PRINCIPALES
CARACTÉRISTIQUES
Édition Spéciale
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 de l'IA
Générative
Février 2025
Contenu
10
Éditorial
Bienvenue à la Lettre d'information
Universitaire
Laura Vasquez Bass
04
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
06
02 | Édition Spéciale
Perspectives de
l'Industrie
Voix Étudiante
Tendances
30
18
26
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
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
Arabes Unis et Directeur
Principal dans le Secteur de
l'Énergie
14
Perspectives
Académiques
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
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
34
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
03
Édition Spéciale |
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.
Bienvenue à la Lettre
d'information Universitaire
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 généra-
tive », rassemble une véritable diversité d'ingénieurs,
formés en génie civil, mécanique ou environnemen-
tal, 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 évolu-
tion 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'ensei-
gnement de l'ingénierie. L'auteure de la rubrique Voix
Étudiante, Nour Mostafa Kamel, décrit avec perspi-
cacité 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 profession-
nelle
aujourd'hui,
tout
en
développant
les
compétences pratiques et techniques considéra-
bles 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 candi-
dats à ces formations. Ils ont même posé de nom-
breuses 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
“
“
04 | Édition Spéciale
Éditorial
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 automa-
tique, 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 solu-
tions 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 personnal-
isées et des résumés de sujets complexes aux étudi-
ants. 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'engage-
ment, ce qui démontre le potentiel de l'IA à compléter
les méthodes d'enseignement traditionnelles.
Dans notre prestigieuse section Lumières sur le lead-
ership, 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 profond-
eur 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 préserv-
er 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 profes-
sionnels chevronnés, actifs dans des carrières
industrielles. Dans le cadre de ce numéro, le Dr
Waddah, titulaire d'un doctorat en ingénierie envi-
ronnementale de l'Université de Cardiff, Pays de
Galles, Royaume-Uni, a connu une carrière extrême-
ment 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 organisa-
tions 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 infor-
matique 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 Tend-
ances, nous retrouvons Anne-Gaelle Colom de l'Uni-
versité 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 requis-
es 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, souten-
ant que sans ces obstacles, les étudiants risquent de
passer à côté du développement des compétences
essentielles en pensée critique et en analyse, indis-
pensables 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.
05
Édition Spéciale |
Sujets Spéciaux
L'IA générative est un type
d'intelligence
artificielle
(IA) qui produit du contenu
nouveau
et
original,
présentant une ressemblance frap-
pante avec le contenu créé par des
humains. Les systèmes d'IA tradition-
nels se concentrent sur la prédiction
ou la classification de valeurs ou de
catégories. Cependant, l'IA généra-
tive vise à produire un contenu
adapté aux demandes des utilisa-
teurs. 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 développe-
ment considérable des techniques
d'apprentissage
profond
et
des
modèles de transformateurs tels
qu'OpenAI et ChatGPT. Elle est deve-
nue un outil puissant pour créer du
contenu réaliste et captivant capa-
ble 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.
Déverrouiller le Rôle de
l'IA Générative dans
l'Enseignement de l'Ingénierie
L'intégration de l'IA générative peut
être considérée comme la prochaine
grande étape de l'évolution numéri-
que. Elle est devenue l'une des tech-
nologies les plus prometteuses et
significatives. Ses applications dans
l'enseignement supérieur, en partic-
ulier dans les domaines du génie
électrique et informatique, permet-
tent de produire un contenu nouveau
et original qui reflète étroitement le
travail créé par l'homme. Cette
approche a le potentiel de trans-
former
le
domaine.
Elle
peut
contribuer à la création d'un environ-
nement d'apprentissage interactif et
plus engageant par rapport aux
outils traditionnels, rendant l'éduca-
tion plus participative. Ces outils
peuvent améliorer les processus
cognitifs et aboutir à de meilleures
performances académiques grâce à
leur capacité à accroître l'engage-
ment des étudiants. De plus, les outils
d'IA générative favorisent des expéri-
| Special Edition
50
Aperçu de ses Opportunités et Défis
06
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
| Édition Spéciale
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 identi-
fier
les
faiblesses
de
chaque
apprenant et à se concentrer
davantage sur l'amélioration de
ces points fragiles. De nombreuses
organisations, telles que l'Organi-
sation des Nations Unies pour l'édu-
cation, la science et la culture (UNE-
SCO), 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.
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 étudi-
ants et de les préparer à des
carrières industrielles.
De plus, les technologies d'IA généra-
tive peuvent soutenir les étudiants
ayant des besoins éducatifs spéci-
fiques. 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
Dr. Obada Al-Khatib
Dr. Mohamad Nassereddine
07
Édition Spéciale |
“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. ”
L'apprentissage basé sur la simula-
tion est un type d'apprentissage
expérientiel dans lequel les étudi-
ants doivent relever des défis com-
plexes dans des environnements
contrôlés en s'engageant dans des «
scénarios de la vie réelle » repro-
duits.
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 iden-
tiques, 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 labora-
toire 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 struc-
tures, des prérequis et des séquenc-
es basées sur les objectifs péda-
gogiques en ingénierie et les tend-
ances 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 perti-
nence du contenu. De plus, les tech-
nologies d’évaluation et de rétroac-
tion
basées
sur
l’IA
générative
peuvent rationaliser le processus
d’évaluation et réduire la charge de
travail du corps professoral. L'illus-
tration suivante guide les institutions
sur la manière d'intégrer l'IA généra-
tive dans leurs systèmes.
Pour intégrer l'IA générative dans les
cadres institutionnels, les départe-
ments d'ingénierie doivent d'abord
identifier les domaines d'application
pertinents tels que le soutien aux
étudiants, l'administration ou le
08
Étudiant utilisant un laboratoire virtuel généré par un outil d'IA
| Édition Spéciale
•
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 identi-
fiables (PII). Les développeurs doivent
s'assurer du respect des lois sur la
confidentialité en excluant ou en
supprimant les PII.
•
Divulgation
d'Informations
Sensi-
bles: L'accessibilité accrue des outils
d'IA pourrait entraîner le partage acci-
dentel d'informations sensibles telles
que des données médicales ou des
stratégies propriétaires. Une gouvern-
ance claire, des directives précises et
une communication efficace sont
nécessaires pour protéger les infor-
mations sensibles et la propriété intel-
lectuelle.
Pour relever ces défis et promouvoir une
utilisation responsable de l'IA dans l'ensei-
gnement 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.
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.
“
“
développement
des
programmes.
Les
objectifs doivent être alignés sur les résul-
tats
d'apprentissage
des
programmes
d'ingénierie, avec la participation du corps
professoral et du personnel afin de répon-
dre 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'infra-
structures 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 :
•
Provenance
des
Données:
Les
systèmes d'IA générative analysent
d'énormes volumes de données qui
peuvent être soumis à une gouvern-
ance
inadéquate,
à
une
origine
douteuse,
à
une
utilisation
non
consentie ou à des biais. Ainsi, des influ-
enceurs sociaux ou les systèmes d'IA
eux-mêmes
peuvent
amplifier
les
erreurs.
•
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.
3.
4.
2.
09
Édition Spéciale |
Études de Cas pour Construire un Avenir Durable grâce à
l’Ingénierie de la Science des Données
Transformer la Science
des Données en Action :
Dr Tanujit Chakraborty
Professeur Associé en Statistiques et Science des Données
Université de la Sorbonne Abu Dhabi, Émirats Arabes Unis
Sujets Spéciauxt
10 | Édition Spéciale
es Objectifs de Dévelop-
pement
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 prévi-
sion 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 com-
ment 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 interven-
tions
mHealth
conçues
pour
améliorer le bien-être. Avec la
dépendance croissante aux tech-
nologies 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'opti-
miser en temps réel. Par exemple,
l'apprentissage par renforcement
(un type d'IA) aide ces systèmes à
apprendre quels messages réson-
nent le mieux auprès des utilisa-
teurs. Dans l'un de nos projets, nous
avons développé un algorithme
hybride utilisant l'échantillonnage
de Thompson (une méthode d'ap-
prentissage par renforcement) et
des modèles statistiques pour
“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.”
11
Édition Spéciale |
améliorer l'efficacité des messages
de motivation dans les applica-
tions 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 princ-
ipes 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 angu-
laire de la science et de l'ingénierie
— qu'il s'agisse de prédire la trajec-
toire 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 écono-
mies émergentes telles que le
Brésil, la Russie, l'Inde et la Chine. En
combinant
des
principes
économétriques avec l'apprentis-
sage 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
la
propagation
de
maladies
telles que la dengue ou la grippe.
Notre équipe a développé un
logiciel
qui
intègre
des
caractéristiques clés des mala-
dies afin de fournir des prévisions
fiables,
permettant
ainsi
des
interventions rapides dans les
régions touchées. Ces outils met-
tent 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'es-
paces
verts.
Comment
pouvons-nous
concevoir
des
villes qui soient non seulement
fonctionnelles, mais aussi dura-
bles ? 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 infra-
structures 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 routi-
ers efficaces et durables. Des
techniques
similaires
peuvent
être adaptées à l’échelle mondi-
ale, 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 économi-
ques, en passant par la planifica-
tion urbaine, ces solutions mon-
trent
comment
des
données
brutes peuvent être transformées
en outils à fort impact. Mais le
succès repose sur la collabora-
tion. Les partenariats avec les
décideurs politiques, les institu-
tions
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 concen-
trent 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 environne-
ments 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.
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
“
“
12 | Édition Spéciale
13
Édition Spéciale |
Perspectives Académiques
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
14
| Édition Spéciale
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'Uni-
versité 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 expéri-
mentation 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 chat-
bots 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
Special Edition | 01
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 efficace-
ment des outils d'IA, afin de garantir un succès
durable pour la génération d'apprenants qui s'ap-
puie 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 tradi-
tionnels et non traditionnels dans la classe a égale-
ment 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 mét-
iculeusement configuré pour s’aligner sur les
thématiques du cours et les objectifs d’apprentis-
sage définis dans le programme. Le choix du nom «
Kay » repose sur une référence vivante dans le
domaine concerné, que les étudiants ont eu l’occa-
sion de rencontrer lors d’une session pendant le
15
“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.”
Édition 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 personnal-
iser l’accompagnement. D’un point de vue péda-
gogique, l’alignement des réponses du chatbot
avec les objectifs du cours a nécessité un inves-
tissement 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 princi-
pes d’ingénierie.
•
Offrir des résumés concis des points clés des
thématiques abordées.
•
Fournir des réponses en temps réel aux ques-
tions 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 chat-
bot 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 chat-
bot. 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
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 semes-
tre 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 com-
plexes et renforcé leur expérience d’apprentis-
sage 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 informa-
tions 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 pour-
suivre 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 détermi-
nantes 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'Enseigne-
ment de l'Ingénierie
“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.”
16 | Édition Spéciale
Special Edition | 23
Les contributions du chatbot ont dépassé la
simple réponse aux besoins académiques
immédiats,
offrant
des
avantages
péda-
gogiques 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 chat-
bot permet aux enseignants de consacrer
plus de temps à des discussions approfon-
dies et au mentorat.
Imaginer l’Avenir de l’Apprentissage Amélioré
par l’IA
Le déploiement d’un chatbot en tant qu’assis-
tant pédagogique dans un cours d’ingénierie a
permis de découvrir des perspectives précieus-
es et inattendues sur le potentiel de l’IA à enrichir
les approches pédagogiques traditionnelles.
Bien qu'il ne puisse pas se substituer à la profon-
deur de l’enseignement humain, le chatbot s'est
avéré être un complément inestimable, amélio-
rant 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.
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 !
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17
Édition Spéciale |
Lumières sur le Leadership
Adopter des Solutions Basées
sur l’IA à l’Université Américaine
de Ras Al Khaimah (AURAK) :
Professeur
Khalid,
c’est
un
véritable plaisir de vous accue-
illir
au
sein
du
prestigieux
groupe de leaders de l’ensei-
gnement
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 expéri-
ence 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 direc-
tion à responsabilité croissante
dans diverses institutions d'en-
seignement supérieur. Tout au
long de ma carrière, j'ai exercé
des fonctions variées, notam-
ment en tant que doyen, chef
d'école, doyen associé et chef de
département, ce qui m'a permis
de développer une compréhen-
sion 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, occu-
pant 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
Entretien avec le Professeur Khalid
Hussain, Doyen de la Faculté d’Ingénierie et d’Informatique
18 | Édition Spéciale
Professeur Khalid Hussain
Doyen de la Faculté d’Ingénierie et d’Informatique
19
Édition Spéciale |
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'ap-
pliquer 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’enseigne-
ment 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’ex-
cellence académique ?
À l’AURAK, nous reconnaissons
que l’ingénierie et l’informatique
sont au cœur de la réponse à
certains des défis les plus pres-
sants de la société, tels que le
changement
climatique,
la
durabilité,
la
rareté
des
ressources
énergétiques,
la
sécurité, la croissance démo-
graphique, 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.
“
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20 | Édition Spéciale