The Future of Education and Research in the AI Era: Equipping Young People for Tomorrow

L'Université de Genève intègre activement la gouvernance de l'IA dans son enseignement et sa recherche dans toutes ses facultés, notamment en droit, en abordant la propriété intellectuelle, la responsabilité et l'élaboration des politiques. L'université promeut des masters exécutifs et des modules de formation continue, tels que le module de gouvernance numérique du programme MEIG, au service des étudiants actuels comme des professionnels déjà en activité. Cela positionne Genève comme un pôle central des discussions sur la gouvernance de l'IA, notamment en vue du troisième Sommet sur l'IA à venir.

Le Professeur Kaddous a indiqué qu'après Paris et Delhi, Genève accueillera le troisième Sommet sur l'IA en juin, avec la participation de l'université à ces événements . Elle a souligné que la faculté de droit est au cœur des questions liées à l'IA, notamment la propriété intellectuelle, la responsabilité et les politiques publiques . Le programme MEIG comprend un module entier consacré à la gouvernance numérique, destiné aussi bien aux étudiants actuels qu'aux personnes en formation continue .

Bien que l'IA puisse résumer rapidement des centaines de décisions de justice ou de bibliographies, les étudiants doivent développer la capacité critique d'évaluer ce que produit l'IA plutôt que de l'accepter sans esprit critique. L'objectif est de faire en sorte que l'IA serve d'assistant améliorant la qualité du travail, et non de substitut à l'analyse indépendante et au raisonnement juridique. Favoriser la réflexion éthique et l'indépendance intellectuelle constitue donc une priorité pédagogique fondamentale.

Le Professeur Kaddous a donné l'exemple qu'en droit, l'IA peut résumer en quelques secondes ou minutes des centaines de décisions de jurisprudence ou de références bibliographiques , mais a insisté sur le fait qu'un regard critique sur les résultats produits par l'IA est indispensable . Elle a résumé sa position en ces termes : « L'IA est un assistant, mais elle ne remplace pas l'analyse, le raisonnement juridique ou la rigueur intellectuelle » .

Les étudiants hésitent souvent à admettre qu'ils ont recours à l'IA, mais la transparence quant à son utilisation devrait être activement encouragée comme norme professionnelle. L'utilisation de l'IA doit être reconnue car elle touche aux droits en matière de protection des données et aux responsabilités professionnelles, notamment dans la pratique juridique où la confidentialité des clients et la discrétion sont primordiales. La responsabilité professionnelle incombe en définitive à l'individu, et non à l'outil.

Le Professeur Kaddous a observé que les étudiants craignent encore d'admettre qu'ils utilisent l'IA et que la transparence doit être encouragée . Elle a noté que l'utilisation de l'IA doit être mentionnée en raison de la protection des données et des nombreux droits qui doivent être protégés . Elle a également souligné que dans la pratique juridique professionnelle, les clients ont des attentes en matière de discrétion et que la concurrence, la protection des données et la responsabilité professionnelle sont toutes en jeu .

Les générations de professionnels déjà sur le marché du travail ont besoin de parcours structurés pour comprendre et adopter les outils d'IA, en commençant par démystifier l'IA afin de réduire les craintes, puis en leur permettant de l'utiliser efficacement dans leur profession. Cela peut également impliquer un accompagnement dans les transitions professionnelles à mesure que l'IA transforme les métiers existants. La formation continue doit elle-même évoluer rapidement compte tenu de la vitesse à laquelle les capacités de l'IA se développent.

Le Professeur Kaddous a expliqué qu'une première étape d'apprentissage est nécessaire pour que les générations précédentes comprennent ce qu'est l'IA et ne la perçoivent pas uniquement comme un risque . Elle a insisté sur le fait que la formation continue doit permettre aux professionnels d'évoluer au sein de leur profession, voire d'en changer , et a reconnu que ce qui est valable aujourd'hui pourrait ne plus l'être dans un an ou moins .

À mesure que les outils d'IA premium passent derrière des barrières payantes, l'accès aux systèmes d'IA les plus performants devient une question de moyens financiers, créant ainsi une nouvelle dimension d'inégalité dans l'éducation et le développement professionnel. Cet obstacle financier n'a pas été suffisamment abordé dans les débats sur l'équité en matière d'IA et d'éducation. Il aggrave les fractures numériques existantes en réservant les outils les plus puissants à ceux qui peuvent se les offrir.

Le Professeur Kaddous a soulevé le point que les meilleurs outils d'IA ne sont plus proposés gratuitement et qu'un paiement est désormais requis, identifiant cela comme un élément important qui n'a pas encore été pleinement abordé lors de la session .

Le MIPT adopte une approche structurée en trois piliers : sélectionner les 1 000 meilleurs étudiants à l'échelle nationale, les soumettre à un cycle fondamental intensif de trois ans en informatique, mathématiques et physique, puis les rattacher à des professeurs de premier plan pour de véritables travaux de recherche dès leur troisième année. Ce système vise à former des diplômés ayant deux ou trois publications dans des revues de premier rang au moment où ils achèvent leur licence ou leur master. Ce modèle garantit que les étudiants développent simultanément de solides bases techniques et une expérience pratique de la recherche.

Le professeur Zhilokov a décrit en détail le système FISTECH : le premier pilier ne sélectionne que 1 000 étudiants par an , le deuxième pilier comprend un cycle fondamental très exigeant de trois ans en informatique, mathématiques et physique , et le troisième pilier rattache les étudiants talentueux à des professeurs de premier plan dès leur troisième année . L'objectif est que les étudiants aient deux ou trois publications dans des revues de premier rang au moment où ils obtiennent leur diplôme .

Tout comme les muscles physiques nécessitent un effort pour se développer, le cerveau a besoin d'un véritable défi durant l'apprentissage pour acquérir la capacité d'apprendre tout au long de la vie. S'appuyer sur l'IA pour réfléchir à sa place peut produire des résultats, mais ne construit pas la compréhension sous-jacente nécessaire pour évaluer, orienter ou corriger ces résultats. Sans cette compréhension, les individus finissent par perdre le contrôle des processus qu'ils sont censés gérer.

Le professeur Zhilokov a établi une analogie entre le développement des muscles physiques et celui des capacités cognitives, soutenant que l'éducation doit comporter des défis et des efforts . Il a cité l'observation du chercheur en IA Andrej Karpathy selon laquelle « on peut déléguer la réflexion, mais pas la compréhension » , et a averti que sans compréhension, l'utilisation d'outils à longueur de journée conduit à perdre de vue et le contrôle des choses .

L'un des domaines de recherche les plus actifs actuellement consiste à trouver de nouvelles architectures de modèles et des optimisations au niveau des couches afin de réduire le coût des tokens individuels et le bilan énergétique global de l'inférence IA. Compte tenu des dépenses d'investissement et d'exploitation considérables engagées dans les infrastructures IA à l'échelle mondiale, l'efficacité énergétique et économique restera une priorité de recherche dominante pour les années à venir. Le MIPT dispose d'une équipe importante qui publie activement dans ce domaine.

Le professeur Zhilokov a expliqué que la recherche sur les nouvelles architectures et les couches de modèles spécifiques pour optimiser le coût d'inférence et réduire le coût par token constitue un axe majeur . Il a souligné que les investissements en CAPEX et OPEX dans les infrastructures sont considérables et que la charge sur les systèmes énergétiques est significative , et que le MIPT dispose d'une grande équipe présentant des articles sur ce sujet à la conférence ICML en Corée du Sud cette semaine-là .

Rendre les résultats de l'IA explicables et fiables, et introduire des garde-fous efficaces pour les grands modèles de langage, constitue un domaine de recherche important et en pleine croissance qui a été largement abordé tout au long de la conférence. Ces travaux sont essentiels pour instaurer la confiance dans les systèmes d'IA et garantir leur déploiement sûr dans des environnements à enjeux élevés. Ils soulèvent des questions fondamentales sur la manière dont les humains peuvent maintenir une supervision significative du comportement de l'IA.

Le professeur Zhilokov a identifié l'interprétabilité, l'explicabilité et la confiance comme un sujet d'actualité brûlant, notant que de nombreuses sessions de la conférence ont abordé l'introduction de garde-fous pour les grands modèles de langage et la manière de rendre les résultats de l'IA explicables et fiables .

Un axe de recherche majeur consiste à développer des modèles neuronaux capables de comprendre et de simuler les lois physiques et les dépendances du monde réel, permettant ainsi à l'IA de fonctionner efficacement dans des processus physiques complexes. Par ailleurs, en tant qu'université multidisciplinaire, le MIPT développe des outils d'IA pour soutenir les objectifs de recherche des départements de chimie, de physique et de biologie. Ces deux axes représentent une expansion significative du champ d'application de l'IA au-delà du langage et du texte.

Le Professeur Zhilokov a décrit les modèles neuronaux du monde comme permettant à l'IA de comprendre et d'imaginer les lois physiques réelles et leurs dépendances, afin qu'elle puisse opérer dans des environnements complexes, les qualifiant de « réseaux de neurones à inspiration physique » . Il a également indiqué que le MIPT collabore avec les départements de chimie, de physique et de biologie pour développer des outils d'IA adaptés à leurs tâches de recherche spécifiques .

Dans le domaine de la robotique, deux paradigmes concurrents — les modèles d'action langage-vision et les modèles du monde — sont en cours de développement, l'un d'eux étant susceptible de devenir le cadre dominant pour les futurs systèmes de contrôle robotique. Les objectifs de recherche comprennent l'amélioration de la locomotion, la manipulation dextère et la réduction de la latence, autant d'éléments essentiels au déploiement pratique des robots dans des environnements réels. Le MIPT est activement engagé dans ces deux directions.

Le Professeur Zhilokov a indiqué que le MIPT mène des recherches sur les modèles d'action langage-vision et les modèles du monde en tant que deux directions concurrentes, l'une d'elles représentant probablement l'avenir des systèmes de contrôle robotique . Les objectifs spécifiques qu'il a identifiés sont l'amélioration de la locomotion, la manipulation dextère et la réduction de la latence .

Parce que l'IA augmente considérablement ce qu'une seule personne peut accomplir, elle augmente également de manière significative le préjudice potentiel que cette personne peut causer, faisant de la responsabilité une priorité éducative plus urgente que jamais. La formation en ingénierie doit donc aller au-delà des compétences techniques pour inculquer aux étudiants un sens profond de la responsabilité éthique. Les universités ont un rôle renforcé pour s'assurer que les étudiants comprennent et assument cette responsabilité.

Professor Xiao a soutenu que les personnes travaillant dans le domaine technologique doivent assumer bien plus de responsabilités qu'auparavant, car l'IA possède des capacités plus élevées mais génère également des risques bien plus importants . Il a déclaré que les universités ont un rôle encore plus grand pour rendre les étudiants responsables et leur faire comprendre ce que signifie une utilisation responsable , et que les étudiants doivent être formés à utiliser la technologie de manière responsable, car même une seule personne dispose désormais d'une plus grande capacité à faire le bien ou le mal .

Au-delà de la fracture numérique traditionnelle liée à la connectivité Internet, l'IA introduit un nouveau fossé, plus profond, car l'accès aux modèles de pointe nécessite des ressources en jetons et en infrastructure informatique coûteuses que de nombreuses communautés ne peuvent tout simplement pas se permettre. Cela signifie que les bénéfices de l'IA se concentrent dans les pays et communautés riches, tandis que les plus pauvres en sont exclus. Les pays riches consomment simultanément d'énormes quantités d'énergie et génèrent des émissions de carbone en construisant des modèles toujours plus puissants auxquels les pauvres ne peuvent pas accéder.

Professor Xiao a distingué le nouveau fossé d'équité lié à l'IA de l'ancienne fracture numérique, en notant que les modèles de pointe sont coûteux en termes de jetons et d'infrastructures informatiques . Il a observé que les habitants des zones rurales ou des pays pauvres n'ont pas les moyens de permettre aux jeunes de comprendre ce qui se passe à l'ère de l'IA , tandis que les pays riches dépensent de l'électricité et génèrent des émissions de carbone pour construire des modèles d'IA plus puissants auxquels les pays pauvres ne peuvent même pas accéder .

L'IA n'est pas une technologie unique et unifiée, mais est très fragmentée, différents pays utilisant des modèles différents qui comportent chacun leurs propres biais. Cette fragmentation, combinée à des politiques nationales divergentes sur l'utilisation de l'IA — y compris dans les applications militaires — crée davantage de risques et de divisions à l'échelle mondiale plutôt qu'une convergence. Le rythme rapide d'évolution de l'IA, qui évolue quotidiennement plutôt que sur des cycles décennaux, rend la coordination internationale de plus en plus difficile.

Professor Xiao a noté que l'IA est très fragmentée et que différents pays, dont la Chine et les États-Unis, utilisent des modèles d'IA différents . Il a souligné que chaque modèle d'IA comporte des biais, ce qui crée davantage de risques et de fragmentation dans le monde entier . Il a également observé que si, il y a quelques années, les gouvernements discutaient de la limitation de l'IA militaire entièrement autonome, la Chine et les États-Unis automatisent désormais activement le champ de bataille .

La normalisation des technologies sans fil traditionnelles s'opérait sur des cycles d'environ dix ans, mais l'IA évolue quotidiennement, perturbant fondamentalement le rythme et le processus de normalisation internationale. Cela crée des défis importants pour des organisations comme l'ITU, qui doivent adapter leurs processus pour suivre le rythme d'une technologie qui n'attend pas les cycles de construction du consensus. Le décalage entre le rythme d'évolution de l'IA et les calendriers institutionnels de normalisation constitue un problème structurel pour la gouvernance numérique mondiale.

Professor Xiao, s'appuyant sur son expérience lors des réunions de normalisation de l'ITU, a noté que les technologies sans fil évoluaient auparavant sur des périodes de 10 ans, de la 3G à la 4G puis à la 5G , mais que l'IA évolue désormais quotidiennement . Il a déclaré que la normalisation internationale a déjà été transformée en conséquence .

Le concept d'« entreprise unipersonnelle » reflète la réalité qu'un seul individu équipé d'outils d'IA peut désormais accomplir ce qui nécessitait auparavant une équipe entière. Les universités devraient soutenir institutionnellement cette réalité en offrant aux étudiants des financements, des allocations de tokens et un accès aux GPU pour mener des projets indépendants. L'Université des sciences et technologies de Huazhong a déjà mis en place un tel programme au niveau licence.

Le Professeur Xiao a décrit le programme de licence « entreprise unipersonnelle » (OPC) de l'Université des sciences et technologies de Huazhong, dans le cadre duquel chaque étudiant en licence peut solliciter un financement, un certain montant de dépenses en tokens et un accès à des cartes GPU pour réaliser un projet sur une seule période estivale . Il a souligné qu'un seul étudiant peut désormais accomplir de grandes choses qui, par le passé, auraient nécessité la constitution d'une équipe entière .

Le concept d'entreprise unipersonnelle porte spécifiquement sur la capacité d'un seul individu à construire ou produire quelque chose à l'aide d'outils d'IA ; cela ne signifie pas que l'ensemble du cycle de vie d'une entreprise peut être mené seul. Vendre un produit, comprendre les besoins du marché et nouer des relations nécessitent toujours communication et collaboration humaines. Cette distinction est importante pour éviter une mauvaise interprétation du concept comme faisant la promotion de l'isolement social.

Le Professeur Xiao a précisé que l'entreprise unipersonnelle « ne signifie pas que toute l'entreprise repose sur une seule personne », mais plutôt qu'une personne peut construire quelque chose par elle-même grâce à la partie ingénierie . Il a noté que pour vendre le produit, il faut toujours comprendre les besoins et communiquer avec de nombreuses personnes , et a cité la culture chinoise consistant à aller au restaurant pour parler affaires comme exemple de l'importance persistante de la communication humaine .

Le rythme rapide du développement de l'IA signifie que des idées qui semblent impraticables, voire ridicules aujourd'hui, pourraient devenir tout à fait réalisables demain à mesure que de nouveaux outils et capacités émergent. Les enseignants qui rejettent par réflexe les propositions non conventionnelles des étudiants risquent d'étouffer des innovations véritablement disruptives. Cela exige un changement fondamental dans la manière dont les professeurs interagissent avec les étudiants qui apportent des idées apparemment farfelues.

Le Professeur Xiao a fait part d'une évolution dans sa propre réflexion, notant que par le passé un professeur pouvait écarter une question d'étudiant qui semblait absurde, mais que les enseignants doivent désormais repenser cette approche . Il a soutenu que les étudiants porteurs d'idées disruptives ou non conventionnelles pourraient avoir raison, car ils ont accès à des solutions avancées qui n'existaient pas auparavant, et que ce qui semble erroné aujourd'hui pourrait être viable demain grâce à l'évolution de l'IA . Il a conclu que si une idée disruptive est rejetée par tous ceux qui vous entourent, cela peut en réalité constituer une opportunité pour une startup .

Étant donné que les outils d'IA sont largement accessibles, toute idée de startup qui n'est pas véritablement novatrice peut être reproduite presque immédiatement par d'autres disposant des mêmes outils, ce qui élimine tout avantage concurrentiel. Cela élève le niveau d'exigence quant à ce qui constitue un concept de startup viable, rendant la pensée véritablement disruptive et originale plus précieuse que les idées incrémentales ou dérivées. Le monde connecté signifie que les asymétries d'information qui protégeaient auparavant les entreprises moins innovantes ont largement disparu.

Le Professeur Xiao a noté que par le passé, les entrepreneurs chinois pouvaient s'inspirer de modèles comme eBay ou PayPal aux États-Unis et les reproduire en Chine en raison du fossé numérique , mais que dans le monde entièrement connecté d'aujourd'hui, si vous avez une idée similaire à celle des autres, elle ne se démarquera pas . Il a averti que si une idée de startup manque de véritable nouveauté, d'autres peuvent faire des choses similaires, ce qui signifie que seules les idées véritablement disruptives réussiront .

La majorité des universités dans le monde ont perdu leur vocation première et fonctionnent désormais principalement comme des entreprises délivrant des diplômes de valeur douteuse, avec peu de lien avec les besoins réels. Pour la plupart des gens, une formation technique et professionnelle de qualité est bien plus pertinente et efficace qu'un diplôme universitaire, car elle leur fournit des compétences pour les métiers manuels qui continueront d'exister. L'accent mis sur les études universitaires comme voie principale occulte le besoin bien plus grand de travailleurs qualifiés dans les métiers techniques.

Le Professeur Unwin a déclaré sans détour que « la plupart des universités dans le monde ne sont pas adaptées à leur mission » et sont devenues des institutions délivrant des diplômes sans valeur, y compris dans son propre pays, la Grande-Bretagne . S'appuyant sur son expérience dans 75 pays , il a soutenu que la formation technique est le type d'apprentissage dont ont besoin les personnes exerçant de véritables métiers manuels, citant en exemple le fait que son pays a besoin de plus de plombiers que d'universitaires . Il a également mentionné qu'un ministre de l'emploi d'un pays africain lui avait confié que la EFTP est « la chose la plus importante » mais qu'elle reste un « sujet Cendrillon » sous-financé par les donateurs .

Le défi éducatif le plus urgent à l'échelle mondiale n'est pas de savoir comment intégrer l'IA dans les universités d'élite, mais le fait qu'un enfant sur dix dans le monde n'est tout simplement pas scolarisé. La croissance économique portée par l'IA et les technologies numériques tend à accroître les inégalités plutôt qu'à les réduire, et la communauté internationale devrait déplacer son attention de la croissance vers l'équité. Le soi-disant « dividende jeunesse » en Afrique devient un fardeau plutôt qu'un atout si les jeunes sont sans éducation et sans emploi.

Le Professeur Unwin a cité les derniers chiffres de l'UNESCO indiquant qu'un enfant sur dix dans le monde n'est pas scolarisé , et a lancé un défi aux experts réunis en leur demandant ce qu'ils font face à cette situation . Il a soutenu que la croissance économique creuse les inégalités et que très peu de travaux portent sur la manière dont l'IA peut remédier à la situation des enfants non scolarisés . Il a également averti qu'en Afrique, un grand nombre de jeunes sans éducation et sans emploi n'est « pas un dividende, c'est un boulet au cou de l'Afrique » .

Une dépendance excessive à l'IA pour effectuer des tâches cognitives que les humains devraient accomplir eux-mêmes risque d'atrophier le cerveau de manière analogue à la démence, que le Professeur Unwin a décrite à partir de son expérience personnelle auprès de proches. Le droit d'être déconnecté — de choisir de ne pas utiliser les technologies numériques — est aussi fondamental que le droit d'être connecté, en particulier pour ceux qui n'ont pas accès à la connectivité. Les êtres humains devraient activement reconquérir leur indépendance cognitive plutôt que de simplement s'adapter à l'IA.

Le Professeur Unwin a déclaré que « le droit d'être déconnecté est plus important que le droit d'être connecté » , faisant valoir que ceux qui ne peuvent pas se connecter ont tout de même des droits. Il a averti que le cerveau cessera de fonctionner bien plus rapidement si l'on utilise beaucoup l'IA que si l'on utilise le cerveau aux fins pour lesquelles il a été conçu , et a évoqué l'horreur d'avoir vu des proches mourir de démence comme illustration personnelle de ce à quoi ressemble le déclin cognitif .

Bien qu'elle constitue la forme d'enseignement la plus concrètement pertinente pour la majorité de la population mondiale, la formation technique et professionnelle (EFTP) est systématiquement sous-financée par les donateurs internationaux qui la considèrent comme non éprouvée. Cette négligence signifie que les personnes qui ont le plus besoin de compétences pour les emplois qui continueront d'exister dans une économie transformée par l'IA sont les moins soutenues. Combler ce déficit de financement est plus urgent que d'élargir les programmes universitaires en IA.

Le Professeur Unwin a relaté une conversation avec un ministre africain de l'emploi qui a décrit la EFTP comme « la chose la plus importante » mais un « sujet Cendrillon » que la plupart des donateurs ne financent pas car elle est considérée comme non éprouvée .

Grâce à un partenariat de projet de fin d'études avec l'UIT, Alexander et son équipe ont rapidement acquis une connaissance approfondie d'une grande institution internationale de gouvernance numérique qu'ils n'auraient pas rencontrée autrement. Le projet a produit un résultat politique concret — une recommandation intégrée dans une norme de l'UIT — démontrant que les partenariats entre étudiants et institutions peuvent générer un impact tangible dans le monde réel. Cette expérience a également directement influencé sa trajectoire académique et professionnelle ultérieure.

Alexander a décrit comment, en tant qu'étudiant américain de banlieue à Penn, il ne savait presque rien de l'UIT avant le projet de fin d'études , mais grâce à celui-ci, son équipe a développé une norme pour mesurer l'impact environnemental des centres de données IA . Leur recommandation a été soumise au Conseil de l'UIT et intégrée dans la norme UIT-TL1801, qui a été financée par l'UIT . Il a également noté que cette expérience l'a conduit à poursuivre un master à Johns Hopkins axé sur le droit et la politique numérique .

Au fond, l'UIT est un lieu où les connaissances sont transmises entre experts, universitaires, décideurs politiques et étudiants, et où ces connaissances sont traduites en véritables normes internationales. Ses groupes d'étude réunissent les meilleurs experts mondiaux, son Organe consultatif académique aborde des sujets de pointe incluant l'IA et le quantique, et ses conférences créent des forums pour un large échange de connaissances. Plus l'UIT oriente ce transfert de connaissances vers les jeunes, plus l'impact positif sera grand.

Alexander a décrit les groupes d'étude de l'UIT comme réunissant les meilleurs experts pour développer des normes sur les technologies numériques , et a mis en avant l'Organe consultatif académique comme une nouvelle initiative où des professeurs discutent d'IA, de quantique, de prospective stratégique et d'espace . Il a également mentionné des conférences telles que le SMSI, AI for Good et AI Global Dialogue comme des forums réunissant universitaires, décideurs politiques et dirigeants industriels . Il a conclu que « pour l'UIT, plus elle transfère ces connaissances aux jeunes et aux étudiants comme moi à travers le projet de fin d'études, à travers d'autres types de partenariats, plus nous allons dans la bonne direction » .

Le projet de fin d'études réalisé par l'équipe d'Alexander à l'Université de Pennsylvanie a abouti à une recommandation politique concrète sur la mesure de l'impact environnemental des centres de données IA, formellement intégrée dans une norme de l'UIT. Cela démontre que la recherche étudiante, lorsqu'elle est correctement structurée et connectée aux institutions internationales, peut produire des résultats ayant de véritables implications en matière de gouvernance. Cela illustre également l'ouverture de l'UIT à l'intégration des contributions étudiantes dans ses travaux de normalisation.

Alexander a expliqué que la recommandation de son équipe a été soumise au Conseil de l'UIT et intégrée dans une nouvelle norme appelée UIT-TL1801, financée par l'UIT . L'équipe a également pu présenter sa recommandation au Forum de la jeunesse de l'ECOSOC 2025 . Le sujet du projet portait sur la création d'une norme pour l'impact environnemental des centres de données IA .

L'Université de Genève bénéficie de sa situation dans une ville qui accueille de grandes organisations internationales et qui s'apprête à accueillir le troisième Sommet mondial sur l'IA, la plaçant au cœur des discussions sur la gouvernance mondiale de l'IA. Ce positionnement géographique et institutionnel offre à l'université des opportunités uniques d'intégrer les débats de gouvernance de pointe dans son enseignement et sa recherche. L'université participe activement à ces événements aux côtés des organisations internationales, du secteur privé, des ONG et d'autres institutions académiques.

Cet argument a été principalement avancé par Christine Kaddous plutôt que par Alexander Schrier. La professeure Kaddous a noté qu'après Paris et Delhi, Genève accueillera le troisième Sommet sur l'IA en juin, avec la participation de l'université , et que l'université fait partie des discussions impliquant des organisations internationales, le secteur privé, des ONG et le monde académique .

Les grandes conférences internationales organisées par l'UIT ou qui lui sont associées constituent des nœuds essentiels pour l'échange de connaissances, réunissant des parties prenantes diverses, notamment des universitaires, des décideurs politiques, des PDG et des étudiants. Ces événements exposent les étudiants à des enjeux et débats de pointe qui seraient difficiles d'accès par les seuls cursus universitaires conventionnels. Ils représentent un complément important à l'éducation formelle pour préparer les étudiants à des carrières à l'intersection de la technologie et de la gouvernance.

Alexander a cité des conférences telles que le SMSI, AI for Good et AI Global Dialogue comme exemples d'événements réunissant des professeurs, des universitaires, des PDG et d'autres acteurs pour discuter de l'IA et des frontières de la recherche et de l'éducation .

Contrairement aux organes qui servent principalement les intérêts des nations puissantes, l'UIT s'engage de manière égale envers tous ses États membres, ce qui en fait une institution d'une importance unique pour toute personne travaillant dans le domaine de la politique numérique mondiale. Comprendre ce mandat multilatéral est essentiel pour les étudiants qui souhaitent avoir un impact sur la gouvernance numérique internationale. Le projet de synthèse a offert à l'équipe d'Alexander un aperçu direct de cette dimension du travail de l'UIT.

Alexander a souligné que, grâce au projet de synthèse, son équipe a pris connaissance des engagements de l'UIT envers ses États membres, « non pas envers un seul pays, mais envers tous les pays » .

Contrairement à l'idée reçue selon laquelle les étudiants universitaires cherchent avant tout à obtenir des diplômes, Ava a soutenu, à partir de son expérience personnelle, que la curiosité intellectuelle est la véritable motivation de nombreux étudiants. Le projet de fin d'études en a été l'illustration, en exigeant des étudiants qu'ils développent de véritables compétences d'esprit critique dans l'utilisation des outils d'IA, notamment pour distinguer ce que les sources primaires disaient réellement de ce que les résumés assistés par IA laissaient entendre. C'est ce type d'engagement rigoureux avec le savoir que l'enseignement universitaire devrait cultiver.

Ava a déclaré qu'elle n'était pas allée à l'université pour obtenir un diplôme et que la curiosité intellectuelle était sa motivation, ajoutant qu'elle n'avait rencontré aucun étudiant dont l'objectif était simplement de cocher la case du diplôme . Elle a décrit comment le projet de fin d'études avait nécessité de développer une « discipline des sources », car l'IA permet d'accumuler rapidement des informations mais crée une fausse impression d'exhaustivité , et que les neuf entretiens avec des experts ainsi que la revue de littérature complète étaient indispensables pour distinguer ce que les sources primaires disaient réellement de ce que les résumés assistés par IA laissaient entendre .

L'une des compétences les plus importantes développées dans le cadre du projet de fin d'études était de reconnaître les limites de la délégation à l'IA — en particulier le fait que l'IA ne devrait pas être utilisée pour des travaux nécessitant un jugement original sur des questions controversées pour lesquelles il n'existe pas de consensus établi. Une dépendance excessive à l'IA dans de tels contextes produit une analyse au ton assuré mais superficielle, qui ne parvient pas à appréhender la véritable complexité. Les étudiants doivent apprendre à préserver les dimensions interprétatives et argumentatives de leur travail en tant que contributions distinctement humaines.

Ava a décrit comment la recherche de fin d'études portait sur un terrain véritablement nouveau et controversé - des questions relatives à la souveraineté des données, aux risques géopolitiques et à la transparence des chaînes d'approvisionnement - pour lesquelles il n'existe pas de consensus établi . Elle a mis en garde contre le fait qu'une dépendance excessive à l'IA dans de tels contextes produirait « une analyse au ton très assuré mais superficielle » , et a soutenu que le projet de fin d'études avait appris aux étudiants à réserver l'IA à l'organisation, la structuration et l'accélération du travail, tout en préservant le travail interprétatif et argumentatif . Elle a également noté que le contexte de l'UIT avait renforcé cette discipline, car les conclusions étaient destinées à alimenter de véritables travaux de normalisation, rendant ainsi les enjeux d'une représentation inexacte bien concrets .

Le projet de synthèse d'un an mené avec l'UIT a exigé des étudiants qu'ils développent et maintiennent des processus de vérification rigoureux tout au long de la recherche, et non pas seulement à titre de contrôle final, car les résultats étaient destinés à éclairer de véritables processus d'élaboration de normes internationales. Travailler en binôme d'auto-vérification tout en restant pleinement responsables de l'exactitude des données a instauré une méthodologie rigoureuse qui n'aurait pas pu se développer dans le cadre d'exercices académiques plus courts ou à moindres enjeux. La compétence clé ne réside pas seulement dans l'utilisation des outils d'IA, mais dans leur gestion critique, grâce à une combinaison d'efficacité, de validation rigoureuse et de jugement éclairé.

Joseph a décrit comment le fait de travailler à l'échelle d'un projet d'un an a contraint l'équipe à faire preuve de rigueur méthodologique et à mettre en place des processus de vérification clairs, en travaillant en binôme d'auto-vérification tout en restant pleinement responsables de l'exactitude . Il a conclu que « la compétence clé ne consiste pas seulement à utiliser ces outils, mais à les gérer de manière critique en alliant efficacité, validation rigoureuse et jugement éclairé » .

Bien que l'IA accélère considérablement les tâches courantes telles que la mise en forme, la reformulation et la révision, elle n'est pas fiable pour traiter des concepts et des idées complexes, et sa tendance aux hallucinations — générant des références inexistantes ou attribuant erronément des idées — crée de nouveaux défis plutôt que d'éliminer les problèmes existants. La gestion d'une bibliographie volumineuse sur un projet d'un an a nécessité une vérification et un recoupement constants, car l'IA générait parfois des références qui n'existaient pas. De même, le traitement par l'IA des retranscriptions d'entretiens pouvait conduire à des attributions erronées de déclarations ou à l'invention de liens absents des données originales.

Joseph a noté que les outils d'IA sont très efficaces pour accélérer les tâches courantes telles que la mise en forme, l'allègement, la reformulation et la révision, mais ne sont pas toujours fiables pour traiter des concepts et des idées complexes . Il a décrit un problème majeur lié aux hallucinations dans la gestion des bibliographies, où l'outil générait des références inexistantes ou attribuait des idées à des sources qui n'en faisaient jamais mention, nécessitant une vérification constante tout au long du projet d'un an . Il a également noté que lors du traitement des retranscriptions d'entretiens, l'IA pouvait occasionnellement attribuer des déclarations de manière erronée ou inventer des liens absents des données brutes, ce qui imposait un retour systématique aux données originales .

Le membre du public, s'appuyant sur son expérience en classe, a observé que les étudiants interagissent de plus en plus avec des agents d'IA plutôt qu'entre eux, ce qui semble dégrader leur capacité à collaborer et à partager leurs connaissances avec leurs pairs. Cela soulève une préoccupation concernant le modèle de l'entreprise unipersonnelle : bien qu'il puisse améliorer la productivité individuelle, il risque simultanément de nuire aux compétences collaboratives et sociales qui sont essentielles à la réussite entrepreneuriale et professionnelle au sens large. La question était adressée au Professeur Xiao pour savoir si l'expérience de la Chine confirme ou contredit cette tendance.

Le membre du public a indiqué, d'après son expérience en classe, que les étudiants ont aujourd'hui beaucoup plus de difficultés à collaborer parce qu'ils sont en interaction avec des agents d'IA plutôt qu'avec leurs pairs , et a demandé si les compétences en matière de collaboration et de partage augmentent ou diminuent en Chine en raison de programmes tels que celui de l'entreprise unipersonnelle .

Le membre du public, se présentant comme un apprenant de français en Chine, a soulevé une question pratique sur la manière dont les étudiants en langues devraient aborder leurs études compte tenu du développement rapide des outils d'IA. Cette question reconnaît implicitement que l'IA transforme l'apprentissage des langues et que les étudiants ont besoin de conseils concrets pour s'adapter. La question était adressée au panel afin d'obtenir des orientations adaptées à leur contexte spécifique.

Le membre du public s'est présenté comme un apprenant de français en Chine et a demandé si les panélistes avaient des conseils à donner aux apprenants en langues en Chine en tant qu'étudiants .

Le membre du public, représentant une startup spécialisée dans l'informatique quantique, a souligné la difficulté d'intégrer une nouvelle technologie émergente dans le paysage déjà complexe du perfectionnement professionnel. La question pointait le défi que représente la mise à jour continue des compétences de personnes ayant déjà quitté le système éducatif formel, d'autant plus que plusieurs technologies de pointe convergent simultanément. Cela soulève la question de savoir comment les programmes de formation continue et de formation des cadres peuvent suivre le rythme des évolutions technologiques.

Le membre du public s'est présenté comme étant issu d'une startup dans le domaine de l'informatique quantique et a exprimé un vif intérêt pour la question de la formation tout au long de la vie soulevée par le Professeur Kaddous, demandant spécifiquement comment assurer le perfectionnement et la reconversion des générations d'étudiants ayant déjà quitté le système éducatif formel, tout en intégrant une nouvelle technologie de pointe .

Le membre du public, étudiant à l'UC San Diego en santé mondiale et sciences politiques et stagiaire à l'UIT, a observé une utilisation exponentielle et potentiellement excessive de l'IA en classe. La question était adressée au Professeur Kaddous afin de comprendre comment l'IA va modifier concrètement l'étude et la pratique du droit, et comment les étudiants souhaitant intégrer une faculté de droit devraient se préparer à ces changements. Cela reflète une préoccupation plus large quant à savoir si la dépendance à l'IA érode les compétences fondamentales que l'enseignement juridique est censé développer.

Le membre du public a déclaré avoir été témoin de l'utilisation exponentielle de l'IA en classe, que beaucoup qualifieraient de dépendance excessive, et a demandé au Professeur Kaddous comment l'IA va modifier les dynamiques propres aux études de droit, comment le domaine va évoluer, et comment les étudiants devraient mieux se préparer à ces changements .

Le membre du public, propriétaire d'une startup à Mexico City gérant une plateforme d'éducation personnalisée basée sur l'IA, a soulevé la question de savoir quelles compétences en ingénierie conservent leur valeur à mesure que les outils d'IA automatisent un nombre croissant de tâches techniques. La question visait également à obtenir des orientations sur les bonnes pratiques et les politiques à l'intention des propriétaires de startups développant des produits éducatifs pilotés par l'IA, notamment en lien avec le concept d'entreprise unipersonnelle évoqué par le Professeur Xiao. Cela reflète une préoccupation concrète quant à la manière de concevoir des environnements d'apprentissage enrichis par l'IA, à la fois responsables et efficaces.

Le membre du public s'est présenté comme le propriétaire d'une startup appelée Alexandria, spécialisée dans la personnalisation de l'éducation grâce à l'IA et aux pratiques de gouvernance de l'IA, et a demandé quelles compétences en ingénierie sont encore nécessaires maintenant que les outils de codage et les agents automatisent de nombreuses tâches, ainsi que les préoccupations, politiques ou bonnes pratiques que les propriétaires de startups développant des plateformes éducatives devraient prendre en compte en lien avec le concept d'entreprise unipersonnelle .

La modératrice a établi un parallèle entre les processus d'apprentissage adaptatif des modèles d'IA et la nécessité pour les établissements d'enseignement d'évoluer de la même manière face aux mutations technologiques rapides. Elle a reconnu que si l'éducation commence dès la petite enfance et l'école, c'est au niveau universitaire que l'accélération des changements liés à l'IA dans les emplois et les carrières est la plus visible. Cette mise en perspective a positionné l'adaptation comme un impératif partagé, tant pour les individus que pour les institutions.

La modératrice a observé que l'IA et d'autres technologies émergentes évoluent si rapidement qu'en l'espace d'un ou deux ans, les emplois et les carrières se transforment, et a établi un parallèle avec la façon dont les modèles d'IA apprennent et s'adaptent, suggérant que les êtres humains et les institutions doivent faire de même .

En réponse à la critique de Tim Unwin selon laquelle les universités seraient devenues des entreprises délivrant des diplômes, la modératrice a affirmé que la mission fondamentale des universités, indépendamment de leur modèle de financement ou de leur contexte national, est l'éducation. Ce rappel a servi à ancrer le débat en soulignant que la diversité structurelle des universités selon les pays ne modifie pas leur mission fondatrice. La modératrice s'est appuyée sur ce point pour recentrer la discussion sur les valeurs communes de responsabilité et de pensée critique.

La modératrice a reconnu qu'il existe des universités publiques et privées organisées différemment selon les pays, mais a affirmé que la raison d'être des universités est d'éduquer, puisque c'est précisément pour cela qu'elles ont été créées, avant de conclure que la responsabilité et la pensée critique sont les principaux enseignements à retenir de la discussion .

La modératrice a approuvé la suggestion de Tim Unwin selon laquelle s'éloigner des appareils numériques et passer du temps dans la nature est véritablement ressourçant et bénéfique. Elle a prolongé cette idée en évoquant sa propre pratique consistant à organiser des sessions au SMSI impliquant des promenades dans Genève, suggérant que les expériences physiques et analogiques devraient être plus délibérément intégrées dans la vie professionnelle et académique. Cela reflète une préoccupation plus large quant aux coûts cognitifs et aux effets sur le bien-être d'une connectivité numérique permanente.

La modératrice s'est déclarée d'accord avec la suggestion du Professeur Unwin de passer trois jours sans appareils numériques et d'aller marcher dans les montagnes suisses, et a mentionné qu'elle a organisé des sessions au SMSI impliquant une promenade dans Genève, suggérant que davantage d'activités de ce type devraient être intégrées .