Le projet présenté poursuit deux objectifs principaux : Développer des modèles d’apprentissage adaptatifs réutilisables et flexibles, capables de s’adapter à différents profils d’apprenants et systèmes, en s’appuyant sur une approche post-IA générative. Accompagner l’intégration de l’IA générative en éducation à travers la formation, le partage de méthodes et des recommandations, afin d’évaluer son rôle dans la transformation et l’industrialisation de la formation. L’IA générative permet également de remplacer certaines tâches peu créatives, libérant du temps pour les enseignants et favorisant leur créativité. La recherche repose sur une démarche participative pour concevoir les systèmes adaptatifs, et sur l’observation des processus industriels pour analyser l’impact de l’IA générative. Enfin, plusieurs initiatives existent déjà dans ce domaine, notamment au laboratoire LIP6, qui a contribué au partage de données et de modèles éducatifs.
LIP6 (SU), Heudyasic (UTC), FoAP (Cnam), UBC (Canada), TECFA (Université de Genève)Vanda LUENGO