Description
Laurine Sottani – Ingénieure IA, Université de Strasbourg
Laurence Moindrot – Cheffe de projet, Université de Strasbourg
Julien Dupré - Directeur de projet, Université de Strasbourg
L’Université de Strasbourg a initié un projet d’expérimentation visant à déployer une intelligence artificielle (IA) générative de type chatbot pour améliorer l’accompagnement administratif des étudiants et la gestion des scolarités. Ce projet nous permet également de répondre aux enjeux croissants liés à l’intégration de l’IA dans nos établissements. Ce sujet d’actualité, est porteur de profondes transformations susceptibles de bouleverser le fonctionnement des métiers. Un premier élément clé de cette expérimentation réside dans le choix de l’université d’héberger ces outils en interne ou en partenariat avec d’autres établissements de l’ESR, en s’appuyant sur des logiciels libres et des infrastructures propres.
Cette approche permet :
– De garantir la maîtrise des données personnelles
– De renforcer la sécurité.
– D’éviter les risques liés à l’utilisation de solutions commerciales hébergées à l’extérieur.
– De contrôler précisément la consommation énergétique des IA déployées.
En second lieu, le projet est mené en collaboration avec le Département des Études et de la Scolarité (DES) afin de s’assurer que les réponses apportées soient en adéquation avec les besoins métiers. Un accompagnement au changement, incluant une formation dédiée à l’utilisation de ce nouvel outil, est également prévu pour sensibiliser et former les personnels concernés, en veillant à adresser les éventuelles craintes liées à son adoption.
Plan de la présentation
– Démystification d’une IA générative : composants et concepts clés
– Construire la boîte à outils : choix des premiers composants logiciels et matériels
– Paramétrer une IA au service des scolarités : collaboration entre métiers et techniques
o Le choix des documents sources
o La liste des questions / réponses étalons
o Cycle d’amélioration de l’IA: apprentissage, paramétrage, test
– Accompagnement aux changements et montée en compétences
o Formation des personnels à l’utilisation de l’outil.
o Sensibilisation des utilisateurs aux enjeux et opportunités des IA génératives.
o Montée en compétence des équipes métiers et techniques pour intégrer et maintenir ces outils.
o Appropriation des nouveaux usages .
– Retour d’expérience : difficultés rencontrées et solutions
o Défis techniques : montée en charge, apprentissage adaptatif.
o Travail collaboratif avec les métiers pour affiner les données et les réponses.
o Risques identifiés : données personnelles, acceptabilité par les utilisateurs.
– Perspectives
o Étendre les cas d’usage de l’expérimentation, défis et opportunités.
o Généralisation des outils à d’autres métiers / besoins : LLMs pour les composantes de formations, séminaires interne sur l’IA.
