentissage essentielle : celle de faire face à la frustration et d'apprendre à résoudre des problèmes par eux-mêmes.

Pour clôturer ce numéro dans notre section Tendances, nous retrouvons Anne-Gaelle Colom de l'Université de Westminster, Londres, Royaume-Uni. Les propos d’Anne-Gaelle sont une lecture essentielle pour les ingénieurs en logiciels qui entrent dans le domaine. Elle expose avec expertise comment l'IA a non seulement transformé les compétences requises pour les développeurs, mais aussi comment le marché de l'emploi a évolué — en soulignant de manière très utile ce que les développeurs doivent faire pour rester compétitifs sur le marché actuel. À l’instar de Nour, Anne-Gaelle insiste sur l'importance des défis dans l'expérience d'apprentissage, soutenant que sans ces obstacles, les étudiants risquent de passer à côté du développement des compétences essentielles en pensée critique et en analyse, indispensables à leur réussite à long terme.

Ce fut une expérience formidable de travailler avec ce large éventail d'ingénieurs, et nous espérons sincèrement que vous apprécierez les perspectives intéressantes et les paroles de sagesse qu'ils ont à offrir.

Déverrouiller le Rôle de l'IA Générative dans l'Enseignement de l'Ingénierie

Aperçu de ses Opportunités et Défis

Dr Ghalia Nassreddine, Département des Systèmes Informatiques, Université Rafik Hariri, Liban

Dr Obada Al-Khatib, École d'Ingénierie, Université de Wollongong à Dubaï, Émirats Arabes Unis

Dr Mohamad Nassereddine, École d'Ingénierie, Université de Wollongong à Dubaï, Émirats Arabes Unis

GL'IA générative est un type d'intelligence artificielle (IA) qui produit du contenu nouveau et original, présentant une ressemblance frappante avec le contenu créé par des humains. Les systèmes d'IA traditionnels se concentrent sur la prédiction ou la classification de valeurs ou de catégories. Cependant, l'IA générative vise à produire un contenu adapté aux demandes des utilisateurs. Le contenu généré peut être du texte, des images, des graphiques, de l'audio ou de la vidéo. Au début des années 2010, l'IA générative a commencé à attirer l'attention, notamment grâce au développement considérable des techniques d'apprentissage profond et des modèles de transformateurs tels qu'OpenAI et ChatGPT. Elle est devenue un outil puissant pour créer du contenu réaliste et captivant capable d'imiter la créativité humaine.

L'intégration de l'IA générative peut être considérée comme la prochaine grande étape de l'évolution numérique. Elle est devenue l'une des technologies les plus prometteuses et significatives. Ses applications dans l'enseignement supérieur, en particulier dans les domaines du génie électrique et informatique, permettent de produire un contenu nouveau et original qui reflète étroitement le travail créé par l'homme. Cette approche a le potentiel de transformer le domaine. Elle peut contribuer à la création d'un environnement d'apprentissage interactif et plus engageant par rapport aux outils traditionnels, rendant l'éducation plus participative. Ces outils peuvent améliorer les processus cognitifs et aboutir à de meilleures performances académiques grâce à leur capacité à accroître l'engagement des étudiants. De plus, les outils d'IA générative favorisent des expéri-

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L'intégration

de l'IA générative peut être considérée comme la prochaine grande étape de l'évolution numérique. Elle est devenue

l'une des technologies les plus prometteuses et significatives.

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Cela permet d'ajuster les techniques d'apprentissage pour répondre aux besoins individuels, ce qui offre aux professeurs en génie électrique et informatique la possibilité de créer des supports plus interactifs afin de renforcer l'engagement des étudiants et de les préparer à des carrières industrielles.

ences d'apprentissage plus personnalisées, comme les systèmes de tutorat intelligent qui s'adaptent aux besoins et préférences uniques de chaque étudiant. Ces outils aident à identifier les faiblesses de chaque apprenant et à se concentrer davantage sur l'amélioration de ces points fragiles. De nombreuses organisations, telles que l'Organisation des Nations Unies pour l'éducation, la science et la culture (UNESCO), soulignent l'importance de l'apprentissage personnalisé et soutiennent des approches qui répondent aux besoins variés des étudiants. En outre, les systèmes de tutorat intelligent utilisent l'IA générative pour surveiller les performances des étudiants et fournir des retours en temps réel.

De plus, les technologies d'IA générative peuvent soutenir les étudiants ayant des besoins éducatifs spécifiques. Par exemple, des outils de reconnaissance vocale alimentés par l'IA, tels que Microsoft Translator, aident les étudiants malentendants, tandis que d'autres applications d'IA offrent des services de traduction en langue des signes en temps réel. Des outils comme ECHOES utilisent l'IA pour aider les enfants autistes à développer des compétences en communication sociale grâce à des simulations interactives, démontrant ainsi la capacité de l'IA à relever divers défis éducatifs. En outre, l'IA générative peut exploiter la réalité virtuelle et augmentée pour créer des environnements d'apprentissage basés sur la simulation, tels que l'apprentissage par le jeu.

Dr. Ghalia Nassreddine

L'apprentissage basé sur la simulation est un type d'apprentissage expérientiel dans lequel les étudiants doivent relever des défis complexes dans des environnements contrôlés en s'engageant dans des « scénarios de la vie réelle » reproduits. Ce programme est plus efficace que la plupart des cours basés sur des vidéos, car il favorise la rétention des connaissances acquises ; les scénarios étant identiques, les réponses des étudiants le sont également, et ils apprennent les méthodes exactes nécessaires pour accomplir des tâches dans un secteur donné. Par exemple, comme illustré ci-dessous, l'IA générative pourrait être utilisée pour créer des laboratoires virtuels où les étudiants interagissent avec des simulations de systèmes d'énergie renouvelable et se concentrent sur l'optimisation des performances d'un réseau hybride photovoltaïque (PV), éolien et connecté au réseau électrique. Ici, nous voyons des étudiants travailler sur la conception d’un système photovoltaïque à l’aide d’un laboratoire virtuel généré par un outil d’IA.

En outre, l'IA générative peut aider les enseignants en génie électrique et informatique à concevoir des cours en recommandant des structures, des prérequis et des séquences basées sur les objectifs pédagogiques en ingénierie et les tendances de l'industrie. Les technologies alimentées par l'IA générative peuvent contribuer à la production de manuels, de notes de cours et de modèles interactifs, permettant ainsi aux enseignants de gagner du temps tout en assurant la pertinence du contenu. De plus, les technologies d’évaluation et de rétroaction basées sur l’IA générative peuvent rationaliser le processus d’évaluation et réduire la charge de travail du corps professoral. L'illustration suivante guide les institutions sur la manière d'intégrer l'IA générative dans leurs systèmes.

Pour intégrer l'IA générative dans les cadres institutionnels, les départements d'ingénierie doivent d'abord identifier les domaines d'application pertinents tels que le soutien aux étudiants, l'administration ou le

“L'IA générative peut aider les enseignants en génie électrique et informatique à concevoir

des cours en recommandant des structures, des prérequis

et des séquences basés sur les objectifs éducatifs en ingénierie et les tendances de l'industrie. ”

développement des programmes. Les objectifs doivent être alignés sur les résultats d'apprentissage des programmes d'ingénierie, avec la participation du corps professoral et du personnel afin de répondre aux attentes et aux préoccupations. Le choix d'outils d'IA appropriés — tels que les chatbots et les recommandations de contenu basées sur l'IA — doit être en adéquation avec le budget et les objectifs institutionnels. La mise en place d'infrastructures de données robustes garantira la conformité avec le RGPD et la HIPAA, tandis que des sessions de formation pour le corps enseignant et le personnel sont essentielles pour une utilisation efficace des outils d'IA. Sensibiliser les étudiants au rôle et aux avantages de l'IA peut encourager leur participation et offrir des retours précieux sur son impact dans l'apprentissage et l'administration.

Malgré tous les avantages de l'intégration de l'IA générative dans l'enseignement supérieur en ingénierie, elle peut également présenter de nombreux défis, comme illustré ci-dessous :

• l'IA peuvent enfreindre la propriété intellectuelle et entraîner des risques juridiques et de réputation.

•

• Violations de la Vie Privée: Les ensembles de données utilisés pour entraîner les grands modèles de langage (LLMs) peuvent inclure des informations personnellement identifiables (PII). Les développeurs doivent s'assurer du respect des lois sur la confidentialité en excluant ou en supprimant les PII.

• Divulgation d'Informations Sensibles: L'accessibilité accrue des outils d'IA pourrait entraîner le partage accidentel d'informations sensibles telles que des données médicales ou des stratégies propriétaires. Une gouvernance claire, des directives précises et une communication efficace sont nécessaires pour protéger les informations sensibles et la propriété intellectuelle.

Pour relever ces défis et promouvoir une utilisation responsable de l'IA dans l'enseignement de l'ingénierie, il est essentiel de développer des cadres éthiques qui privilégient la transparence, l'équité et la responsabilité. De plus, les institutions doivent renforcer les mesures de cybersécurité afin de protéger les données sensibles de toutes les parties prenantes.

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• Provenance des Données: Les systèmes d'IA générative analysent d'énormes volumes de données qui peuvent être soumis à une gouvernance inadéquate, à une origine douteuse, à une utilisation non consentie ou à des biais. Ainsi, des influenceurs sociaux ou les systèmes d'IA eux-mêmes peuvent amplifier les erreurs.

2.

• Droits d'Auteur et Risques Juridiques: Les outils d'IA générative sont entraînés à partir de vastes bases de données provenant de sources diverses et parfois non clairement définies. Par conséquent, les résultats générés par 1.

Pour intégrer l'IA générative dans les cadres institutionnels, les départements d'ingénierie devraient d'abord identifier les domaines d'application tels que le soutien aux étudiants, l'administration ou le développement des programmes. Les objectifs doivent être alignés sur les résultats d'apprentissage des programmes d'ingénierie, avec la participation du corps professoral et du personnel afin de répondre aux attentes et aux préoccupations.

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Sujets Spéciauxt

Professeur Associé en Statistiques et Science des Données Université de la Sorbonne Abu Dhabi, Émirats Arabes Unis

Dr Tanujit Chakraborty

“Le

parcours des données à l'action n'est pas sans défis. Des problèmes tels que l'accès à des données fiables, la mise à l'échelle des solutions et l'adaptation des cadres aux conditions complexes du monde réel restent des obstacles majeurs.”

Les Objectifs de Développement Durable (ODD) des Nations Unies — l’agenda 2030 — représentent une feuille de route mondiale pour relever des défis urgents tels que la santé publique, la pauvreté, les inégalités, la durabilité et l'action climatique. Atteindre ces objectifs ambitieux nécessite plus que de simples idées ; cela demande des solutions capables de combler le fossé entre la théorie et la mise en œuvre concrète. C’est là qu’intervient l’ingénierie de la science des données, qui combine la puissance de l’intelligence artificielle (IA) et des approches innovantes de résolution de problèmes pour concevoir des outils pratiques qui font la différence.

En tirant parti de techniques telles que l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive et la prévision des séries chronologiques, les ingénieurs et les spécialistes des données peuvent transformer des données brutes en informations exploitables. Cependant, le passage des données à l'action n'est pas sans défis. Des problèmes tels que l'accès à des données fiables, la mise à l'échelle des solutions et l'adaptation des cadres aux conditions complexes du monde réel restent des obstacles majeurs. Les collaborations récentes — comme l'accord entre les gouvernements des Émirats Arabes Unis et de la France pour faire progresser l'IA — témoignent de la reconnaissance croissante de la science des données comme une discipline de l'ingénierie ayant le potentiel de relever ces défis et de favoriser les progrès mondiaux.

Dans cet article, explorons quelques exemples concrets où l'ingénierie de la science des données a permis de fournir des solutions percutantes alignées sur les ODD, démontrant ainsi comment ces outils contribuent à façonner un avenir plus durable.

Étude de Cas 1: Conception d’Outils d’IA pour des Applications de Santé Mobile (mHealth)

Imaginez recevoir un message de motivation sur votre téléphone vous encourageant à faire une promenade ou à pratiquer la pleine conscience. Ces petites incitations, alimentées par l'ingénierie de la science des données, font partie des interventions mHealth conçues pour améliorer le bien-être. Avec la dépendance croissante aux technologies mobiles, les applications mHealth jouent un rôle essentiel dans la réduction des disparités en matière de santé et la promotion de l'ODD 3 : Bonne Santé et Bien-être.

D'un point de vue ingénierie, la conception d'outils mHealth implique la création d'algorithmes capables de s'adapter et de s'optimiser en temps réel. Par exemple, l'apprentissage par renforcement (un type d'IA) aide ces systèmes à apprendre quels messages résonnent le mieux auprès des utilisateurs. Dans l'un de nos projets, nous avons développé un algorithme hybride utilisant l'échantillonnage de Thompson (une méthode d'apprentissage par renforcement) et des modèles statistiques pour

Comment pouvons-nous concevoir des villes qui ne soient pas seulement fonctionnelles, mais aussi durables ?

L'IA générative, un outil d'ingénierie de pointe, peut aider les urbanistes à visualiser et à créer les villes de demain

améliorer l'efficacité des messages de motivation dans les applications mHealth. Cette approche a été appliquée à l'application « Drink Less », qui aide les utilisateurs à réduire leur consommation d'alcool à risque. Les mêmes principes peuvent être étendus aux applications de pleine conscience et d'activité physique, démontrant ainsi comment les outils d'IA peuvent être conçus pour relever divers défis en matière de santé.

Étude de Cas 2 : Outils de Prévision pour la Croissance Économique et la Gestion des Épidémies

La prévision est une pierre angulaire de la science et de l'ingénierie — qu'il s'agisse de prédire la trajectoire d'une fusée ou l'augmentation des prix à la consommation. Dans le cadre de l'ODD 8 : Travail Décent et Croissance Économique, des prévisions précises aident les décideurs à concevoir des stratégies économiques efficaces. Par exemple, nous avons conçu un modèle de réseau neuronal ensembliste, FEWNet, pour prévoir les taux d'inflation dans des économies émergentes telles que le Brésil, la Russie, l'Inde et la Chine. En combinant des principes économétriques avec l'apprentissage automatique, FEWNet fournit des prévisions précises qui aident les banques centrales à prendre des décisions éclairées.

Mais la prévision ne se limite pas à l'économie. Elle est également cruciale pour la santé publique. La modélisation des épidémies, ou « epicasting », utilise des outils de science des données pour prédire

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la propagation de maladies telles que la dengue ou la grippe. Notre équipe a développé un logiciel qui intègre des caractéristiques clés des maladies afin de fournir des prévisions fiables, permettant ainsi des interventions rapides dans les régions touchées. Ces outils mettent en évidence l'ingéniosité de l'ingénierie nécessaire pour relever des défis variés, allant de la stabilisation des économies à la sauvegarde de vies humaines.

Étude de Cas 3: L'IA Générative pour des Villes Durables

L'urbanisation s'accélère, en particulier dans les pays en développement, entraînant des défis tels que la congestion du trafic, la pollution et la perte d'espaces verts. Comment pouvons-nous concevoir des villes qui soient non seulement fonctionnelles, mais aussi durables ? L'IA générative, un outil d'ingénierie de pointe, peut aider les urbanistes à visualiser et à créer les villes du futur.

Dans un projet récent aligné sur l'ODD 11 : Villes et Communautés Durables, nous avons combiné la modélisation statistique avec l'IA générative pour prédire la densité des réseaux routiers dans des villes indiennes de petite et moyenne taille. Ce travail répond à des questions essentielles, telles que : à quoi ressembleront nos villes futures ? Comment pouvons-nous planifier des infrastructures pour répondre à la demande croissante ? En utilisant des indicateurs spatiaux et des

données sur la mobilité humaine, notre cadre offre aux urbanistes des informations exploitables pour concevoir des réseaux routiers efficaces et durables. Des techniques similaires peuvent être adaptées à l’échelle mondiale, démontrant ainsi comment des solutions d'ingénierie peuvent répondre aux défis urbains.

Ces études de cas illustrent le potentiel transformateur de l'ingénierie de la science des données. Des applications de santé aux prévisions économiques, en passant par la planification urbaine, ces solutions montrent comment des données brutes peuvent être transformées en outils à fort impact. Mais le succès repose sur la collaboration. Les partenariats avec les décideurs politiques, les institutions internationales et des centres de recherche comme l'Université de la Sorbonne Abu Dhabi garantissent que ces outils ne sont pas seulement innovants, mais aussi pratiques et évolutifs.

En regardant vers l'avenir, nos recherches en cours se concentrent sur l'action climatique et la surveillance de la qualité de l'air, répondant à l'ODD 13 : Lutte contre les Changements Climatiques. Par exemple, nous développons des modèles d'apprentissage profond géométrique pour prévoir les niveaux de pollution de l'air dans des villes comme Delhi et Pékin. Ces outils, combinés à des principes d'ingénierie, pourraient aider à atténuer les effets du smog et à créer des environnements urbains plus sains.

Atteindre les ODD est une tâche monumentale, mais grâce à des solutions d'ingénierie innovantes basées sur les données, des efforts de collaboration et un engagement en faveur de la durabilité, l'avenir s'annonce prometteur. L'ingénierie de la science des données est plus qu'un domaine ; c'est un pont reliant les défis d'aujourd'hui aux solutions de demain.

Enseigner un Cours d'Ingénierie avec un Chatbot en tant qu'Assistant Pédagogique

Professeure Derin Ural

Professeure de Pratique, Département de Génie Civil et Architectural, Faculté d'Ingénierie, Université de Miami, Floride, États-Unis

Révolutionner les Approches

Pédagogiques grâce à l'Intelligence Artificielle

En tant que membre du corps professoral en ingénierie ayant adopté des pédagogies centrées sur l'étudiant, notamment l'apprentissage inversé et l'apprentissage actif tout au long de ma carrière de trois décennies, j'ai été curieuse d'expérimenter l'utilisation d'un chatbot d'intelligence artificielle (IA) pour enrichir l'expérience d'apprentissage de mes étudiants. J'ai constaté que l'intégration de l'IA dans les environnements éducatifs catalyse des changements profonds dans la manière dont les apprenants interagissent avec le contenu des cours et s'engagent plus efficacement dans le processus d'apprentissage. Grâce à la possibilité de créer des chatbots spécifiques à un cours ou à un sujet, l'IA est de plus en plus utilisée pour offrir des expériences d'apprentissage personnalisées aux étudiants. Cet article explore la mise en œuvre d'un chatbot en tant qu'assistant pédagogique dans un cours d'ingénierie à la Faculté d'Ingénierie de l'Université de Miami (UM). En examinant sa capacité à clarifier des concepts complexes, à répondre aux questions des étudiants à tout moment de la journée et à renforcer l'engagement, cette expérimentation contribue au débat croissant sur le rôle de l'IA dans l'enseignement supérieur. Les résultats, étayés par les retours des étudiants et des recherches académiques, soulignent son potentiel transformateur.

Chatbots d'IA : Un Changement de Paradigme dans l'Éducation

Le déploiement des chatbots d'IA représente un changement significatif dans les méthodologies de soutien éducatif, motivé par l'engagement à améliorer l'apprentissage des étudiants grâce à l'innovation technologique. En tant qu'enseignante en ingénierie, l'utilisation fondamentale des chatbots réside dans l'élaboration et l'explication des concepts, et non dans la résolution de problèmes. Ma décision de tester un chatbot s'est appuyée sur des recherches telles que celles de Tyton Partners, qui soulignent le potentiel de l'IA pour améliorer l'engagement académique. Parallèlement, des

“Le déploiement des chatbots d'IA représente un changement significatif dans les méthodologies de soutien éducatif, motivé par l'engagement à améliorer l'apprentissage des étudiants grâce à l'innovation technologique.”

études de Youth Today mettent en évidence la dépendance croissante des apprenants à l'égard des solutions basées sur l'IA pour répondre à leurs besoins académiques et informationnels. Comme le souligne The Chronicle of Higher Education, il est impératif d'équiper les enseignants des compétences nécessaires pour déployer efficacement des outils d'IA, afin de garantir un succès durable pour la génération d'apprenants qui s'appuie sur ces solutions. En participant à des ateliers de développement professionnel à l'UM, j'ai pu créer, tester et expérimenter des chatbots pour mes cours d'ingénierie cette année. Dans le domaine de l'enseignement de l'ingénierie, où la maîtrise de concepts théoriques et pratiques complexes est primordiale, j'ai constaté que les chatbots offrent un moyen adaptatif, engageant et, surtout, accessible pour répondre aux questions des étudiants sur le contenu des cours. La présence d'étudiants traditionnels et non traditionnels dans la classe a également prouvé que les deux groupes ont bénéficié du chatbot, les étudiants travaillant à plein temps en tirant le plus grand avantage. Le chatbot s'est révélé être une alternative efficace aux heures de bureau des enseignants, particulièrement pour ceux qui ont des emplois à temps plein.

Conception et Mise en Œuvre de l’Initiative du Chatbot

Le chatbot « Kay » utilisé dans mon cours a été méticuleusement configuré pour s’aligner sur les thématiques du cours et les objectifs d’apprentissage définis dans le programme. Le choix du nom « Kay » repose sur une référence vivante dans le domaine concerné, que les étudiants ont eu l’occasion de rencontrer lors d’une session pendant le

Spéciale |

semestre. Les fonctionnalités de Kay comprenaient la réponse aux questions techniques, la synthèse du contenu du cours, la comparaison de modèles, la présentation d’exemples de bonnes pratiques en ingénierie, ainsi que la récupération d’informations issues d’interactions antérieures afin de personnaliser l’accompagnement. D’un point de vue pédagogique, l’alignement des réponses du chatbot avec les objectifs du cours a nécessité un investissement initial important dans la conception des invites et la personnalisation, à travers un processus itératif de questions-réponses, en instruisant le chatbot à partager ses références. Après une phase de test approfondie, le chatbot était prêt à être expérimenté avec mes étudiants. En découvrant par surprise un lien vers un chatbot dans le programme du cours, les étudiants ont été intrigués lorsqu'il leur a été présenté comme un outil complémentaire destiné à enrichir, et non à remplacer, les méthodes d’enseignement direct.

Principales Capacités du Chatbot Spécifique au Cours :

• Formuler des explications détaillées des principes d’ingénierie.

• Offrir des résumés concis des points clés des thématiques abordées.

• Fournir des réponses en temps réel aux questions conceptuelles en dehors des heures de cours programmées, ce qui s’est avéré être la fonctionnalité la plus impactante.

Les étudiants ont été encouragés à utiliser le chatbot de manière régulière à travers des travaux qui les obligeaient d'abord à travailler sans y avoir accès, puis à comparer leurs résultats avec les synthèses fournies après interaction avec le chatbot. Cela leur a permis de donner des retours pour évaluer son efficacité. Au début du semestre, les étudiants interagissaient avec Kay en posant une ou deux questions lors de conversations brèves. Au fil

“67 % des étudiants participants étaient tout à fait d'accord et 33 % étaient d'accord pour dire que le chatbot a facilité une meilleure compréhension des sujets complexes et renforcé leur expérience d'apprentissage globale.”

du temps, leurs échanges sont devenus plus fluides, atteignant entre sept et neuf questions sur divers sujets du cours.

Perspectives Empiriques Basées sur les Retours des Étudiants

Une enquête structurée, menée à la fin du semestre auprès de l'ensemble des étudiants, a révélé des tendances significatives :

• Efficacité de l’Apprentissage Améliorée : 67 % des participants ont fortement approuvé et 33 % ont approuvé que le chatbot avait facilité une meilleure compréhension des sujets complexes et renforcé leur expérience d’apprentissage globale. Ils ont apprécié l'interaction avec le chatbot.

• Confiance Académique : 67 % des participants ont fortement approuvé et 33 % ont approuvé que le chatbot avait eu un impact positif sur leur développement en tant qu'étudiants plus compétents et confiants. Le chatbot était programmé pour adopter un état d'esprit axé sur la croissance et un ton poli, ce qui a été très apprécié par les étudiants.

• Adhésion Universelle : 100 % des répondants à l'enquête ont recommandé l'intégration continue des chatbots dans les futures éditions du cours.

Les retours qualitatifs des étudiants ont également mis en lumière l’impact du chatbot et son potentiel pour les cours à venir :

• « C'était vraiment utile... Il y avait des informations que j'oubliais souvent, et le chatbot pouvait toujours rappeler des informations des sessions précédentes. C'est définitivement un outil qui peut être bénéfique pour les étudiants, non pas pour tricher ou faire leurs devoirs à leur place, mais pour les aider sur les parties qu'ils ne comprennent pas. »

• « En tant que mère célibataire travaillant à plein temps, le chatbot m'a permis de poursuivre mes études... J'étais dans une situation où je prenais du retard dans mes cours et je pensais abandonner. Les interactions avec le chatbot tard dans la nuit ont été déterminantes pour ma réussite. Tous les cours devraient avoir un assistant pédagogique sous forme de chatbot ! »

Ces témoignages soulignent le rôle du chatbot d’IA dans la fourniture d’un soutien académique ciblé et individualisé, répondant aux divers besoins des étudiants.

Avantages de l'Intégration de l'IA dans l'Enseignement de l'Ingénierie

Les contributions du chatbot ont dépassé la simple réponse aux besoins académiques immédiats, offrant des avantages pédagogiques plus larges :

• Accessibilité Ininterrompue : Sa disponibilité 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 a permis aux étudiants de demander des clarifications et de renforcer leurs connaissances à tout moment et quel que soit leur emplacement.

• Apprentissage Personnalisé : En s'appuyant sur les données d'interaction, le chatbot a offert des conseils nuancés, adaptés aux parcours d'apprentissage individuels. En tant qu'enseignante ayant développé le chatbot, la possibilité de consulter anonymement les questions posées par les étudiants a permis de renforcer certains sujets pendant les heures de cours.

• Efficacité du Temps de Classe : En répondant aux questions fréquemment posées, le chatbot permet aux enseignants de consacrer plus de temps à des discussions approfondies et au mentorat.

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En tant que mère célibataire travaillant à plein temps, le chatbot m'a permis de poursuivre mes études… J'étais dans une situation où je prenais du retard dans mes cours et je pensais abandonner mes études. Les interactions avec le chatbot tard dans la nuit ont été déterminantes pour ma réussite. Tous les cours devraient avoir un assistant pédagogique sous forme de chatbot !

Imaginer l’Avenir de l’Apprentissage Amélioré par l’IA

Le déploiement d’un chatbot en tant qu’assistant pédagogique dans un cours d’ingénierie a permis de découvrir des perspectives précieuses et inattendues sur le potentiel de l’IA à enrichir les approches pédagogiques traditionnelles. Bien qu'il ne puisse pas se substituer à la profondeur de l’enseignement humain, le chatbot s'est avéré être un complément inestimable, améliorant l’accessibilité, l’engagement et l'efficacité. Les retours des étudiants ainsi que l'expérience des enseignants dans le cadre de ce projet pilote témoignent du potentiel des chatbots d’IA en tant qu’outil transformateur dans le domaine de l’éducation. À mesure que les technologies d’IA continuent de progresser, leur intégration dans les environnements académiques, que ce soit dans l’enseignement de l’ingénierie ou au-delà, représente une voie prometteuse pour redéfinir les contours de l’enseignement et de l’apprentissage au XXIe siècle.

Lumières sur le Leadership

Adopter des Solutions Basées sur l’IA à l’Université Américaine de Ras Al Khaimah (AURAK) :

Entretien avec le Professeur Khalid Hussain, Doyen de la Faculté d’Ingénierie et d’Informatique

Professeur Khalid, c’est un véritable plaisir de vous accueillir au sein du prestigieux groupe de leaders de l’enseignement supérieur présenté dans la Lettre d’Information Universitaire. Nous sommes ravis de découvrir vos points de vue exclusifs dans ce numéro spécial sur l’Ingénierie et l’IA Générative. Pourriez-vous commencer par partager avec nos lecteurs votre parcours académique et votre expérience en tant que leader ? Plus précisément, comment vos expériences vous ont-elles conduit à rejoindre l’AURAK en tant que doyen de la Faculté d’Ingénierie et d’Informatique ?

Mon parcours dans le milieu académique s'étend sur plus de trois décennies, au cours desquelles j'ai eu le privilège d'occuper des postes de direction à responsabilité croissante dans diverses institutions d'enseignement supérieur. Tout au long de ma carrière, j'ai exercé des fonctions variées, notamment en tant que doyen, chef

d'école, doyen associé et chef de département, ce qui m'a permis de développer une compréhension approfondie à la fois du leadership académique et des complexités liées à la croissance institutionnelle.

Avant de me lancer dans ma carrière universitaire, j'ai travaillé en tant qu'ingénieur de projet en raffinement automobile au sein de la Motor Industry Research Association (MIRA) au Royaume-Uni, une expérience qui m'a offert des connaissances précieuses sur l'industrie et qui a fortement influencé mon parcours académique. J'ai débuté ma carrière universitaire à l'Université de Bradford au Royaume-Uni en 1994, où j'ai passé plus de 20 ans à contribuer à l'enseignement et à la recherche en ingénierie, occupant finalement le poste de doyen de la faculté d'ingénierie pendant trois ans.

En 2016, j'ai rejoint l'Université de Wollongong à Dubaï (UOWD) en tant que doyen de la faculté

Professeur Khalid Hussain

Doyen de la Faculté d’Ingénierie et d’Informatique

d'ingénierie et des sciences de l'information, poste que j'ai occupé jusqu'en 2022.

Mon arrivée à l'AURAK en tant que doyen de la faculté d'ingénierie et d'informatique (SOEC) a été motivée par ma passion pour l'avancement de l'enseignement en ingénierie et en informatique, la promotion de l'innovation et l'amélioration des résultats des étudiants. Dans ce rôle, j'ai eu le privilège d'appliquer mon vaste savoir-faire en matière de leadership académique afin de guider l'université à travers une période de croissance significative et de visibilité accrue, en mettant l'accent sur la compétitivité mondiale et l'impact social.

L’AURAK est reconnue pour son engagement en faveur de l’avancement de l’enseignement en ingénierie. Comment voyez-vous l’alignement de l’IA générative avec les objectifs plus larges de l’université en matière d’innovation et d’excellence académique ?

À l’AURAK, nous reconnaissons que l’ingénierie et l’informatique sont au cœur de la réponse à certains des défis les plus pressants de la société, tels que le changement climatique, la durabilité, la rareté des ressources énergétiques, la sécurité, la croissance démographique, le vieillissement de la population ainsi que les préoc-

À l’AURAK, nous reconnaissons que l’ingénierie et l’informatique sont au cœur de la réponse à certains des défis sociétaux les plus pressants. “ “

cupations croissantes liées aux pénuries alimentaires et hydriques. Les ingénieurs sont à l’avant-garde de la recherche de solutions innovantes à ces enjeux mondiaux, et nous nous engageons à doter nos étudiants des connaissances et des compétences nécessaires pour contribuer de manière significative à ces efforts. Nos programmes d’ingénierie sont conçus pour mettre en avant des domaines clés en adéquation avec ces défis mondiaux, notamment le design, l’innovation, la durabilité, les technologies intelligentes, les villes intelligentes, les énergies renouvelables et, plus récemment, l’intelligence artificielle.

L’IA générative représente l’avant-garde de l’innovation technologique et son intégration dans nos programmes d’ingénierie et d’informatique s’aligne parfaitement avec la vision plus large de l’AURAK en matière d’excellence académique et d’innovation. L’université s’engage depuis longtemps à favoriser un environnement qui encourage la réflexion prospective, l’apprentissage axé sur la recherche et le développement de diplômés qui sont non seulement des experts dans leurs domaines, mais aussi capables de s’adapter aux exigences en constante évolution des industries modernes. Nous n’enseignons pas simplement à nos étudiants les derniers outils technologiques ; nous cultivons une culture de créativité, de pensée critique et d’innovation, des qualités essentielles pour réussir dans le paysage de l’ingénierie en constante évolution d’aujourd’hui.

En définitive, l’IA générative complète la mission de l’AURAK qui consiste à former la prochaine génération d’ingénieurs et de technologues capables de conduire des changements transformateurs, tant sur le plan régional que mondial, en dével-

oppant des solutions novatrices aux défis les plus cruciaux de notre époque.

Comme le souligne ce numéro, l'IA générative révolutionne les flux de travail en ingénierie, de la simulation à l'optimisation. Comment l’AURAK prépare-t-elle ses étudiants à adopter ces changements axés sur l’IA dans leurs futures carrières ?

science des données. Ces initiatives reflètent notre engagement à garantir que les étudiants issus de diverses disciplines en ingénierie disposent des connaissances fondamentales et des compétences en IA qui seront essentielles pour leurs carrières futures.

L’AURAK est à la pointe de l’enseignemen t de l’IA aux Émirats Arabes Unis, devenant fièrement la première institution du pays à offrir un programme de licence complet en intelligence artificielle.

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L’AURAK est à la pointe de l’enseignement de l’intelligence artificielle (IA) aux Émirats Arabes Unis, devenant fièrement la première institution du pays à offrir un programme de licence complet en IA. En raison du succès de ce programme et de la demande croissante, nous avons récemment introduit une mineure en IA accessible à tous les étudiants en ingénierie. Nous élargissons également notre offre de cycles supérieurs pour inclure un programme de master en IA et en

Nous préparons nos étudiants à adopter les transformations axées sur l’IA dans le secteur de l’ingénierie en intégrant les technologies de l’IA dans l’ensemble de nos programmes d’ingénierie et d’informatique. Nous proposons une gamme de cours spécialisés axés sur l’IA, l’apprentissage automatique (machine learning) et l’analyse de données, avec un fort accent sur leurs applications pratiques dans des contextes d’ingénierie. Ces cours, combinés à l’utilisation d’outils de pointe tels que des laboratoires de simulation alimentés par l’IA, des algorithmes d’optimisation et des modèles d’analyse prédictive, sont conçus non seulement pour fournir des connaissances théoriques, mais aussi pour doter les étudiants des compétences techniques nécessaires à l’application de solutions basées sur l’IA à des défis réels en ingénierie.

Quelles opportunités et quels défis voyez-vous dans l’intégration des outils d’IA générative dans les programmes d’ingénierie, notamment en ce qui concerne les considérations éthiques, la collaboration et le développement des compétences ?

L’intégration des outils d’IA générative dans les programmes d’ingénierie offre de nombreuses opportunités aux étudiants pour interagir avec l’une des technologies les plus transformatrices de notre époque. Ces outils permettent aux étudiants d’innover, d’optimiser des conceptions et de simuler des solutions à des défis d’ingénierie complexes de manière autrefois inimaginable. Par exemple, les outils de concep-

potentielles du déploiement de l’IA et à adopter un état d’esprit axé sur la responsabilité et la redevabilité.

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de résolution de problèmes. Cependant, comme vous l’avez mentionné, l’intégration de ces technologies présente également des défis. Le développement et le déploiement rapides de l’IA soulèvent des préoccupations liées à la protection des données, aux biais algorithmiques et aux impacts sociaux plus larges de l’automatisation, notamment en ce qui concerne

étudiants à évaluer de manière critique les conséquences potentielles du déploiement de l’IA et à adopter un état d’esprit axé sur la responsabilité et la redevabilité.

En plus de nos programmes d’ingénierie de base, nous collaborons avec des entreprises technologiques de premier plan et des experts de l’industrie pour

présence croissante de l’IA dans les industries de l’ingénierie influencera-t-elle les compétences clés requises pour les ingénieurs de demain ? Sur quoi les étudiants devraient-ils se concentrer dès maintenant pour rester compétitifs ?

La présence croissante de l’intelligence artificielle (IA) dans les

travail pour proposer des solutions innovantes. Cela inclut l’utilisation des technologies d’IA pour optimiser les processus d’ingénierie, concevoir des systèmes plus efficaces et durables, ainsi que résoudre des problèmes complexes et interdisciplinaires que les méthodes traditionnelles seules peinent à surmonter. Comme je l’ai mentionné, à l’AURAK, nous prépar-

er au sein d’équipes multidisciplinaires. À mesure que l’IA continue d’évoluer, les ingénieurs travailleront de plus en plus aux côtés de professionnels issus de domaines variés, tels que des informaticiens, des analystes commerciaux et même des spécialistes de l’éthique. La capacité à communiquer efficacement des idées complexes, à collaborer au sein d’équipes diversifiées et à réfléchir de

manière critique aux implications techniques et éthiques de l’utilisation responsable des applications de l’IA sera essentielle pour réussir.

En tant que doyen de la faculté d'ingénierie et d'informatique, comment conciliez-vous l'adoption des technologies de pointe avec le maintien des principes et des compétences fondamentaux en ingénierie qui restent essentiels ?

À l’AURAK, nous sommes convaincus qu’une compréhension solide des principes fondamentaux de l’ingénierie constitue la base sur laquelle des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA) doivent être construites. C’est pourquoi nous veillons à ce que nos étudiants maîtrisent les concepts de base de l’ingénierie avant d’aborder des domaines plus spécialisés comme l’IA et l’analyse de données. Par exemple, dans notre programme de génie mécanique, les étudiants apprennent d’abord les principes fondamentaux de la mécanique et de la thermodynamique, essentiels pour comprendre le comportement des systèmes. Ce n’est qu’ensuite qu’ils sont initiés à des sujets plus avancés, tels que l’optimisation de la conception basée sur l’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique pour la maintenance prédictive. Cela garantit que les étudiants ne se contentent pas de savoir utiliser des outils de pointe, mais qu’ils comprennent également les principes sous-jacents qui régissent leur application.

En plus des compétences techniques, nous mettons l’accent sur l’importance des compétences de base en ingénierie qui transcendent les technologies spécifiques. Par exemple, la pensée systémique, le processus de conception et la méthode scientifique sont des piliers clés de notre programme.

En fin de compte, notre objectif est de nous assurer que nos étudiants sont des penseurs critiques et

?

Je pense qu'il existe plusieurs domaines passionnants dans l'enseignement et la recherche en ingénierie et en informatique qui sont sur le point de façonner l'avenir de ce secteur. L'un des domaines les plus prometteurs est celui de l'ingénierie durable,

qui comprend les avancées dans les énergies renouvelables, les technologies vertes et le développement urbain durable. À l’AURAK, nous sommes profondément engagés en faveur de la durabilité et avons intégré cette dimension dans nos programmes d'ingénierie, conscients que les solutions d’ingénierie seront au cœur de la transformation de nos modes de production, de consommation et de gestion des ressources.

Un autre domaine en pleine expansion qui m'enthousiasme est le développement des systèmes intelligents, en particulier dans le contexte des villes intelligentes, de l'Internet des Objets (IoT) et de la robotique. Nous proposons des cours spécialisés et des projets dans ces domaines, permettant à nos étudiants de contribuer activement à la transformation numérique de la société. Enfin, je suis particulièrement enthousiaste à propos de l'impact croissant de l’ingénierie biomédicale,

un domaine qui révolutionnera les soins de santé et les technologies médicales. Avec des avancées dans des domaines tels que la robotique médicale, la médecine personnalisée et la bio-informatique, les ingénieurs biomédicaux joueront un rôle clé dans la définition de l’avenir des soins de santé.

Merci pour toutes vos réflexions, Professeur Khalid. En conclusion, quelles perspectives passionnantes s’annoncent pour la faculté d’ingénierie de l’AURAK ? À quoi les étudiants actuels et futurs peuvent-ils s’attendre ?

Je suis extrêmement enthousiaste quant aux promesses de l’avenir et convaincu que les nombreuses initiatives passionnantes à venir amélioreront de manière significative à la fois l’expérience académique et les perspectives de carrière de nos étudiants. La faculté d’ingénierie et d’informatique s’engage à étendre ses centres de

recherche pour se concentrer sur des domaines de pointe tels que l’intelligence artificielle (IA), les systèmes intelligents et l’énergie durable, tout en intensifiant nos efforts pour renforcer la collaboration avec l’industrie.

Pour favoriser davantage l’employabilité, nous faisons constamment évoluer nos programmes académiques afin de rester alignés sur les besoins du marché du travail. Nous mettons également l’accent sur le développement de relations solides avec nos anciens élèves, qui jouent un rôle clé dans la réussite de nos étudiants grâce au mentorat, à l’orientation professionnelle et aux opportunités d’insertion sur le marché de l’emploi. Alors que nous continuons à croître et à évoluer, les étudiants de l’AURAK peuvent s’attendre à rejoindre une communauté académique dynamique, dédiée à l’innovation, à la collaboration et à la préparation à la vie professionnelle.

académique et les perspectives de carrière de nos étudiants.

Perspectives de l'Industrie

Le Rôle des Ingénieurs dans la Société et l'Industrie

Une Compétence de Vie, et pas Nécessairement une Profession

Dr Waddah S Ghanem Al Hashmi BEng (Hons), DipSM, DipEM, MBA, MSc, AFIChemE, FEI, MIoD, FIEMA

Président du Comité Fédéral de la Sécurité et de la Santé au Travail (OSH) aux Émirats Arabes Unis et Directeur Principal dans le Secteur de l'Énergie

Je suis un fervent défenseur de la recherche appliquée et je crois que l'apprentissage académique, s'il n'est pas traduit en actions industrielles (c'est-à-dire professionnelles), revient parfois à conserver une boîte de chocolats jusqu'à ce qu'elle atteigne sa date de péremption.

MBeaucoup m'ont demandé, en tant que leader — et plus particulièrement en tant que directeur depuis 15 ans de ma carrière — quelle a été la formation ou la certification la plus déterminante pour ma réussite dans mes différents rôles dans l'industrie, à la fois dans mon emploi à temps plein ainsi que dans mes activités extra-professionnelles liées au monde des affaires et de l'industrie. Je travaille depuis un peu plus de 28 ans maintenant et j'ai occupé environ sept postes différents, principalement dans une entreprise énergétique basée à Dubaï, mais aussi dans le conseil il y a longtemps. Mon travail a essentiellement porté sur l'environnement, la santé et la sécurité (EHS), mais j'ai également exploré de nombreux autres domaines tels que la durabilité, la planification de la continuité des activités, la gouvernance d'entreprise, l'excellence opérationnelle, l'apprentissage réflexif, et bien d'autres encore.

Je suis un fervent défenseur de la recherche appliquée et je crois que l'apprentissage académique, s'il n'est pas traduit en actions industrielles (c'est-à-dire professionnelles), revient parfois à conserver une boîte de chocolats jusqu'à ce qu'elle atteigne sa date de péremption. Il devrait exister une spirale d'apprentissage et de savoir pour chacun, et c'est pourquoi je me suis davantage intéressé aux processus d'apprentissage qu'à la connaissance elle-même, surtout au cours des 15 dernières années. J'ai longuement réfléchi à la question du succès et j'ai réalisé que mes bases en ingénierie et ce que l'étude de l'ingénierie m'a appris sur « le processus de réflexion » ont été déterminants. La première chose que l'on apprend en tant qu'ingénieur, c'est sa mission, qui consiste simplement à résoudre un problème ou à trouver un moyen de faciliter la vie des gens. Vous voulez passer d'une rive à l'autre d'une rivière, alors vous construisez un pont.

Ainsi, lorsque vous construisez un pont, vous commencez à apprendre, au-delà des évidences — les mathématiques de l'ingénierie, la physique, les calculs, la conception, etc. — chaque objectif qu'il servira et combien de personnes il servira. Après avoir identifié le problème et exploré les solutions possibles, vient l'étape de la définition du périmètre de la solution. Vous envisagez ensuite diverses options, en comprenant les ressources nécessaires pour répondre à ce périmètre, puis vous construisez la solution pour résoudre le problème initial. Le diable se cache dans les détails, qui sont gérés par une équipe pluridisciplinaire composée d'ingénieurs et d'architectes. Bien qu'ils viennent de disciplines différentes, ils sont tous des ingénieurs formés sur les mêmes bases — certains dans les mêmes matières fondamentales — mais, surtout, tous ont été formés à penser de manière systématique, logique, en appliquant la pensée latérale et des approches scientifiques.

Il est fascinant de constater comment une équipe d’ingénieurs, formée pour parler le même langage fonctionnel et réfléchir sur la base des mêmes principes fondamentaux, peut se rassembler et travailler efficacement sur des défis pratiques. En fait, lors de ma première année à l’université, j’ai étudié aux côtés de tous les ingénieurs de première année, y compris les ingénieurs en mécanique, en électricité,

cours ensemble en deuxième année, avant de commencer à nous spécialiser. Il s’agissait de cours tels que les études énergétiques avec les ingénieurs électriciens, le génie géotechnique avec les ingénieurs civils et la thermodynamique avancée avec les ingénieurs en mécanique.

Cela fait maintenant 20 ans que je n’occupe plus de poste nécessitant des compétences directement liées à ma spécialisation en ingénierie. La plupart de mes collègues sont dans la même situation, et beaucoup d’ingénieurs n’utilisent plus de manière significative leurs connaissances techniques spécialisées au-delà des 5 à 10 premières années de leur carrière. Je suis ingénieur en environnement, diplômé il y a environ 30 ans avec un BEng (Hons). Obtenir mon diplôme à Cardiff, dans le sud du Pays de Galles au Royaume-Uni, a été une expérience enrichissante, car seulement deux ou trois ans avant mon arrivée, le programme était axé sur le génie des matériaux et des mines. Avec la fermeture de la plupart des mines, il est devenu nécessaire de former un nouveau type d’ingénieur capable de relever les défis liés au nettoyage des dégâts causés par les industries minières et d’extraction. Nous étions motivés à réaffecter les terres, les équipements et les compétences pour l’avenir !

Les ingénieurs sont agiles. D’un programme d’ingénierie conçu pour construire et exploiter des mines à un programme destiné à fermer et à démanteler ces mêmes mines et leurs infrastructures associées, un ingénieur est nécessaire dans les deux cas. Et il est possible de transformer rapidement un ingénieur d’un domaine à un autre. C’est

“Les ingénieurs sont agiles... c'est ce qui est fascinant chez eux et c’est d’ailleurs pourquoi les ingénieurs peuvent, plus tard dans leur carrière, exercer

de nombreuses autres professions, telles que l'informatique, la finance, la gestion, etc. ”

ce qui rend les ingénieurs si fascinants et explique pourquoi ils peuvent, plus tard dans leur carrière, exercer de nombreuses autres professions, telles que l’informatique, la finance, la gestion, etc. En fait, bien qu’ils soient parfois considérés comme ayant des compétences interpersonnelles moins développées, de nombreuses entreprises européennes ont recruté, dans les années 2000, des ingénieurs ayant des expériences organisationnelles diversifiées pour occuper des rôles en ressources humaines.

J'ai même utilisé mes compétences en ingénierie pour aider à créer des entreprises. En tant qu’expert en gouvernance et en leadership, une grande partie du travail de structuration que j'ai réalisé reposait sur ma pensée structurée d’ingénieur. En tant que directeur, la conception des postes relevant de mes responsabilités dans des domaines tels que l’environnement, la santé et la sécurité (EHS), la durabilité, l’excellence opérationnelle ou l’assurance maritime, s’appuyait sur des compétences de base, une pensée rationnelle et des approches basées sur des cadres méthodologiques que j'ai acquis lors de ma formation et que j'ai continué à approfondir au fil des années, de manière autonome.

Avec l'avènement des développements numériques, y compris la puissance de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) explorée dans ce numéro spécial, je pense que les ingénieurs se trouvent à la croisée de deux générations. La génération plus âgée comprend et apprécie les principes fondamentaux de l’apprentissage en ingénierie. Lorsque j’ai obtenu mon diplôme d’ingénieur dans les années 90, nous utilisions encore du papier et des stylos à plume pour réaliser des dessins techniques. J'ai d’ailleurs commencé à utiliser un modèle très basique du logiciel AutoCAD vers la fin de mes études.

En ce qui concerne la programmation, nous utilisions encore un programme appelé Fortran 77,

D’un autre côté, le progrès et le développement dans le monde d’aujourd’hui nécessitent de la rapidité, avec une attente croissante que les choses soient accomplies plus vite, mieux et avec moins d’erreurs. Il serait trop ambitieux pour un article comme celui-ci d’aborder en profondeur les défis actuels liés à la précision de l’utilisation de ChatGPT, par exemple. Cependant, ce que je considère comme essentiel pour un ingénieur, c’est de comprendre et d’apprécier que, quelle que soit la technologie utilisée pour les assister dans leurs tâches, ils restent, en fin de compte, responsables et redevables de ce qu’ils produisent en tant qu’ingénieurs. Ce sens de la responsabilité personnelle et de l’appropriation du travail réalisé ne doit jamais être perdu.

Enfin, les ingénieurs ont souvent été stigmatisés pour un manque présumé d’intelligence émotionnelle ou d’empathie. Je suis d’accord sur le fait que les ingénieurs peuvent parfois être très

ager un diplôme en ingénierie, non pas néces sairement comme une voie directe vers une carrière d’« ingénieur »,

Ce que je considère comme essentiel pour un ingénieur, c'est de comprendre et d'apprécier que, quelle que soit la technologie utilisée pour les assister dans leurs tâches, ils restent, en fin de compte, responsables et redevables de ce qu'ils produisent en tant qu'ingénieurs

De la Résistance à l’Intégration :

Réflexion sur mon Parcours avec l’IA dans le Milieu Universitaire

Nour Mostafa Kamel

Licence en Génie Informatique

Université Américaine de Ras Al Khaimah (AURAK), Émirats Arabes Unis

En tant qu’étudiante en dernière année de génie informatique à l’AURAK, je me retrouve, comme beaucoup d’autres en cette période, à réfléchir aux promesses et aux dangers liés à l'essor de l’intelligence artificielle (IA). L’AURAK, avec sa vision avant-gardiste et sa culture axée sur l’excellence, m’a offert de nombreuses opportunités d’interagir directement avec divers services d’IA dans des tâches variées. Dans cet essai, je partagerai quelques réflexions basées sur mon expérience, en me posant la question suivante : Quel est le rôle de l’IA dans l’éducation ? Est-ce un outil, un tuteur ou une tentation?

L’IA promet des avancées transformatrices dans tous les domaines, et l’éducation n’échappe pas à cette dynamique. En repensant à mon propre parcours, je suis reconnaissante que des outils comme ChatGPT n’aient pas existé lorsque j’ai suivi mon tout premier cours de programmation. La difficulté de traquer manuellement les erreurs, de rechercher les points-virgules oubliés et de rédiger mes propres commentaires sur chaque ligne — de peur d’oublier leur fonctionnalité — a constitué des étapes essentielles dans mon apprentissage. Le mot-clé dans la phrase précédente est « difficulté » ; c’est justement cet aspect qui a rendu mes progrès d’apprentissage inoubliables. Peut-être qu’un processus chimique dans mon cerveau a été activé pour me faire apprécier davantage ces connaissances durement acquises et m’inciter à les conserver précieusement, en raison du temps et des efforts nécessaires pour les comprendre. La rapidité avec laquelle ChatGPT répond à nos questions et « résout » nos problèmes conduit, selon moi, à un oubli tout aussi rapide de ce que nous avons appris. C’est là, à mon sens, l’un des plus grands risques de cet outil.

Adopter l'IA dans mon flux de travail a été un parcours semé de scepticisme. Je me souviens avoir été la dernière de mon cercle d'amis à l'utiliser ouvertement, si je l'utilisais tout court. Mon aversion initiale provenait d'une grande inquiétude concernant l'authenticité de mon travail et l'image que j'avais de mon intégrité — qu'elle soit académique ou autre. Je me demandais souvent : « Et si un jour j'obtiens la note maximale et que je me demande si c'est moi qui l'ai méritée ou ChatGPT ? Quel impact cela aurait-il sur ma confiance en mes capacités et, plus important encore, cela rendrait-il

La

difficulté de traquer manuellement les erreurs, de rechercher les points-virgules oubliés et de rédiger mes propres commentaires sur chaque ligne — de peur d’oublier sa fonctionnalité

— a été un repère crucial dans mon parcours d’apprentissage. “ “

mon cerveau paresseux ? Comment puis-je l'exploiter sans me perdre — sans perdre ma voix — dans le processus ? » À ses débuts, l'IA était connue comme la solution de facilité pour les étudiants paresseux. Néanmoins, malgré mes réserves initiales, il est de plus en plus évident que l'IA devient de plus en plus fiable et refuser de l'adopter reviendrait à perdre un avantage concurrentiel. J'ai commencé à voir mes professeurs en parler ouvertement et, soudainement, ce n'était plus aussi scandaleux ni honteux. Il s'agissait d'une question d'utilisation correcte pour rester dans la course, d'utilisation incorrecte et de risque de compromettre une carrière à peine commencée. Au fil du temps, j'ai appris à consulter des sites d'IA pour des tâches telles que la réexplication de diapositives que je ne comprenais pas ou la réponse à des questions très spécifiques que les recherches Google classiques ne parvenaient pas à résoudre. Cela m'a également aidé à accélérer le processus d'apprentissage de nouveaux langages de programmation, non seulement en générant du code hautement personnalisé (qui parfois ne fonctionne pas), mais aussi en l'expliquant ligne par ligne. Bien que la chasse aux points-virgules me manque, l'IA est devenue une sorte de tuteur virtuel : elle répond instantanément et ne se lasse jamais de mes questions incessantes. C'est comme si chaque étudiant de notre génération avait désormais un diplôme non officiel en ingénierie des prompts.

Bien que les outils d'IA puissent être incroyablement utiles, ils sont loin d'être parfaits. L'un de leurs plus grands problèmes, par exemple, est d'inventer des sources pour justifier leurs affirmations ou de s'étendre dans des discours fleuris là où ce n'est pas approprié. Combien de fois avez-vous cliqué sur un lien fourni par ChatGPT pour vous retrouver dans le vide ? Pour utiliser l'IA efficacement, il faut apprendre à maîtriser l'outil et investir du temps

pour évaluer ses résultats. En fait, même dans ce cas, les résultats peuvent souvent être de qualité très discutable. Ce que la plupart des étudiants ne considèrent pas vraiment, c'est que l'écriture est un processus, pas seulement un produit fini. Si un étudiant ne passe pas par ce processus, le produit final n'est pas une preuve fiable d'apprentissage. Les synapses cérébrales se forment précisément lors de ces moments (souvent frustrants) où l'on essaie de formuler des idées ou de trouver cet élément manquant dans une équation. Sauter cette étape grâce à des raccourcis IA compromet le développement de la pensée critique. En interagissant quotidiennement avec des outils d'IA, je m'efforce consciemment de ne jamais leur permettre de prendre le contrôle de mon processus créatif ni de faire le « travail de réflexion » à ma place. L'auteure Joanna Maciejewska a déclaré : « Je veux que l'IA fasse ma lessive et ma vaisselle pour que je puisse créer de l'art et écrire, pas que l'IA crée mon art et écrive à ma place pendant que je fais la lessive et la vaisselle », ce qui résonne profondément en moi. L'ingénierie, du moins d'un point de vue conceptuel, est après tout une forme d'art.

Il est évident pour moi, en tant que personne ayant vécu le “boom de l’IA” en plein milieu de son cursus, que l’utilisation de l’IA devrait être limitée dans les cours fondamentaux.

Même avant l'avènement de l'IA, le système éducatif avait besoin d'une réforme en profondeur. Peut-être que l'IA est le catalyseur qui apportera enfin les changements que les générations futures méritent. En regardant vers l'avenir, je n'ai pas peur que l'IA puisse « prendre le contrôle » de mon futur emploi. L'un de mes professeurs nous a dit en cours que l'invention de ChatGPT pour les programmeurs est comparable à l'invention des calculatrices pour les mathématiciens. Cela accélère le processus, nous permettant de nous concentrer sur la résolution de problèmes significatifs plutôt que de perdre du temps sur des tâches répétitives. L'IA est, dans son essence, un outil — un outil puissant capable d'améliorer la productivité, de rationaliser les flux de travail et d'ouvrir de nouvelles voies d'opportunités et d'inspiration. Elle nous pousse à repenser les structures traditionnelles, permettant aux ingénieurs d'explorer des territoires inédits de manière plus efficace. Il est évident pour moi, en tant que personne ayant vécu le « boom de l'IA » en plein milieu de son cursus, que l'utilisation de l'IA devrait être limitée dans les cours fondamentaux. Les outils d'IA devraient plutôt être réservés à des stades plus avancés, lorsque les individus possèdent une base de connaissances solide et peuvent l'utiliser pour améliorer leur productivité et les assister, plutôt que comme un moyen de « sauvetage ». Nous devrions exploiter les capacités de l'IA pour amplifier nos efforts, et non pour les remplacer. L'IA est là pour nous aider, pas pour nous remplacer, et reconnaître cette distinction est la clé pour libérer son véritable potentiel dans n'importe quel domaine.

Tendances S’adapter à l’Avenir :

Se Préparer au Développement de Logiciels à l’Ère de l’IA Générative

Anne-Gaelle Colom

Directrice Adjointe de l'École et Directrice de l'Apprentissage et de l'Enseignement, École d'Informatique et de Génie, Université de Westminster, Londres, Royaume-Uni

L’IA générative révolutionne le développement de logiciels, permettant aux développeurs d’écrire du code et de créer des prototypes d’applications beaucoup plus rapidement qu’auparavant. Ces avancées offrent des gains d’efficacité significatifs, mais annoncent également un changement majeur dans les compétences requises pour les développeurs de logiciels. En fin de compte, l’IA générative redéfinira les rôles des développeurs ainsi que les attentes placées sur eux. Pour les futurs étudiants, les parents et les éducateurs, comprendre ces changements est crucial pour se préparer à l’avenir.

Les outils d'IA, tels que GitHub Copilot, ChatGPT et Cursor, excellent dans la production de code hautement modulaire et la résolution de problèmes déjà rencontrés ou bien définis. Cela signifie que la demande pour les développeurs juniors, qui se concentraient traditionnellement sur ces tâches, est en déclin. Les entreprises passent d'un modèle de recrutement de développeurs juniors à la recherche de professionnels dotés de compétences plus avancées, capables de développer de nouveaux flux de travail intégrant des solutions d'IA.

Pour rester pertinents, les développeurs devront être capables d’examiner, d’évaluer, d’améliorer et d’intégrer du code généré par l’IA dans des systèmes complexes. Cela est également vrai pour les étudiants qui souhaitent entrer dans la profession. Le besoin pour eux de développer une base solide en principes fondamentaux de l’informatique n’a jamais été aussi crucial. Les développeurs aux compétences limitées seront complètement remplacés par l’IA, et nous anticipons au contraire un besoin accru de personnes capables d’occuper des rôles nécessitant une pensée critique et une supervision stratégique. Laissez-moi vous expliquer pourquoi.

On peut affirmer que l’IA améliore considérablement l’efficacité et les capacités de tous les programmeurs. Cependant, la réalité est un peu différente. Les développeurs ayant une grande expérience dans la création de solutions complexes ont appris à anticiper, à reconnaître et à résoudre des problèmes. Ils peuvent utiliser l’IA

“C’est dans ce que j’appellerais la “souffrance” que les étudiants développent des compétences essentielles en pensée critique, en dépannage et en résolution de problèmes, nécessaires pour devenir de bons développeurs.”

En fin de compte, l’IA générative redéfinira les rôles des développeurs de logiciels ainsi que les attentes à leur égard. Pour les futurs étudiants, leurs parents et les éducateurs, comprendre ces changements est essentiel pour se préparer à l’avenir.

comme un outil pour créer rapidement divers prototypes de solutions, qu’ils peuvent ensuite challenger, tester et optimiser, enrichissant ainsi leurs connaissances au passage. Ils comprennent également l’importance de la maintenabilité du code. En conséquence, ils évaluent et affinent systématiquement les suggestions générées par l’IA afin de garantir la qualité du code, tout en se concentrant sur des décisions architecturales complexes et l’intégration stratégique. En d’autres termes, les développeurs expérimentés utilisent l’IA pour accélérer la mise en œuvre des solutions qu’ils ont conçues, élaborées — ou du moins qu’ils maîtrisent parfaitement.

Pour les étudiants et les développeurs novices, coder avec l’IA ressemble au départ à de la magie. L’IA est en effet capable de créer des prototypes en quelques minutes et de répondre à la plupart des exigences d’une application réelle moyenne. En conséquence, la tentation de trop dépendre de l’IA est énorme. Un processus d’apprentissage traditionnel du développement logiciel implique d’écrire du code à partir de zéro, de le tester, de commettre des erreurs, d’introduire des bugs, de les corriger et de réfléchir à ces expériences. Ce processus itératif, bien que difficile, est là où se produit l’essentiel de l’apprentissage en profondeur. C’est dans ce que j’appellerais la « souffrance » — la frustration liée au débogage, la persévérance nécessaire pour résoudre des problèmes et le moment d’illumination où la compréhension s’installe — que les étudiants développent les compétences essentielles en pensée critique, en dépannage et en résolution de problèmes, nécessaires pour devenir de bons développeurs.

L’IA générative peut court-circuiter ce processus en fournissant des solutions toutes faites. Lorsqu’un

étudiant s’appuie trop sur du code généré par l’IA, il passe à côté d’occasions précieuses de comprendre pleinement la logique, la structure et les subtilités de la programmation. Lutter pour résoudre un problème et apprendre à le surmonter est ce qui construit la résilience et l’expertise nécessaires pour relever des défis plus complexes à l’avenir. Ainsi, sans un effort délibéré, les développeurs juniors risquent de passer à côté des principes fondamentaux de l’informatique et des expériences de résolution de problèmes en profondeur qui favorisent la croissance.

Les établissements d’enseignement doivent constamment adapter leurs programmes pour refléter les tendances de l’industrie, et cela est particulièrement vrai dans ce contexte. Les compétences traditionnelles en codage restent essentielles, mais elles doivent désormais être complétées par :

• Culture de l'IA: Comprendre comment intégrer et optimiser les outils d’IA dans les flux de travail.

• Pensée Critique et Créativité: Évaluer et affiner les résultats générés par l’IA pour en garantir la précision et la pertinence.

• Conscience Éthique : Aborder les biais et assurer une utilisation responsable de l’IA.

• Compréhension des Problèmes: Développer une compréhension approfondie des problèmes afin de guider efficacement l’IA dans la création de solutions sur mesure.

• Ingénierie des Prompts: Apprendre à rédiger des instructions précises et efficaces pour orienter les outils d’IA.

L'apprentissage basé sur le travail, tel que l'intégration

des enseignements tirés des pratiques professionnelles et de la manière dont les développeurs seniors opèrent, peut mieux préparer les étudiants aux défis du monde réel. Comme mentionné précédemment, les développeurs seniors travaillent souvent de manière collaborative et utilisent l'IA pour rationaliser les processus tout en maintenant une supervision. Les universités peuvent imiter ces pratiques à travers des projets combinant travail d'équipe, intégration de l'IA et revue de code. Par exemple, les travaux de cours pourraient inclure :

• Programmation en binôme IA-étudiant, où les étudiants collaborent avec l’IA pour écrire du code. Le partenaire IA génère des solutions, mais l’étudiant affine et finalise le code, notamment lorsque les résultats de l’IA sont incomplets ou comportent des erreurs.

• Analyse critique des résultats générés par l’IA, où les étudiants doivent identifier les erreurs potentielles et les points à optimiser.

• Travail avec des API, où les étudiants doivent résoudre des problèmes liés à des API mises à jour que l’IA « ne connaît pas » et qui présentent une faible compatibilité ascendante, entraînant des erreurs ou des bugs.

• Simulations d’environnements professionnels, où les étudiants gèrent des flux de travail assistés par l’IA, supervisent la qualité du code, vérifient sa justesse et s’assurent qu’il fonctionnerait dans des scénarios critiques.

Les étudiants doivent également utiliser l’IA comme un puissant outil d’apprentissage. Avec l’aide de l’IA, ils peuvent expérimenter des concepts de programmation, générer des exemples et déboguer leurs projets. Cela permet aux étudiants de renforcer leur compréhension tout en développant des compétences en résolution de problèmes de manière autonome, essentielles pour une réussite à long

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À mesure que l'IA générative devient une partie intégrante du développement de logiciels, l'accès équitable à ces ressources est essentiel. Les modèles d'IA avancés nécessitent souvent des abonnements payants, créant ainsi des disparités parmi les étudiants. Les universités et les établissements d'enseignement supérieur doivent envisager de fournir des licences institutionnelles, garantissant à tous les étudiants la possibilité de développer leurs compétences avec ces outils. Une tendance croissante est que les coûts des API pour les entreprises diminuent, mais deviennent plus élevés pour les abonnements des consommateurs (l'accès des

Adopter l’IA générative dans le développement de logiciels n’est plus une option, c’est une nécessité. “ “

consommateurs à o1 pro coûte actuellement 200 $/mois).

De plus, les enseignants doivent guider les étudiants dans la compréhension des implications éthiques de l'utilisation de l'IA afin de les préparer à s'adapter de manière responsable au développement axé sur l'IA. Cela inclut des sujets tels que la propriété intellectuelle, les biais dans les modèles d'IA et l'impact sociétal de l'automatisation.

Adopter l'IA générative dans le développement de logiciels n'est plus une option, c'est essentiel. Cependant, pour prospérer dans cet environnement en constante évolution, les développeurs en devenir doivent trouver un équilibre et faire preuve de prudence. Bien que les outils d'IA soient puissants, ils ne peuvent pas encore remplacer les capacités créatives et analytiques d'un développeur bien formé, capable d'identifier des solutions défectueuses ou incomplètes proposées par l'IA.

Les étudiants doivent également changer de mentalité. Puisque l'IA surpasse désormais le développeur moyen et ceux qui manquent de compétences avancées, il est essentiel pour les futurs développeurs de travailler dur et de s'engager pleinement à maîtriser les fondamentaux. Les étudiants doivent s'engager dans des apprentissages basés sur des projets, explorer de nouvelles technologies, faire des erreurs et en tirer des leçons afin de favoriser la créativité et la résilience nécessaires pour s'adapter à ce domaine dynamique.

Pour conclure, l'IA générative est une force transformatrice dans le développement de logiciels. Elle offre à la fois des défis et des opportunités pour l'innovation. Les établissements d'enseignement jouent un rôle crucial en aidant les étudiants à adopter l'IA de manière réfléchie et à acquérir des compétences avancées qui leur permettront de réussir en tant que professionnels adaptables, créatifs et éthiques dans l'industrie du génie logiciel, compétitive et en constante évolution.

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