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S’inspirer de la pédagogie innovante du MIT pour enseigner l’Intelligence artificielle à ses élèves, l’exemple de l’ESILV

Sous l’impulsion de Clément Duhart, enseignant-chercheur à l’ESILV et chercheur associé au MIT, l’Ecole d’ingénieurs…
Publié le 13 décembre 2017
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Sous l’impulsion de Clément Duhart, enseignant-chercheur à l’ESILV et chercheur associé au MIT, l’Ecole d’ingénieurs de Paris La Défense met en place des Masters Class, sur la base du volontariat, pour enseigner l’Intelligence Artificielle. Une méthodologie qui a fait ses preuves outre atlantique et suscite déjà l’engouement d’une centaine d’élèves-ingénieurs quel que soit leur niveau d’étude.

Pédagogie inversée ++++
Rentré de Boston pour quelques mois, où il effectue des travaux de recherche sur l’écologie et l’Intelligence Artificielle au sein du MIT Media Lab, Clément Duhart a souhaité transposer les méthodes d’enseignement prisées par les grandes universités anglo saxonnes telles que le MIT ou Standford, qui consiste à mutualiser les connaissances des étudiants et capitaliser le savoir sous forme de Master Class.
Proposée sous la forme du volontariat, en dehors des cours programmés, la Master Class IA a attiré au fil des 1ères semaines, un nombre croissant d’étudiants grâce au bouche à oreilles.
De novembre à Avril, à raison de 3h/semaine, ce sont près de 90 étudiants volontaires (Années 2 à 5, toutes spécialisations confondues) qui apprennent à travailler en autonomie sur un sujet qui dépasse le cadre des disciplines fondamentales et des spécialisations proposées.

Une dizaine d’entre eux ont été nommés « Teacher Assistant » (TA) ; ils constituent le bras armé de leur enseignant pour donner le cours : 1h20 d’enseignement suivis de travaux pratiques.

Ils choisissent les cours qu’ils vont construire, puis animer, en explorant la multitude des ressources offertes par Internet et notamment des articles de recherche. Ils synthétisent la partie théorique et préparent des travaux pratiques pour les autres et la semaine suivante, c’est un autre sujet préparé par un autre groupe d’élèves.

Cette méthode de transmission du savoir agile est renforcée chaque année par les promotions suivantes tant en terme de contenu que de méthodes pédagogiques. Conçu pour eux et par eux, les étudiants découvrent qu’apprendre peut être un jeu et que le secret de la réussite est bien là.

Quoi de mieux que le sujet de l’IA comme terrain de jeu !
« Aujourd’hui et demain, les besoins en professionnels du numérique maîtrisant notamment les concepts globaux de l’IA et les usages potentiels vont devenir importants pour accompagner les projets métiers ou les innovations technologiques », estime l’association Pasc@line dans une toute nouvelle étude. Il faut « intégrer le sujet « Intelligence artificielle » dans l’ensemble des cursus des étudiants ingénieurs du numérique ».

L’Intelligence Artificielle est un enseignement important à l’ESILV mais c’est un sujet tellement vaste, dynamique et changeant qu’il faut suivre les évolutions en permanence. En outre, il doit être transversal car il s’applique à toutes les spécialités enseignées (Big Data, Finance, Mécanique numérique, Energie).

« Grâce aux Master Class, on mutualise les cerveaux de tout le monde et on capitalise le savoir.  Ce mode de fonctionnement cher au MIT, donne le lead aux étudiants » déclare Clément Duhart qui pense « que l’IA ne peut être enseignée que de cette façon-là car il y a tellement d’informations qu’une seule personne ne peut pas suivre l’évolution de cette transition technologique majeure ».

Clément Duhart est enseignant-chercheur à l’ESILV. Repéré pendant sa thèse par le Professeur Joseph Paradiso du MIT Media Lab puis invité en tant que doctorant à la fin de son doctorat en 2016, il est reparti 9 mois faire son post-doc au Media Lab en 2017 et a obtenu le statut de chercheur associé du MIT. Clément s’est vu confié le projet de recherche « TidMarsh » qui est un observatoire de vie où réalité virtuelle et intelligence artificielle sont au service de l’écologie.

Ingénieur diplômé de l’ECE Paris en 2011, il a obtenu en 2012 son master recherche en Intelligence Artificielle et Décision à l’UPMC puis en 2016 son doctorat à l’Université du Havre dans le domaine de de l’Intelligence Ambiante Organique pour concevoir des éco-systèmes intelligents comme des organismes artificiels.

 

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