Vous est-il déjà arrivé de perdre un temps précieux à chercher un document, pour finalement le retrouver en triple exemplaire, dispersé dans trois espaces différents, avec trois versions contradictoires ? Ce scénario, hélas trop fréquent, illustre le fléau silencieux de la redondance numérique. Dans un monde où le volume de données explose – avec une croissance annuelle de 60 % selon IDC[1] –, la multiplication des espaces de stockage et de publication est devenue un véritable casse-tête, coûteux, risqué et surtout, évitable.

Dans l’enseignement supérieur, ce phénomène prend une ampleur particulière. Entre les drives partagés (SharePoint, Google Drive, NAS locaux, NextCloud, Resana), les Espaces Numériques de Travail, les intranets, les bases d’archives, les plateformes pédagogiques (Moodle, Blackboard, Canva) et les sites web institutionnels, les établissements cumulent souvent des dizaines d’outils sans vision unifiée. Résultat : une perte de temps considérable, des risques accrus de non-conformité (RGPD, sécurité des données) et une frustration palpable pour les utilisateurs – qu’ils soient étudiants, enseignants ou personnels administratifs. Selon une étude du McKinsey Global Institute, les travailleurs dont l’activité repose sur l’interaction et la connaissance passent près de 20 % de leur temps à rechercher et collecter des informations, soit près d’une journée entière par semaine[2]. Un gaspillage de ressources que les établissements ne peuvent plus se permettre, surtout dans un contexte de contraintes budgétaires et d’exigences croissantes en matière de performance et d’innovation.

Et si l’intelligence artificielle était la clé pour y mettre fin ? Imaginez un instant pouvoir interroger, en langage naturel, un assistant capable de retrouver instantanément la bonne version d’un document, quel que soit l’espace où il est stocké. Imaginez un système qui détecte automatiquement les doublons, propose des fusions ou des archivages intelligents, et alerte sur les contenus obsolètes ou les droits d’accès inutiles. Imaginez enfin une plateforme qui, plutôt que de laisser les utilisateurs se perdre dans un labyrinthe de dossiers, leur suggère le bon espace de stockage ou de publication en fonction du type de document, des utilisateurs concernés et des règles en vigueur. Ce n’est plus de la science-fiction : ces solutions existent déjà, et certaines universités commencent à les déployer avec succès.

Prenons l’exemple de l’ESSEC, Utilisation d’IA générative de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour la recherche documentaire augmentée, notamment pour constituer rapidement les dossiers d’accréditations (AACSB, EQUIS, etc.). Le gain de temps est particulièrement important sur la gestion et l’extraction documentaire[3].

À l’université de Liège, dans les services de bibliothèque, un agent IA permet, sous supervision humaine, d’améliorer la qualité du catalogage de documents (back-end), de la recherche et du support aux usagers (front-end)[4].

Enfin, on doit mentionner l’un de projets les plus emblématiques en France pour l’usage de technologie RAG : développé par l’Université de Rennes, RAGaRenn propose une infrastructure dédiée aux établissements d’enseignement supérieur, permettant d’associer des sources de données fiables (comme des documents internes, bases de connaissances ou ressources pédagogiques) à un modèle de langage large (LLM) pour générer des réponses précises et contextualisées[5].

Pourtant, le chemin vers une gestion maîtrisée des données grâce à l’IA n’est pas sans embûches. La première concerne l’acceptation par les utilisateurs. Enseignants, chercheurs et administratifs sont souvent attachés à leurs habitudes et à leurs outils, et peuvent percevoir l’IA comme une menace plutôt que comme une aide. Il est donc essentiel de les impliquer dès la conception des solutions, de les former et de leur montrer concrètement les bénéfices apportés. Une autre difficulté réside dans l’intégration technique : comment rendre compatibles les dernières technologies d’IA avec des plateformes « de tout âge » ? Enfin, la gestion des droits et des habilitations, déjà complexe dans les universités en raison de la diversité des statuts et des besoins, devient un enjeu critique lorsqu’elle est automatisée. Il ne s’agit pas de remplacer les règles humaines par des algorithmes, mais d’automatiser leur interprétation par la machine pour fluidifier les accès.

Malgré ces défis, les outils émergents offrent des perspectives prometteuses. Des solutions comme Microsoft 365 avec Copilot, Google Workspace avec Vertex AI, ou encore des plateformes open source comme Elasticsearch ou Nextcloud, commencent à intégrer des fonctionnalités d’IA pour faciliter la gestion des documents. L’enjeu n’est pas de tout révolutionner du jour au lendemain, mais de commencer par des projets pilotes ciblés – par exemple, la gestion des cours ou des archives de recherche – avant d’étendre progressivement les solutions à l’ensemble de l’établissement.

En définitive, la redondance des espaces de stockage et de publication a longtemps été perçue comme une fatalité. Pourtant, les technologies d’IA ouvrent aujourd’hui des perspectives inédites pour automatiser les tâches fastidieuses, offrir une vision d’ensemble maîtrisée et recentrer les équipes sur l’essentiel : la recherche, la pédagogie et l’innovation. Pour autant, leur mise en place ne doit pas être une porte ouverte à davantage d’entropie. Au contraire, elle doit s’inscrire dans une stratégie claire, combinant rationalisation des espaces existants, formation des utilisateurs et garantie de la sécurité et de la conformité.

Et vous, avez-vous déjà exploré des solutions d’IA pour répondre à ce défi dans votre établissement ? Quels résultats en avez-vous tirés ? Quels freins avez-vous rencontrés ? Vos retours d’expérience pourraient inspirer d’autres universités et contribuer à faire avancer la réflexion collective.

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[1] Gantz J, Reinsel D (2012) The digital universe in 2020: big data, bigger digital shadows, and biggest growth in the far east. IDC Analyze the Future, Framingham