IA, réalité augmentée, labos virtuels…: Comment le digital révolutionne l’apprentissage en ingénierie

Le recours à l’intelligence artificielle a transformé radicalement l’apprentissage des étudiants ingénieurs, leur permettant de s’exercer en conditions réelles, et dans les domaines les plus techniques, tels que la mécanique, la robotique, l’énergétique ou encore, l’industrie 4.0 (Ph. Euromed)

Le développement fulgurant du digital, et de l’intelligence artificielle ces derniers mois, transforme radicalement l’apprentissage des étudiants ingénieurs au sein des écoles. Une mutation technologique qui leur permet d’apprendre plus rapidement et de manière personnalisée, mais nécessite néanmoins de maîtriser pleinement cet outil, tout en étant conscient de ses limites.
L’IA permet ainsi aux élèves ingénieurs de pouvoir bénéficier d’un apprentissage plus efficace et adapté à leurs différents besoins. «L’IA revêt un impact globalement positif sur la productivité académique des étudiants. Elle s’ajoute aujourd’hui aux outils de formation qui révolutionnent les systèmes d’apprentissage adaptatif, renforçant sensiblement l’efficacité des enseignements», révèle à ce propos le directeur d’Arts et Métiers campus de Rabat, Mehdi Sebti. «L’IA est par ailleurs présente dans les domaines les plus techniques, tels que la mécanique, la robotique, l’énergétique ou encore, l’industrie 4.0», complète le spécialiste.
Parmi les outils les plus utilisés, les logiciels de modélisation, comme les technologies de réalité augmentée qui  permettent aux étudiants d’exercer leurs compétences en conditions réelles. «L’intelligence artificielle ouvre l’accès à une pédagogie plus immersive. L’utilisation de jumeaux numériques, de simulateurs intelligents ou encore de laboratoires virtuels permet aux étudiants de s’exercer dans des environnements proches des conditions réelles de l’industrie», précise à ce sujet Sebti. «Ces technologies permettent d’expérimenter des processus, des analyses de données complexe et des scénarios en temps réel», ajoute sur ce point, l’enseignante chercheur à l’Ecole d’Ingénierie digitale et d’intelligence artificielle de l’Université Euromed de Fès, Asmae Abadi.

Itérer des solutions sans risques 

Autre outil dérivé de cette forme d’intelligence, l’IA générative permet aux apprenants de prédire les résultats futurs des processus étudiés ou de leurs projets. «L’IA générative est un levier important pour simuler des scénarios complexes en robotique, gestion de projets, ou modélisation de processus. Les étudiants peuvent ainsi tester et itérer des solutions sans risques, à travers des environnements basés sur l’IA,  alimentés par des modèles prédictifs ou encore, des agents intelligents», nous apprend Abadi.
L’utilisation d’outils d’apprentissage automatique, comme le Machine Learning ou le Deep Learning, permet, de son côté, de résoudre des problèmes complexes en analysant d’importantes quantités de données. «Grâce à la programmation Python, combinée à des bibliothèques de machine learning, ils apprennent à collecter, nettoyer et analyser des jeux de données complexes pour en extraire des informations significatives», explique Abadi.
Les outils d’assistance à la programmation – tels que GitHub Copilot –  sont également largement utilisés, permettant aux apprenants d’accélérer le développement de logiciels, et de surmonter leurs difficultés liées à la syntaxe ou la logique.

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Karim AGOUMI