David Defour
Vice-président Numérique et Intelligence artificielle de l'UPVD
Le thème du magazine est « Les intelligences ». Comment l’IA s’inscrit-elle dans cette pluralité ?
DD : Le pluriel est fondamental. L’intelligence artificielle n’est qu’une forme d’intelligence parmi d’autres. Elle repose sur des modèles statistiques capables de produire des résultats impressionnants, mais elle ne remplace ni l’intelligence critique, ni l’intelligence collective, ni l’intelligence pédagogique. À l’université, l’enjeu est justement d’articuler ces différentes formes d’intelligence. L’IA doit être pensée comme un outil au service du développement des capacités humaines, et non comme un substitut.
Quels sont aujourd’hui les grands enjeux de l’IA dans un établissement d’Enseignement supérieur et de recherche ?
DD : Les enjeux sont à la fois pédagogiques, stratégiques et politiques. Sur le plan pédagogique, la question centrale est celle de l’évaluation. L’IA générative nous oblige à clarifier ce que nous cherchons réellement à mesurer. Dans une logique d’Approche par compétences (APC), il ne s’agit plus seulement d’évaluer un livrable final, mais la capacité à mobiliser des connaissances, structurer un raisonnement, résoudre un problème et expliciter une démarche. Cela suppose d’adapter nos modalités d’évaluation — davantage d’oralité, de mises en situation et de transparence sur l’usage de l’IA — sans renoncer à l’exigence académique. Un deuxième enjeu est celui de l’équité. Tous les étudiants, tous les personnels et tous les établissements ne disposent pas des mêmes moyens ni du même niveau de maîtrise face à ces outils. Si l’IA devient un facteur de performance académique ou organisationnelle, nous devons garantir un accès équitable, accompagné et encadré. Enfin, dans le contexte géopolitique, il y a un enjeu stratégique majeur : celui de la souveraineté.
Justement, que signifie la souveraineté en matière d’IA pour l’ESR ?« À l’université, l’enjeu est justement d’articuler ces différentes formes d’intelligence. L’IA doit être pensée comme un outil au service du développement des capacités humaines, et non comme un substitut. »
DD : La question est centrale. Aujourd’hui, la plupart des solutions d’IA générative sont portées par de grands acteurs internationaux. Or nous manipulons des données sensibles : données de recherche, données pédagogiques, données administratives. Nous devons donc garantir la confidentialité, maîtriser notre dépendance technologique et éviter une généralisation non maîtrisée des outils externes pour s’orienter vers des solutions qui respectent des exigences en matière de souveraineté, de sécurité et de frugalité écologique. Au niveau national, plusieurs initiatives vont dans ce sens : la rédaction d’une charte type sur l’IA pour l’ESR, la fédération IAAS (Infrastructure as a service) pour mutualiser des infrastructures souveraines, ou encore des services comme Aristote, RAGaRenn MISTRAL ESR ou Oratio développés pour répondre aux besoins spécifiques de l’enseignement supérieur. L’enjeu est de proposer une offre mutualisée, sécurisée et adaptée à nos missions.
Quelle position défendez-vous pour l’UPVD ?
DD : Nous défendons une approche structurée autour de grands principes. Cette approche doit d’abord avoir une vision stratégique car tous les usages ne sont pas nécessaires. Il faut les encadrer et identifier les besoins réels et prioriser. Ensuite, elle doit s’inscrire dans une logique de mutualisation et de souveraineté, c’est-à-dire s’appuyer sur des infrastructures partagées pour maîtriser les coûts et garantir la sécurité. Nous voulons également, dans le cadre de la formation et de l’accompagnement, sensibiliser aux risques, aux biais, aux enjeux éthiques et réglementaires et former les étudiants et les personnels à un usage responsable et éclairé. Les « Cafés de l’IA », le déploiement d’une charte IA et l’évolution de la charte des examens participent à cette démarche. Nous devons aussi rester vigilants sur la transparence, l’équité et la durabilité. Il est essentiel d’être clair sur les limites des modèles, attentifs aux biais et conscients de leur empreinte environnementale. Nous voulons encourager l’expérimentation ciblée. Tester des cas d’usage concrets pour convaincre par l’exemple, sans déployer massivement sans évaluation. Enfin, un appel à l’action étatique : nous avons besoin d’un soutien public clair pour financer des infrastructures mutualisées et construire un cadre éthique et réglementaire adapté aux enjeux de l’enseignement supérieur et de la recherche.
En définitive, comment résumer votre vision ?
DD : Nous devons redéfinir ce que nous entendons par « intelligence ». C'est en confrontant les modèles algorithmiques aux autres formes d'intelligence (humaine, animale, linguistique, sociale ou même écologique), que nous mesurons leurs performances mais aussi leurs limites. L’IA calcule, prédit, optimise ; mais elle ne ressent pas, ne vit pas, ne s’inscrit pas dans une expérience sensible du monde. Elle n’est pas une intelligence au sens biologique ou cognitif du terme, mais une forme d’intelligence instrumentale, spécialisée. C’est précisément ce qui rend ce dossier passionnant. Les regards croisés de nos collègues montrent que l’intelligence peut se manifester dans des domaines très différents : dans les stratégies d’adaptation du vivant, les dynamiques du langage, l’organisation collective des humains, les innovations technologiques ou les réponses scientifiques aux défis environnementaux. Si elle est pensée avec rigueur, souveraineté et responsabilité, l'IA générative peut devenir un levier au service des intelligences humaines et collectives. Mais elle ne doit jamais en devenir la mesure unique. En ce sens, parler des « intelligences », c’est affirmer que la richesse du savoir tient précisément dans cette diversité et que l’université est le lieu où ces formes d’intelligence dialoguent et s’étudient.
Mag Intersections : le magazine de la recherche et de l'innovation à l'Université Perpignan Via Domitia.
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Mise à jour le 5 juin 2026