Simone et les Robots

Rencontre avec Baudouin Corman, CEO de Wooclap

Patrice — Tue, 22 Sep 2026 06:17:22 +0000

On se retrouve pour cette conversation avec Baudouin Corman CEO de Wooclap, dans un moment charnière pour cette Edtech : l’entreprise belge, devenue une référence de la pédagogie active dans l’enseignement supérieur, vient d’annoncer l’acquisition de VEVOX, son homologue britannique. L’occasion était trop belle et les Robots ont pris le temps d’en discuter et de mettre l’accent sur une question qui nous travaille tous : à quoi ressemble la pédagogie quand l’intelligence artificielle s’invite dans l’amphithéâtre ?

Baudouin, avant de parler de VEVOX, pouvez-vous resituer où en est Wooclap aujourd’hui ? Votre positionnement, vos marchés forts ?

Baudouin :

Wooclap, c’est une plateforme centrée sur la pédagogie dans l’enseignement supérieur. Nous avons aujourd’hui une part de marché très forte en France, en Belgique, en Italie, en Espagne et aux Pays-Bas. Et depuis quelque temps, nous connaissons une croissance réelle en Amérique du Nord, avec des références qui comptent : Duke University, Brown University, North Carolina State University, l’Université de Montréal, Carleton University. C’est ce socle qui nous a donné la confiance d’aller plus loin.

Justement, parlons de VEVOX. Qu’est-ce qui vous a poussés vers cette acquisition ?

Baudouin : VEVOX est basée au Royaume-Uni, c’est le leader sur le marché de l’engagement dans l’enseignement supérieur britannique, avec aussi une présence en Nouvelle-Zélande et en Amérique du Nord — notamment à l’Université McGill. Ce qui nous a convaincus, ce n’est pas uniquement la complémentarité géographique, même si elle est réelle et précieuse.

C’est que nous partageons la même vision : « Everybody has a voice ». Donner la parole à chacun dans une salle, faire de la participation le moteur de l’apprentissage — c’est exactement notre conviction chez Wooclap. Quand deux entreprises se rejoignent sur des valeurs aussi profondes, la complémentarité géographique devient un formidable accélérateur plutôt qu’une simple addition de parts de marché. L’ambition, clairement, c’est de devenir l’outil de référence mondial en éducation supérieure et en formation professionnelle.

Concrètement, comment ça va se passer pour les utilisateurs des deux plateformes ? Vous fusionnez tout tout de suite ?

Baudouin : Non, et c’est un choix assumé. Les deux plateformes continuent d’opérer de manière indépendante pour l’instant. Nos équipes travaillent en parallèle à unifier l’expérience, sous la bannière Wooclap, mais à terme.

Vous parlez souvent de votre réseau d’universités comme d’un vrai levier d’innovation, pas juste d’une base de clients. Qu’est-ce que ça change concrètement ?

Baudouin : C’est un point très important pour nous et pour la qualité de notre plateforme. Notre réseau regroupe plus de 1 000 universités et départements Learning and Development. Cela nous permet de coconstruire, de faire de la recherche, d’échanger des bonnes pratiques à une échelle que peu d’acteurs peuvent atteindre. Nos innovations ne sortent pas d’un laboratoire fermé : elles sont conçues et testées en conditions réelles, avec nos partenaires.

Et nous nous appuyons sur les recherches en sciences cognitives, en neurosciences, en sciences de l’éducation. C’est ce qui distingue, je crois, un outil de pédagogie active d’un simple outil de sondage en salle.

Nous devons aussi parler de l’IA. Comment voyez-vous son impact sur l’enseignement, à la fois comme menace et comme opportunité ?

Baudouin : L’intelligence artificielle questionne beaucoup de choses : l’évaluation, l’adaptation des programmes. Mais elle ouvre aussi des possibilités qu’on n’avait pas avant. On peut aujourd’hui transformer n’importe quel contenu de cours en formats personnalisés et interactifs — des podcasts, par exemple. Ça révolutionne la façon dont le savoir se transmet. Le contenu n’est plus figé dans un format unique imposé à tous.

Est-ce que ça ne risque pas, justement, de vider le cours en présentiel de son sens, si tout le contenu peut être consommé ailleurs, autrement, à son rythme ?

Baudouin : C’est tout le contraire,. Le présentiel reste indispensable : pour la formation de groupes, pour les interactions entre pairs, pour l’exercice de l’esprit critique à travers des questions posées en direct. Une plateforme de pédagogie active, c’est ce qui renforce la motivation des apprenants, en les engageant dans une vraie dynamique de questionnement. C’est ça qui justifie leur présence en cours, plus que la simple transmission d’un contenu qu’ils pourraient trouver ailleurs.

On en discutait avant l’interview : l’IA change aussi la nature même de ce qu’on apprend à faire. On passe de la recherche de contenu à la formulation de questions

Baudouin : Exactement, et c’est une évolution profonde. L’intelligence artificielle nous pousse à apprendre à poser les bonnes questions — ce n’est plus seulement « où trouver l’information », c’est « comment la formuler pour obtenir ce dont j’ai besoin ». Pour accompagner les enseignants dans cette démarche, on développe un assistant pédagogique qui s’appuie sur l’IA pour les aider à formuler des questions adaptées à leurs propres objectifs pédagogiques. L’idée, ce n’est pas de remplacer leur expertise, c’est de leur donner un outil pour la traduire plus facilement en interactions concrètes avec leurs étudiants.

Sur le terrain technologique justement, où en êtes-vous des intégrations avec les grands systèmes utilisés par les universités ?

Baudouin : Nous avons fait cet été lors d’InstructureCon, l’évènement annuel d’Instructure ayant lieu aux Etats-Unis, une démonstration qui nous tient à cœur : connecter Wooclap directement à Ignite AI, l’IA de Canvas. Canvas est un LMS très répandu en Amérique du Nord. Avec l’entité consolidée que nous formons désormais avec VEVOX, nous allons poursuivre notre expansion internationale, et l’Amérique du Nord est clairement une région où nous souhaitons accélérer.

Et au-delà de l’enseignement supérieur, vous vous développez aussi sur la formation professionnelle. C’est un axe stratégique fort ?

Baudouin : Oui, c’est un axe de croissance important pour nous. On a déjà des organisations comme la Croix-Rouge, Total, Christian Dior ou Pernod Ricard qui utilisent la plateforme. Les enjeux d’engagement et d’apprentissage en groupe y sont tout aussi critiques que dans l’enseignement supérieur —le temps de formation y est compté et se doit d’être efficace. Et c’est un terrain où l’expertise de VEVOX vient vraiment renforcer la nôtre.

Merci Baudouin et encore bravo pour cette acquisition prometteuse !

Lire le communiqué de presse de Wooclap

À propos de Wooclap

Wooclap est une plateforme EdTech qui transforme chaque cours ou session de formation en une expérience d’apprentissage interactive et captivante. Sa mission : rendre l’apprentissage plus efficace en plaçant l’apprenant au cœur du processus.
S’appuyant sur les sciences cognitives, la plateforme propose des dizaines d’activités interactives, notamment des questions à choix multiples, des sondages, des nuages de mots, des séances de brainstorming et des annotations d’images, permettant ainsi aux enseignants et aux formateurs d’évaluer la compréhension en temps réel, de développer l’esprit critique et de favoriser la collaboration entre les participants.
Intuitive et performante, Wooclap s’intègre parfaitement aux outils existants tels que les plateformes LMS, PowerPoint et Microsoft Teams, et est utilisée par des dizaines de millions d’enseignants, de formateurs, d’étudiants et de professionnels dans plus de 150 pays.

Pour en savoir plus : www.wooclap.com

À propos de Vevox

Vevox est une plateforme de premier plan dédiée à l’engagement du public, conçue pour rendre les cours, les formations en entreprise et les réunions plus interactifs et inclusifs. Grâce à des sondages en direct, des quiz, des sessions de questions-réponses, des nuages de mots et une assistance par IA, Vevox aide les formateurs, les enseignants et les intervenants à renforcer l’engagement, à vérifier la compréhension et à donner à chaque participant la possibilité de s’exprimer à parts égales, que ce soit en présentiel, en ligne ou dans un cadre hybride.
Reconnue par les plus grandes universités et organisations du monde entier, Vevox a recueilli plus de 2 900 avis sur G2, Capterra et Trustpilot. Les utilisateurs apprécient particulièrement sa facilité d’utilisation, sa flexibilité, ses analyses performantes et son service client réactif. Vevox s’intègre facilement aux outils courants tels que Microsoft Teams, Zoom, PowerPoint et Google Slides, ainsi qu’aux systèmes de gestion de l’apprentissage (LMS) les plus répandus, permettant ainsi d’intégrer sans effort des formats interactifs dans les flux de travail existants.

Pour en savoir plus : www.vevox.com

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Financement de l’Université : sortir du faux débat entre gratuité et hausse des droits d’inscription

Patrice — Tue, 22 Sep 2026 06:15:06 +0000

À l’approche de la présidentielle de 2027, la question du financement de l’enseignement supérieur revient sous une forme familière : faut-il maintenir des droits d’inscription très bas, ou les augmenter ? Posé ainsi, le débat est confortable, car il se prête aux slogans. Il est aussi trompeur, parce qu’il détourne le regard d’une difficulté plus profonde : celle d’un modèle universitaire dont les moyens ne suivent plus les missions. Mais les Robots ont investigué et vous proposent dans ce papier une analyse qui prête au débat et en appelle à vos idées ou vos opinions (cf l’encadré ci-dessous).

Soyons clairs, l’université française reste, au moment de l’inscription, peu coûteuse pour l’étudiant. Elle est pourtant de moins en moins en capacité de garantir partout les conditions d’étude, d’encadrement, de recherche et d’innovation que suppose un enseignement supérieur de masse. Le système a-t-il besoin de ressources supplémentaires ? Très vraisemblablement. Ces ressources doivent-elles provenir des étudiants ? Pas nécessairement, et en tout cas pas sans une refonte simultanée de la solidarité étudiante et de la responsabilité financière de l’État.

La vraie question n’est donc pas de savoir s’il faut « faire payer les étudiants ». Elle est de définir une répartition juste, efficace et lisible de l’effort entre l’État, les familles, les entreprises, les territoires et les bénéficiaires économiques de l’enseignement supérieur.

Un modèle sous tension

Le problème dépasse largement le niveau des droits d’inscription. Le rapport de la commission d’enquête du Sénat (n° 943, 2025-2026) décrit un « effet ciseaux » : les charges, notamment salariales, progressent plus vite que les ressources. Entre 2018 et 2025, les charges de personnel des établissements ont augmenté de 37 %, sous l’effet de décisions nationales insuffisamment compensées. À politiques inchangées, le déficit tendanciel atteindrait environ 2 milliards d’euros à l’horizon 2030.

La subvention pour charges de service public (SCSP) demeure la ressource fondamentale, avec près de 14,5 milliards d’euros en 2025. Elle a progressé depuis 2018, mais faiblement en termes réels, et selon des modalités jugées opaques, souvent héritées de l’histoire plus que des besoins. La dépense moyenne par étudiant à l’université s’élevait à 12 460 euros en 2024, contre 17 220 euros en STS et 19 070 euros en CPGE : le sujet n’est donc pas seulement celui d’un sous-financement global, mais aussi celui de la répartition des moyens entre filières.

Les signaux d’alerte se multiplient. En 2026, 14 universités sont soumises à une procédure de retour à l’équilibre financier, contre neuf l’année précédente. Quant aux appels à projets, ils financent utilement l’innovation et la transformation, mais deviennent problématiques lorsqu’ils installent des dispositifs pérennes sans financement récurrent pour les maintenir.

Autrement dit, l’université ne peut durablement assumer l’accueil massif des bacheliers, la transformation pédagogique, la recherche, l’internationalisation et la transition écologique avec une dotation socle incertaine, des charges imposées insuffisamment compensées et des financements de projet par nature temporaires.

Trois visions du service public

Les candidats de 2027 ne s’opposent pas seulement sur des montants. Ils portent des conceptions différentes de ce qu’est un diplôme.

Le modèle universaliste privilégie l’impôt et la hausse du financement public, avec une gratuité ou des droits très faibles, adossés à des bourses, une allocation ou un revenu étudiant, des recrutements et des places supplémentaires. Reste à savoir si cette vision garantit un financement soutenable et correctement réparti entre les filières.

Le modèle contributif et responsabilisant repose sur des droits modulés, des prêts garantis et l’autonomie des établissements, avec des bourses ciblées, voire au mérite. On peut se demander s’il ne risque pas d’accroître l’aversion au risque et l’endettement des jeunes.

Le modèle d’investissement orienté vers l’emploi cible le financement sur les secteurs, capacités et formations jugés prioritaires, par l’alternance, la régulation de l’offre et le pilotage par l’insertion. Se pose alors la question de savoir qui décide de la « valeur » des formations, et comment préserver les disciplines moins immédiatement rentables.

Derrière ces clivages se joue la nature même du diplôme : bien commun financé par l’impôt, investissement individuel appelant une contribution, ou outil de politique économique à orienter selon les besoins de compétences. Ce sujet mérite un traitement à part, et nous y reviendrons dans un prochain article.

Sortir de la vision gratuit / payant

C’est ici que se joue, selon nous, l’essentiel. L’idée directrice est simple : passer d’une « gratuité uniforme », qui ne corrige pas nécessairement les inégalités de départ, à une accessibilité garantie, qui protège les étudiants les plus contraints tout en donnant aux établissements les moyens d’améliorer la qualité des formations.

Le rapport des Assises sur le financement des universités va dans ce sens en envisageant un barème progressif : exonération des étudiants les moins solvables, puis montée, à terme, des droits autour de 900 euros en licence et 1 300 euros en master, avec pour objectif que les recettes générées par les droits d’inscription représentent 10 % des ressources universitaires. Ce serait un changement substantiel par rapport au modèle actuel, où les droits nationaux 2026-2027 s’élèvent à 178 euros en licence et 255 euros en master.

Une telle évolution ne peut toutefois être jugée sur son principe seul. Elle ne prend son sens qu’à quatre conditions, faute de quoi le dispositif perd, selon nous, sa raison d’être.

Chaque euro de recette nouvelle doit être additionnel. Il ne saurait servir de prétexte à un désengagement de l’État, dont la dotation ne doit pas reculer. Une contribution étudiante qui viendrait simplement remplacer un financement public n’améliorerait rien pour les étudiants, elle leur ferait seulement payer ce que la collectivité prenait jusque-là en charge.
Le barème doit être réellement progressif. Cela suppose une contribution indexée sur les capacités économiques, des seuils clairs et une exonération automatique des étudiants modestes, sans démarche complexe qui découragerait précisément ceux qu’il s’agit de protéger.
La réforme des bourses doit être simultanée. Le principal obstacle à l’accès n’est pas uniquement le droit d’inscription, mais le coût total des études : logement, alimentation, transport, santé. Si les frais augmentent alors que la précarité étudiante demeure, le modèle perd toute légitimité sociale.
Les universités les plus exposées ne doivent pas être les perdantes. Celles qui accueillent les publics les plus fragiles, ou qui se trouvent dans les territoires les moins favorisés, ont des marges de manœuvre plus étroites. Les faire pâtir de la réforme serait un manquement à l’équité territoriale.

Ces conditions déplacent la question. L’équité ne consiste pas à se demander « faut-il faire payer tout le monde de la même façon ? », mais « comment faire en sorte que les moyens publics profitent davantage à ceux qui en ont le plus besoin, sans faire de l’entrée dans le supérieur un risque financier pour les familles ? ».

LE DÉBAT EST OUVERT

Un contrat de financement repensé

Nous mettons sur la table une proposition, que nous souhaitons soumettre aux candidats comme à vous, chers lecteurs :

Une loi de programmation universitaire sur cinq ans, distinguant clairement les moyens consacrés à la formation, à la recherche, au patrimoine, au numérique, à la vie étudiante …

Une SCSP fondée sur l’activité et les besoins, plutôt que sur la reconduction d’historiques budgétaires : volume et profil des étudiants, disciplines, intensité pédagogique, objectifs territoriaux, coûts réels, missions de recherche. C’est ce que semble vouloir faire l’État avec les COMP « 100 % mission ».

Une compensation intégrale et automatique des décisions nationales (mesures salariales, point d’indice, GVT, pensions, nouvelles obligations réglementaires). L’autonomie ne peut pas signifier le transfert de risques budgétaires que les établissements ne maîtrisent pas.

Une contribution étudiante progressive et solidaire, le cas échéant, intégralement fléchée vers les conditions d’étude : accompagnement du premier cycle, santé mentale, orientation, équipements pédagogiques, logement, réussite. La transparence sur l’usage de la recette est essentielle.

Des ressources propres compatibles avec le service public : formation tout au long de la vie, partenariats socio-économiques, valorisation de la recherche, financements européens, mécénat. Elles doivent compléter, jamais remplacer, le financement public récurrent.

Cette proposition vous paraît-elle équilibrée ? Que retireriez-vous, que faudrait-il ajouter ? Dites-le-nous en commentaire : la discussion est ouverte, et elle nous concerne tous.

Un contrat plutôt qu’un slogan

Selon les Robots, la présidentielle ne devrait pas opposer abstraitement partisans de la gratuité et défenseurs de la hausse des droits. Le débat utile porte sur le contrat que la Nation propose à sa jeunesse et à ses universités : un État qui finance réellement les missions qu’il prescrit ; des établissements autonomes mais protégés des injonctions non compensées ; une contribution graduée selon les moyens de chacun ; une vie étudiante qui ne conditionne plus la réussite académique à la capacité des familles à absorber le coût réel des études.

L’université française ne manque pas seulement d’argent. Elle manque surtout d’un modèle de financement cohérent, lisible et politiquement assumé.

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Rencontre avec Thomas Sartori, CEO de Raison

Justine — Tue, 28 Jul 2026 14:05:23 +0000

Thomas Sartori, CEO de Raison

Publié le : 28/07/2026

Temps de lecture : 5 minutes

Thomas Sartori est le CEO de Raison, une EdTech qui propose des assistants pédagogiques IA intégrés directement aux LMS pour simplifier l’enseignement et améliorer l’apprentissage.

Comment un agent IA peut-il respecter l’AI Act ?

De manière générale, ce que nous proposons avec la solution Raison est une institutionnalisation de l’IA dans l’ESR ; à l’heure où l’usage par les étudiants est déjà massif (> 90%) et se fait dans un cadre qui échappe totalement à tout cadre académique, sur des plateformes commerciales souvent étasuniennes, sur lesquelles les étudiants transfèrent déjà massivement le contenu des professeurs.

Concrètement, l’AI Act classe les systèmes d’IA pédagogiques en risque limité, ce qui implique principalement des obligations de transparence : l’apprenant doit savoir qu’il interagit avec une IA, et celle-ci ne peut ni le flatter ni le manipuler. Chez Raison, c’est un principe de conception depuis le premier jour, pleinement aligné avec le fait que l’IA est un outil et non un équivalent humain. En pratique :

Le tuteur se présente toujours comme une IA, et il est conçu pour guider le raisonnement / évaluer les compétences / donner accès aux sources du professeur plutôt que pour donner la réponse
Sur l’infrastructure, nous offrons différents choix à nos clients (Azure en France, Scaleway en France + des options on-premise/ »bring your own cloud » en cours de développement)

Quels sont les engagement éthiques de Raison ?

Les êtres humains échangent des connaissances et partagent des savoirs depuis plus de 1.3 millions d’années, et il n’y a aucune raison que cela change en moins de 4 ans avec l’avènement de l’IA générative : voici la pierre angulaire de l’engagement éthique de Raison.

Très concrètement :

Notre mission est d’aider les êtres humains à apprendre et échanger, ainsi qu’à se sentir confiants et capables dans le monde qui vient
Cela implique que tous nos produits, à commencer par notre plate-forme d’apprentissage IA pour l’ESR, gardent les « humains sachants » (professeurs/formateurs) au centre du processus d’apprentissage. Cela implique notamment que le contenu et la méthode pédagogique restent les-leurs, et qu’un humain soit toujours en contrôle des agents IA
Cela implique également que nos agents (enfin, ceux créés par les professeurs sur la plate-forme) poussent toujours les « humains apprenants » (étudiants/apprenants) à raisonner par eux-mêmes plutôt qu’à sombrer dans une forme de paresse cognitive

Comment l’objectif d’apprendre à apprendre est-il atteint avec Raison ?

Les assistants Raison fonctionnent principalement sur un mode socratique, avec commentaires détaillés des réponses de l’étudiant ainsi que recours systématique aux sources de cours. Ces éléments permettent une prise de recul critique, à la fois sur le cours, sur les méthodes d’apprentissages de chacun et sur l’utilisation de l’outil IA.

De manière générale nous pensons que d’ici quelques années, la plupart des établissements de l’ESR se seront dotés de leur « IA officielle », permettant à tous les étudiants de bénéficier d’un apprentissage personnalisé et flexible, sous contrôle de l’établissement et des enseignants. Comme indiqué au-dessus, cette IA sera probablement une agrégation d’agents IA spécifiques, créés par chaque professeur, respectant la pédagogie, le contenu et les limites de chacun; et ne remplaçant jamais les cours entre humains.

Dès lors, la vision de Raison est que chaque étudiant aura accès à ce medium IA supplémentaire, à la fois disponible et exigeant, apte à l’aide personnalisée et à la prise de recul, permettant de continuer « d’apprendre à apprendre ».

Au-delà de l’ESR, l’IA pédagogique peut-elle révolutionner la formation professionnelle ?

Nous sommes convaincus que la frontière entre la formation initiale et la formation continue va continuer à s’estomper dans les années à venir, car la frontière entre les compétences des humains et celles des machines va sans cesse bouger. Dès lors, nous pensons que de plus en plus de femmes et d’hommes décideront de se former tout au long de leur vie, de manière formelle (en retournant sur les bancs de l’université) ou informelle, par choix (apprendre pour le plaisir) ou par nécessité (apprendre pour pouvoir exercer un nouveau métier).

Cette tendance est déjà visible sur le segment de la formation professionnelle, où les besoins sont immenses, notamment sur la formation à l’utilisation des outils IA, qui est peut-être déjà la compétence-clé nécessaire pour exercer de nombreux emplois (cadres mais pas que). Le récent succès de Mister IA (10m€ de CA cumulé en moins de 3 ans) le prouve, et nous pensons que des agents IA pédagogiques peuvent en effet être un excellent moyen concret de se former à l’IA de manière moderne et évolutive, tout en gardant un recul critique nécessaire à l’exercice d’un métier sous-jacent à fort niveau d’exigence (médecine, droit, développement informatique, ingénierie, comptabilité).

Ces chantiers sont au cœur de notre mission, et notre récente levée de fonds nous permet de commencer à les adresser dès aujourd’hui; avec d’ailleurs un continuum très intéressant avec ce que nous développons dans l’ESR.

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L’université française en mal de financement selon le rapport des assises 2026

Patrice — Thu, 16 Jul 2026 12:43:53 +0000

L’université française à l’horizon 2030 : entre l’illusion des moyens et l’urgence d’un nouveau pacte financier

Le paysage de l’enseignement supérieur public français est aujourd’hui marqué par une « sédimentation de moyens historiques » qui ne suffit plus à masquer une réalité brutale : l’essoufflement d’un modèle. À première vue, les voyants semblent au vert avec des crédits publics au plus haut, mais derrière cette façade, les établissements s’approchent d’un mur budgétaire.

Le rapport des « Assises du financement des universités » de juin 2026 révèle un paradoxe systémique : plus l’État investit, plus la santé financière des universités se dégrade. Entre une autonomie restée inachevée et des charges exogènes dévorantes, l’institution doit aujourd’hui choisir entre une refonte structurelle ou un déclin programmé. Dans cet article, les Robots vous proposent un résumé des principaux éclairages que présente ce rapport, en imaginant qu’ils constituent une base de réflexion pour les programmes des candidats aux futures élections.

Le paradoxe des chiffres : plus de moyens, moins de santé financière

Entre 2018 et 2025, la Subvention pour Charge de Service Public (SCSP) a progressé de 26 % en valeur absolue ([1]). Pourtant, cette bouffée d’oxygène a été immédiatement inhalée par une hausse vertigineuse des charges. La capacité d’autofinancement (CAF) des universités a chuté de 37 % sur la période, tandis que le résultat financier global s’est effondré.

Ce gain de ressources est littéralement « dévoré » par des facteurs structurels et des décisions nationales dont les universités subissent le contrecoup :

Le CAS Pension : une hausse de 4 points du taux de cotisation employeur en 2025, dont la compensation par l’État n’a été que partielle (75 % pour la majorité des établissements en 2026).
Le GVT (Glissement-Vieillesse-Technicité) : le poids mécanique de l’ancienneté des personnels sur la masse salariale. Le GVT est en théorie compensé par l’Etat mais la question est toujours celle de la compensation insuffisante dans certains cas.
L’explosion énergétique : une hausse des charges liées aux « fluides » (énergie) de 53 % entre 2018 et 2025.
Les mesures « Guérini » : les revalorisations du point d’indice non intégralement couvertes par les ressources propres.

« La dégradation de ces indicateurs traduit une détérioration de la santé financière des universités et d’une dynamique de produits qui peine de plus en plus à couvrir celle des charges. » — Rapport Fournel-Roussel, juin 2026.

[1] Rapport Fournel-Roussel, juin 2026. Soit une hausse en euros constants qui pourrait être estimée entre 0,6 et 0,8 Md€ entre 2018 et 2025 dans un contexte où la hausse nominale est de 26 % et que l’inflation cumulée supérieur atteint environ 19 %.

L’autonomie a-t-elle échoué ?

Vingt ans après la première loi d’autonomie, le constat est parfois dur et suscite toujours le débat : elle demeure « partielle et asymétrique ». En réalité, les universités ont hérité d’un transfert de la gestion des difficultés financières plutôt que d’un véritable pouvoir de décision.

L’État maintient un surcontrôle étouffant sur des leviers stratégiques comme l’immobilier ou les ressources humaines. A propos de l’immobilier, il faut cependant noter que toutes les universités n’ont pas demandé la dévolution. Mais pour beaucoup d’entre elles, ce cadre d’action inadapté empêche les présidents d’université de piloter leur établissement comme de véritables chefs de file. Avec parfois, comme conséquence un manque de confiance réciproque qui contraint les acteurs à une gestion de court terme. Ce que les esprits critiques du système transforment facilement en un constat négatif : les universités sont « autonomes » pour gérer leurs déficits, mais restent « sous tutelle » dès qu’il s’agit d’innover dans leur organisation ou leur offre de formation.

Les appels à projets : une fausse vraie bonne idée

Pour pallier la stagnation de la subvention d’État, les universités se sont ruées sur les financements compétitifs (ANR, France 2030). Si la France se classe au 2ème rang des bénéficiaires européens, elle peine à s’imposer sur la scène internationale, ne captant que 11 % des fonds Horizon Europe (contre 17 % de son poids économique) et ne coordonnant que 8,6 % des projets. En effet, le rapport Fournel/Roussel souligne « qu’au niveau européen, la France occupe une place importante, mais encore insuffisante, dans la captation des appels à projets ». Ainsi les rapporteurs constatent que « la France se situe néanmoins au quatrième rang européen pour le nombre de projets subventionnés et au cinquième rang en termes de volume de candidatures. Elle se positionne en revanche difficilement en coordination des projets collaboratifs avec seulement 8,6 % des projets coordonnés, derrière l’Espagne, l’Italie et l’Allemagne. »

En quoi les Appels A Projets (AAP) posent-ils un problème ?

Paradoxalement, le succès aux appels à projets peut fragiliser un budget. Le problème central réside dans le préciput (le forfait de gestion) versé par l’ANR, qui s’avère insuffisant pour couvrir les coûts complets (chauffage, personnel permanent, maintenance, frais de gestion). Sans une comptabilité analytique fine, les universités financent indirectement le fonctionnement des projets de recherche sur leur budget de base, générant une « marge négative » qui creuse le déficit structurel.

Et le patrimoine dans tout cela ?

Le patrimoine immobilier universitaire est le troisième plus massif de l’État, et d’ailleurs, on comptabilise aujourd’hui près de 14 millions de m² sous-exploités. En effet, ce parc génère à peine 0,6 % des revenus des universités. A nouveau le rapport constate que le verrou est institutionnel : seules 11 universités bénéficient aujourd’hui de la « dévolution » (la pleine propriété de leurs murs).

Le passage à une gestion patrimoniale directe semble être le levier indispensable pour transformer ces coûts en ressources. Le rapport identifie plusieurs opportunités de valorisation que l’on peut toutefois relativiser selon leur degré de faisabilité, pas toujours évident :

La production et la revente d’énergie sur les campus.
La gestion des infrastructures scientifiques (SPSI) comme plateformes de services.
L’optimisation foncière via la création d’incubateurs ou de pépinières d’entreprises.
L’exploitation événementielle et locative durant les périodes de faible activité.

Vers une hausse modérée des droits d’inscription

C’est la proposition la plus radicale pour diversifier les revenus sans sortir du modèle public : porter les droits d’inscription à 900 € en licence et 1 300 € en master. L’objectif est de porter les droits d’inscription à 10 % des ressources propres pour générer 1,5 milliard d’euros supplémentaires (estimation du rapport).

Le rapport suggère deux rythmes : une transition lissée sur 5 à 6 ans pour les familles, ou un choc immédiat dont le surplus alimenterait un « Fonds pour la modernisation des universités ». Ce fonds deviendrait un véhicule d’investissement massif, avec une capacité cumulée de 5 milliards d’euros pour la rénovation des campus.

« Il est impératif de préserver le pacte social. Cette hausse doit s’accompagner d’une refonte des bourses et de la création de prêts à remboursement contingent, garantis par l’État, où l’étudiant ne rembourse qu’une fois un certain seuil de salaire atteint. »

Le ministre appelle de ses vœux l’ouverture d’un débat public sur ces questions et demande aux candidats de la future élection présidentielle de se prononcer sur leurs choix et leur vision de l’enseignement supérieur public.

L’horizon 2030 promet-il le risque d’un déficit de 2 milliards ? Est-il encore temps de réagir et de sauver le soldat Université ?

Sans changement de trajectoire, le déficit projeté pour 2030 s’élève à 2 milliards d’euros. C’est en tout cas ce que présente ce rapport. Devant cette perspective peu réjouissante, force est de constater que le temps presse. Ainsi, les chiffres montrent que la France dispose d’une fenêtre de tir étroite avant le basculement démographique de 2033, qui verra les effectifs étudiants baisser alors que les coûts énergétiques et de personnel continueront de croître. Une équation intenable.

L’avenir de l’université française se jouerait alors sur sa capacité à passer d’une autonomie de gestion à une autonomie de stratégie. La stratégie d’établissement définira sans nul doute les priorités et les choix conduisant, soit à l’échec, soit à un nouvel équilibre.

Mais, au-delà du débat comptable et des divergences de vision stratégique, une question demeure : quelle valeur réelle accordons-nous à notre enseignement supérieur public dans la compétition mondiale de l’intelligence ?

Lien vers le rapport complet : https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/sites/default/files/2026-06/rapport-des-assises-du-financement-des-universit-s-pdf-40649.pdf

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L’impact de l’AI Act sur l’Enseignement Supérieur et la Recherche

Justine — Tue, 09 Jun 2026 06:15:58 +0000

L’AI Act ne régule pas seulement l’intelligence artificielle. Il redéfinit silencieusement ce que signifie produire, transmettre et valoriser le savoir en Europe. Voilà qui pourrait bien compliquer la vie des Robots tout en mettant en lumière la pertinence de leurs expertises. Alors, pour aller plus loin dans les conséquences de l’application de ce texte, nous vous proposons d’explorer les premières expériences vécues par le monde de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche.

Rappelons en préambule que l’AI Act est entré en vigueur le 1er août 2024 avec une mise en application progressive jusqu’en 2027, et qu’il constitue le premier cadre juridique global régissant l’intelligence artificielle. Son approche par les risques classe les systèmes d’IA en quatre catégories : risque inacceptable (interdits), haut risque (encadrement strict), risque limité (obligations de transparence) et risque minimal (libre développement).

Depuis plusieurs mois, ce texte est commenté sous un angle essentiellement juridique ou technologique. On parle partout de niveaux de risque, de conformité, d’obligations pour les fournisseurs de modèles. Mais dans le monde de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche, l’enjeu est ailleurs. Plus diffus. Plus structurant. Car ce que l’AI Act vient toucher, ce n’est pas uniquement l’usage des technologies. C’est l’architecture même de la confiance académique. Dans une université, une école ou un laboratoire, la confiance est partout. Dans l’évaluation d’un étudiant. Dans la validation d’un résultat scientifique. Dans la réputation d’un chercheur. Dans la capacité d’une institution à produire du savoir fiable.

Or, l’intelligence artificielle, telle qu’elle s’est diffusée ces dernières années, a profondément fragilisé ces équilibres. Non pas en détruisant la confiance, mais en la rendant plus difficile à situer.

Qui est l’auteur d’un texte généré avec un modèle ?
Que vaut une évaluation assistée par un algorithme opaque ?
Comment interpréter un résultat scientifique produit à partir de données traitées par des systèmes que personne ne comprend entièrement ?

L’AI Act arrive précisément à ce moment-là. Et il impose une réponse européenne très particulière : si la confiance ne peut plus être implicite, elle doit devenir explicite, documentée, démontrable.

Quels sont les systèmes basés sur l’IA classés à haut risque ?

L’annexe III de l’AI Act identifie explicitement les systèmes suivants (article 6, paragraphe 2) comme présentant un risque fort dans le secteur de l’éducation et de la formation :

« (a) les systèmes d’IA destinés à être utilisés pour déterminer l’accès, l’admission ou l’affectation de personnes physiques à des établissements d’enseignement et de formation professionnelle à tous les niveaux ;
(b) les systèmes d’IA destinés à être utilisés pour évaluer les résultats de l’apprentissage, y compris lorsque ces résultats sont utilisés pour orienter le processus d’apprentissage des personnes physiques dans les établissements d’enseignement et de formation professionnelle à tous les niveaux ;
(c) les systèmes d’IA destinés à être utilisés pour évaluer le niveau d’éducation approprié qu’une personne recevra ou pourra atteindre, dans le cadre ou au sein des établissements d’enseignement et de formation professionnelle à tous les niveaux ;
(d) les systèmes d’IA destinés à être utilisés pour surveiller et détecter les comportements interdits des étudiants lors des tests dans le cadre ou au sein des établissements d’enseignement et de formation professionnelle à tous les niveaux. »

On comprend aisément qu’un dispositif comme ParcoursSup ou encore que les plateformes de proctoring (systèmes de surveillance des examens à distance) sont particulièrement visés par ce cadre légal. D’autant plus que ces systèmes doivent et devront respecter des exigences strictes : documentation technique exhaustive, gestion des risques, gouvernance des données, supervision humaine et marquage CE.

Ainsi, dans l’enseignement, pendant longtemps, les outils numériques ont été considérés comme des supports ou des facilitateurs. Désormais, l’IA change de nature et devient co-productrice des contenus, des évaluations, parfois même des parcours pédagogiques. Avec l’AI Act, cette co-production ne peut plus rester invisible. Elle doit être signalée, expliquée, justifiée. Cela oblige les enseignants à repenser non seulement leurs outils, mais aussi leurs méthodes.

Ainsi, évaluer ne consiste plus seulement à mesurer un résultat. Il faut désormais interroger les conditions de production de ce résultat. Et c’est une évolution majeure !

Que se passe-t-il aujourd’hui dans les universités ?

ULB (Université libre de Bruxelles)
L’université a adopté un plan d’action en sept points, articulé autour de la gouvernance, de la formation, des outils, de l’enseignement et de la recherche. Elle a notamment mis en place des instances internes dédiées, engagé une révision du cadre réglementaire des études et lancé des actions de sensibilisation pour les enseignants, les étudiants et les personnels. L’enjeu est double : sécuriser les usages et accompagner l’acculturation. Voir le plan de l’ULB ici.

Université de Lille
L’établissement s’inscrit dans une dynamique de réflexion sur les usages de l’IA dans l’enseignement et la recherche, en lien avec des travaux sur les politiques institutionnelles et les pratiques des enseignants-chercheurs. La logique dominante est celle de la montée en compétence progressive, avec une attention particulière à la clarté des règles et à la responsabilité des utilisateurs. On pourra consulter la charte d’utilisation des SIAG ici.

Russell Group (Royaume-Uni)
Ce réseau regroupant plusieurs grandes universités de recherche a publié des principes pour l’usage éthique de l’IA générative dans l’enseignement supérieur. Les priorités sont la littératie IA, l’intégrité académique, l’adaptation des évaluations et la prise en compte des effets de l’IA sur l’apprentissage. L’approche est pragmatique : encadrer sans freiner l’innovation.

Voir la charte ici.

Où en sont les universités avec l’AI Act ?

Lorsqu’on analyse ces chartes pour en vérifier la conformité avec l’AI Act, on observe quelque chose de plutôt positif. Les chartes sont très orientées sur les usages étudiants et répondent alors bien aux exigences réglementaires.

Par exemple, à l’université de Lille, la charte semble conforme sur les travaux pédagogiques et l’intégrité académique. Elle couvre donc bien l’usage étudiant, mais elle ne suffit pas forcément, à elle seule, à garantir la conformité de tous les usages institutionnels de l’université avec l’ensemble de l’AI Act.

En effet, les obligations de transparence de l’Article 50, ou les exigences plus larges liées à certains systèmes IA utilisés par l’établissement, doivent être vérifiées dans d’autres documents internes et dans les usages réels de l’université.

Quels sont les effets de l’AI Act du côté de la recherche ?

L’usage de modèles d’IA dans les processus scientifiques — analyse de données, simulation, rédaction — n’est pas nouveau. Mais il change d’échelle et s’étend à des chercheurs issus d’un spectre disciplinaire plus large. Et avec lui, une question devient centrale : peut-on encore parler de preuve scientifique lorsque les outils mobilisés sont en partie opaques ?

L’AI Act impose des exigences de traçabilité, de documentation, de robustesse qui vont progressivement redéfinir les standards de la production scientifique. Sans aucunement chercher à qualifier la science, l’AI Act contribue à redéfinir les conditions dans lesquelles elle peut être reconnue comme telle. Ainsi pour la recherche, la charte interdit de transmettre des données sensibles à des SIAG externes et demande de vérifier les politiques de confidentialité, ce qui est compatible avec les exigences de protection des données et de prudence attendues dans les usages académiques.

Avec l’AI Act, l’Europe ne cherche pas simplement à encadrer l’innovation en régulant ses conditions d’émergence et de diffusion. Elle tente par ailleurs de préciser les conditions de sa légitimité. En effet, l’AI Act redéfinit implicitement ce qu’est une innovation légitime, tant il prône une innovation plus seulement nouvelle, performante ou rentable, mais qui doit être human-centric, fiable, transparente et proportionnée aux risques.

Dans ce mouvement, l’Enseignement Supérieur et la Recherche occupent une position singulière. Non seulement parce qu’ils utilisent ces technologies, mais surtout parce qu’ils participent à définir ce qui sera considéré comme acceptable, fiable et responsable. On pourrait y voir une contrainte. Une couche supplémentaire de complexité dans un système déjà sous tension.

L’Université Paris-Dauphine PSL propose une réponse dans un épisode de son podcast Ex-Machina, consacré à la problématique de l’impact de l’AI Act, apparu à peine deux ans après le lancement de ChatGPT, et accusé un peu rapidement d’être un frein à l’innovation. Les deux intervenants, Olivia Tambou (Maître de conférences en droit européen à l’Université Paris Dauphine – PSL) et Thierry Poibeau (Directeur de recherche CNRS à l’École Normale Supérieure), expliquent pourquoi il ne s’agit pas d’une restriction mais davantage d’une opportunité.

Quels sont les enjeux spécifiques à la recherche ?

Deux questions cruciales sont au cœur des débats : d’une part les modèles et d’autre part la gouvernance des données utilisées.

La question des modèles :

Les modèles à usage général (GPAI), dont les grands modèles de langage, font l’objet d’obligations distinctes :

Obligations de transparence pour tous (documentation, respect du droit d’auteur)
Obligations renforcées pour les modèles présentant unrisque systémique (seuil de 10²⁵ FLOPS d’entraînement) : évaluations adverses, tests de robustesse, signalement d’incidents

Les universités, organismes de recherche et plus spécifiquement les chercheurs développant ou adaptant ces modèles devront intégrer ces exigences dès la conception.

La question de la gouvernance des données de recherche :

Le règlement renforce les exigences en matière de données d’entraînement :

Documentation des sources et des processus de préparation
Analyse des biais potentiels
Respect du RGPD et des droits de propriété intellectuelle

Cela implique une coordination accrue entre services juridiques, délégués à la protection des données, et équipes de recherche.

Les Technology Transfer Offices, en particulier, vont se retrouver en première ligne.

Valoriser une technologie issue de la recherche ne consistera plus seulement à démontrer son potentiel économique. Il faudra aussi évaluer sa conformité réglementaire, ses risques éthiques, sa robustesse.

A ce sujet, l’étude CESAER (https://www.cesaer.org/content/3-task-forces/2024-2025/task-force-innovation/ethical-applications-ai/20250414-workshop-note-initial-survey-results-ai-in-tto.pdf) sur les usages de l’IA dans les TTO montre que les préoccupations éthiques sont jugées “très significatives” ou “somewhat significant” par la majorité des TTO, et que les risques éthiques représentent un verrou majeur à l’adoption de l’IA dans leurs propres processus. Leurs guides et bonnes pratiques soulignent que les TTO doivent intégrer des comités d’éthique ou des boards de gouvernance dans leurs processus d’IO, définir des règles claires pour l’audit et la mise en conformité de nouveaux outils IA, équilibrer la perspective académique (sociétale) et la perspective business (atténuation des risques).

Le TTO ne décide pas seul de la légitimité éthique, mais il s’assure que la question éthique est traitée avant le transfert. En d’autres termes, la valeur d’une innovation ne sera plus uniquement technique ou marchande. Elle sera aussi normative.

C’est peut-être là que se joue le changement le plus profond. On peut aussi y voir une opportunité plus rare. Celle de réaffirmer que produire du savoir ne consiste pas seulement à aller plus vite ou plus loin, mais à rendre explicites les conditions dans lesquelles ce savoir est produit.

Autrement dit, tous les acteurs de l’ESR devront agir dans la transparence et non pas en réponse à une obligation administrative, respectant ainsi une dimension constitutive de l’excellence académique. Cela ne devrait pas être trop compliqué pour des acteurs dont l’ADN est celui de la démonstration et de la preuve.

L’AI Act ne transforme pas seulement les règles du jeu. Il nous oblige à redéfinir ce à quoi nous acceptons de faire confiance.

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Enseignement Supérieur : les agents IA vont-ils rendre nos métiers inutiles ?

Justine — Tue, 05 May 2026 06:00:14 +0000

Enseignement Supérieur : les agents IA vont-ils rendre nos métiers inutiles ?

Publié le : 05/05/2026

Temps de lecture : 12 minutes

Alors que plus de 85% des étudiants déclarent utiliser l’IA (source enquête CGE 2025), la question qui se pose à nous, et par conséquent aux Robots, est la suivante : qu’allons-nous faire de nos outils IA, maintenant que les Agents IA en ont pris le contrôle ? On peut même se demander si nous n’avons pas perdu notre temps à essayer d’en gagner en adoptant des outils trop vite obsolètes.

En quelques mois, nous sommes passés de l’ère du « Chatbot » à l’ère de l’IA agentique avec des systèmes capables de planifier des tâches complexes, d’utiliser des outils externes et d’agir de manière semi-autonome pour soutenir l’apprentissage et la recherche. Une nouvelle révolution débute, à peine avions-nous accepté la précédente !

Qui sont donc ces agents dont tout le monde parle, et quels rôles vont-ils jouer dans le monde complexe de l’enseignement supérieur ?

La bonne nouvelle, c’est que ces agents peuvent être spécialisés selon les problèmes à résoudre ou les missions à mener. Avant, les outils IA étaient très généralistes : il fallait les configurer, les paramétrer et savoir bien prompter pour obtenir quelque chose de précis. Aujourd’hui, les agents simplifient une partie de ce travail en orchestrant les outils et en adaptant les réponses. Mais rien de magique pour autant : ces agents doivent eux-mêmes être conçus, paramétrés et ajustés. En revanche, une fois structurés, ils permettent de déléguer une partie de la complexité opérationnelle. Ils peuvent piloter différents outils, affiner les requêtes et adapter les réponses en fonction du contexte.

Autrement dit, le rôle de l’utilisateur évolue. Il ne s’agit plus seulement de formuler des prompts efficaces, mais de définir un cadre et une logique d’action.

Dans l’enseignement supérieur, on commence à voir émerger quatre grands profils d’agents, chacun élaboré pour un métier précis :

L’agent tuteur ne donne pas la réponse. Il guide l’étudiant par des questions. Il devient également l’assistant de l’enseignant, préparant des séances de questions / réponses par exemple, comme le propose les solutions de RAISON, une jeune EdTech française.
L’agent de recherche fait ce que personne n’a vraiment le temps de faire : lire, croiser et vérifier. Il synthétise des sources académiques et signale les contradictions.
L’agent administratif s’occupe de ce qui épuise les équipes : les mails de relance, les dossiers administratifs…
L’agent d’évaluation ne remplace par les jugements de l’enseignant, il lui évite de rédiger quarante fois le même feedback. Chaque étudiant reçoit un retour personnalisé, comme avec les solutions proposées par Semantikmatch, start-up française, et dont nous avons interrogé le co-fondateur et CEO Stéphane Ureña.

Contrairement aux outils de 2023, les agents de 2026 sont ainsi spécialisés.

Mais au-delà de l’agent individuel, nous en sommes désormais à créer de véritables systèmes agentiques. Les systèmes d’IA agentique utilisent des agents IA pour agir de manière proactive dans des limites prédéfinies, sans nécessiter d’intervention humaine à chaque étape. Ils peuvent itérer et expérimenter pour atteindre des objectifs et accomplir des tâches, même dans des scénarios flous. Grâce à leurs connaissances et à leur mémoire, ils peuvent apprendre et s’améliorer à partir d’expériences passées. Ces systèmes combinent aussi régulièrement plusieurs modèles d’IA, en les optimisant pour certaines tâches.

Impressionnant ! Ces systèmes sont également désignés par une analogie avec le monde animal, puisque l’on parle aussi d’essaim d’agents IA. Originellement le « swarm » ou « essaim » réunit plusieurs agents qui collaborent : par exemple, l’un cherche les sources, l’autre vérifie les faits, un troisième rédige la synthèse. Plus pertinent, ce workflow agentique réduit drastiquement les erreurs ou hallucinations, et permet des tâches de recherche, estimées jusqu’au niveau doctorat dans certains cas.

Comment les établissements, les enseignants et les chercheurs intègrent-ils ces agents ?

Une étude publiée par le Stanford University SALT Lab révèle que les humains souhaitent majoritairement un partenariat équitable.

Source : Future of Work with AI Agents, Stanford University Social and Language Technologies Lab

Alors quelles règles faut-il suivre pour réussir à maintenir ce fragile équilibre ?

Avant tout, on s’accordera à préserver le rôle clé attribué à l’humain : la prise de décision finale. Ainsi, l’agent ne doit jamais prendre de décision finale (notation, admission) sans validation humaine. Il doit agir comme un copilote, augmentant la capacité de l’enseignant sans le remplacer.
Autre principe majeur tant pour les enseignants que pour tous, on ne définit pas l’outil avant l’objectif. Autrement dit, s’il s’agit par exemple d’imaginer un agent d’aide à la rédaction, l’agent IA doit être configuré pour critiquer le plan de l’étudiant et non pour écrire à sa place.
Le respect de l’IA Act exige transparence et explicabilité. Son article 50 impose notamment d’informer les personnes quand elles interagissent avec une IA et de signaler les contenus manipulés par l’IA. Là encore, il faut fixer des règles claires sur l’intégrité académique et l’utilisation des données.
Les établissements peuvent proposer des cursus intégrant la littératie en IA, qui inclut aussi la compréhension de ses limites, de ses biais, de ses impacts et des bons usages selon le contexte. En effet, les étudiants, mais aussi les enseignants, doivent développer leur capacité à comprendre, utiliser et évaluer de façon critique les systèmes d’intelligence artificielle. Il ne s’agit plus d’une option.
Enfin, l’enjeu relatif aux données doit être réévalué. Anonymiser et veiller à respecter des critères stricts d’inclusion doit être une exigence incontournable pour tout ce qui relève de l’éducation des futures générations.

Dans ces conditions, on comprend que nombre de métiers sont déjà touchés par l’arrivée des agents IA. Les enseignants et les personnels constatent déjà des impacts forts sur les tâches routinières et les flux de travail. L’intelligence artificielle change la façon dont les personnels répartissent leur temps. Cela pousse les établissements à repenser les rôles et la charge de travail de chacun. Les gouvernances doivent alors accompagner les enseignants et les personnels par la formation. Nous en sommes aujourd’hui à apprendre comment l’automatisation opérationnelle peut libérer du temps et fluidifier le travail collectif au sein des établissements. Des agents IA orientés opérations, qui automatisent de longs flux d’emails ou de gestion administrative, montrent déjà comment réduire le temps de traitement des tâches répétitives. Ce temps libéré est une opportunité réelle, mais encore faut-il savoir quoi en faire. La question de savoir à quoi et à qui ce temps profite reste ouverte, et c’est précisément aux gouvernances de s’en emparer.

Un autre enjeu majeur en faveur de l’adoption rapide des agents IA, est celui de l’amélioration de l’expérience étudiante.

Il semble que les agents IA offrent des cas d’utilisation clairs qui améliorent directement les résultats des étudiants. Le tutorat personnalisé qui s’adapte aux besoins des étudiants et fournit des exercices ciblés en est un exemple. Les revues de littérature automatisées qui accélèrent la recherche et libèrent du temps pour l’analyse en est un autre. Par ailleurs, certains outils de conception de cursus suggèrent des mises à jour basées sur la littérature récente et les retours étudiants, pour une meilleure personnalisation. En bref, les agents dans l’enseignement supérieur sont des assistants pratiques pour l’enseignement comme pour la recherche.

Côté recherche, des assistants de recherche multi-agents effectuent des recherches bibliographiques et synthétisent les résultats. Un dispositif d’automatisation ciblée facilitant l’indispensable travail de veille fait ainsi gagner un temps précieux aux doctorants comme aux chercheurs qui peuvent par exemple recevoir chaque matin un e-mail contenant les recherches effectuées par leur agent.

Focus sur l’utilisation des agents IA dans les grandes écoles d’ingénieur et les établissements spécialisés en Sciences Humaines.

Dans certaines écoles d’ingénieurs comme Polytechnique, l’enseignement de l’IA monte en puissance avec une centaine d’heures dédiées intégrées au cursus ingénieur dès 2024-2025. La question commence à se poser : l’agent IA a-t-il vocation à devenir un outil d’ingénierie à part entière ? Ce qui se dessine, c’est un possible glissement des compétences attendues : moins écrire du code soi-même, davantage orchestrer les agents qui le produisent. (https://www.polytechnique.edu/actualites/lx-accueille-le-volet-scientifique-du-sommet-pour-laction-sur-lia)

À l’opposé, dans des établissements comme Sciences Po ou Sorbonne Nouvelle, l’approche est radicalement différente. L’IA n’est pas là pour « donner la réponse », mais pour « complexifier la pensée ». Les étudiants font des agents IA leurs premiers contradicteurs. Par exemple, un étudiant soumet son plan de dissertation à un agent configuré pour détecter les biais cognitifs, les manques de nuances ou pour opposer une théorie adverse, comme confronter une vision structuraliste à une analyse libérale.

On retrouvera un usage classique en matière d’analyse de documents, mais, plus innovant, l’étude même de l’agent IA. On apprend alors à interroger ses limites pour mieux comprendre ses biais idéologiques et linguistiques. À Sciences Po, par exemple, un cours intitulé « Decoding Biases in AI » et un « laboratoire d’autopsie des algorithmes » permettent aux étudiants d’étudier concrètement comment les algorithmes influencent notre vision du monde. (https://www.sciencespo.fr/ecole-affaires-publiques/en/news/lessons-learned-course-decoding-biases-artificial-intelligence/)

Pour autant, et à mesure que les agents IA se perfectionnent et se spécialisent, on observe en 2026, un début de convergence : les ingénieurs sont formés à l’éthique des algorithmes (empruntant aux SHS), tandis que les étudiants en SHS apprennent les bases de la logique computationnelle pour ne pas être « subis » par les outils qu’ils utilisent.

Les exemples rencontrés par les Robots montrent en définitive que l’IA et ses agents, qui constituent une forme de personnification de l’IA, ne conduisent en rien à une uniformisation des modèles ni des structures d’enseignement. C’est sans nul doute une angoisse persistante de l’humain face aux machines, déjouée aujourd’hui par de très nombreux établissements du supérieur. Les Robots vous proposent quelques exemples intéressants à suivre de près.

1 – Le modèle de la « plateforme souveraine » de University of Michigan (États-Unis)

L’Université du Michigan (U-M) a fait le choix de construire sa propre infrastructure et d’y héberger différents modèles d’IA pour les rendre accessibles à ses étudiants, enseignants et personnels.

L’outil phare : U-M Maizey. C’est un agent IA « no-code » mis à disposition de l’ensemble de la communauté (enseignants, personnels et étudiants).
Fonctionnement : un professeur de droit peut, en quelques clics, « nourrir » son instance Maizey avec 20 ans d’archives de jurisprudence spécifique. L’agent devient alors un expert du corpus de ce cours précis, évitant les hallucinations basées sur des données externes généralistes.

Résultat : En 2026, Maizey est utilisé pour créer des assistants de recherche personnalisés pour les doctorants, capables de surveiller la publication de nouveaux articles dans leur niche et d’en faire un résumé critique chaque matin.

2 – Le modèle de la « pédagogie à deux voies » proposé par University of Sydney (Australie)

Face à l’omniprésence des agents, l’université de Sydney a radicalement transformé son système d’évaluation avec l’approche « Two-Lane Assessment » (pédagogie à deux voies).

Voie 1 (sécurisée) : examens en présentiel, sans IA ou avec une IA très contrôlée, pour vérifier l’acquisition des connaissances fondamentales (le « socle »).
Voie 2 (ouverte & agentique) : les étudiants sont encouragés à utiliser des essaims d’agents (swarms) pour résoudre des problèmes complexes.

Cas pratique en business : Les étudiants interagissent avec une simulation composée de plusieurs agents représentant différents « stakeholders » (un client difficile, un directeur financier rigide, un ingénieur technique). L’étudiant doit naviguer entre ces agents IA, chacun ayant des objectifs contradictoires, pour faire avancer son projet. L’évaluation porte sur la capacité de l’étudiant à orchestrer ces interactions.

3 – Le modèle du « tuteur adaptatif national » fournit par l’Université de Singapour (NUS)

Singapour traite l’IA comme une infrastructure publique. Leur système Adaptive Learning System (ALS) a évolué en 2026 pour devenir un réseau d’agents tuteurs.

Feedback hyper-personnalisé : l’agent « annotated feedback assistant » analyse les copies de mathématiques ou de langues non pas pour donner une note, mais pour identifier le « blocage conceptuel » précis de l’étudiant.
Le passage de témoin : si l’agent IA détecte qu’un groupe d’étudiants bute sur le même concept après trois tentatives, il génère automatiquement une alerte à l’enseignant humain avec un résumé des erreurs types, permettant au professeur de faire une intervention « chirurgicale » en classe le lendemain.

Ces exemples divers montrent que de nombreuses routes se dessinent pour l’adaptation des pédagogies aux nouveaux outils, désormais devenus de véritables assistants. Partout dans le monde, des voies nouvelles nous dirigent vers la connaissance et l’apprentissage de compétences plus complexes. Les agents IA vont-ils accélérer nos trajectoires sans nous dévier de la réalité des savoirs ? Comment les intégrer sans renoncer au contrôle humain ou à l’esprit critique, autant d’atouts dont sont pourvus tous les acteurs du monde académique, tous les chercheurs et idéalement, tous les
apprenants ?

En définitive, la découverte des agents IA est seulement le début d’un long voyage. Pour l’instant, nous sommes encore aux commandes du vaisseau. A nous de rester maîtres à bord et de conserver les fonctions cognitives essentielles à notre humanité, en les transmettant aux prochaines générations.

Évitons donc ensemble que ce ne soient les agents IA qui remettent notre monde en question !

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Rencontre avec Stéphane Ureña, co-fondateur et CEO de Semantikmatch

Justine — Tue, 05 May 2026 06:00:10 +0000

Stéphane Ureña, co-fondateur et CEO de Semantikmatch

Publié le : 05/05/2026

Temps de lecture : 6 minutes

Stéphane Ureña est le cofondateur et CEO de Semantikmatch, une plateforme d’IA de confiance qui transforme les processus d’évaluation au sein de l’enseignement supérieur, de l’admissions à l’évaluation. Il a précédemment occupé le poste de Chief Data and AI Officer à l’ESSEC Business School. Il est diplômé de Sciences Po Paris, de l’ENSAE Paris et de l’EDHEC Business School. Son travail se concentre sur l’application de l’IA pour améliorer la performance, l’équité et la transparence des décisions académiques.

Pourquoi un agent IA peut-il améliorer l’évaluation des étudiants ?

Un agent IA permet d’améliorer l’évaluation sur quatre dimensions principales : la cohérence, la scalabilité, l’équité et la traçabilité.

Contrairement à un humain, il applique strictement des critères définis (si bien calibrés, ce qui requiert d’effectuer des mesures que l’on nomme benchmarks), avec une variabilité davantage maîtrisée (du fait de facteurs tels que la fatigue ou le contexte). Il peut aussi traiter un volume très élevé de dossiers ou de copies en un temps réduit, tout en maintenant une qualité constante. Des entreprises comme Semantikmatch sont en mesure de traiter 10 000 dossiers de candidatures en une demi-journée alors que cela nécessiterait 3 personnes à temps plein sur plusieurs semaines dans un contexte d’évaluation en phase d’admission par exemple.

Par ailleurs, configuré par des experts, il est possible de réduire le risque de biais liés aux genres, à l’origine ou l’âge, en appliquant des techniques de minimisation de l’information transmise à un agent, tout en contrôlant que le pipeline agentique ne génère pas lui-même de biais significatifs. Cela apporte un surplus d’égalité des chances dans le traitement (fondamental dans un contexte d’admissions ou de traitements à haut risque au sens de la réglementation européenne sur l’IA (ou « AI Act » en anglais). Enfin, chaque décision peut être documentée, expliquée et auditée, ce qui est particulièrement clé dans le contexte réglementaire européen (obligations imposées par l’AI Act).

Doit-on imaginer que tous les diplômes soient attribués et validés par des agents IA ?

Non, et ce n’est ni souhaitable ni réaliste à moyen terme.

L’IA est un outil d’aide à la décision, pas un substitut complet à la responsabilité académique. L’attribution d’un diplôme reste une décision institutionnelle engageante, qui doit conserver une supervision humaine. En revanche, les agents IA peuvent jouer un rôle central dans la préparation de cette décision (analyse des performances, détection d’incohérences, recommandations), ce qui permet aux enseignants de se concentrer sur les cas complexes et à forte valeur pédagogique. En revanche, pour certains cas d’usage plus « administratifs » comme le processus de diplomation, « l’attribution du diplôme », qui nécessite de vérifier qu’un certain nombre de prérequis sont effectivement atteints, un agent IA sera plus efficace qu’un évaluateur humain seul et lui permettra de réaliser cette tâche chronophage avec une plus grande fiabilité et une moindre pénibilité.

En quoi un agent IA est-il plus efficient dans l’explication / l’analyse d’une évaluation ?

Un agent IA peut effectuer des recherches ainsi que générer des explications personnalisées, détaillées et immédiatement disponibles pour chaque étudiant, à tout moment dans son parcours (chose que les évaluateurs humains ne peuvent pas toujours se permettre pour des contraintes de temps).

Là où un enseignant dispose de temps limité, l’IA peut analyser chaque réponse ou dossier en profondeur et fournir un retour structuré : points forts, axes d’amélioration, comparaison avec les attendus, etc. Cela améliore significativement la compréhension par l’apprenant et permet un feedback beaucoup plus granulaire et actionnable, et ce, à tout moment au sein du cycle de vie de l’étudiant. Dans le cadre de nos études de précision (en comparant les évaluations d’agents IA avec des décisions humaines passées), nous avons pu observer, à plusieurs reprises, que les agents IA, configurés de manière à opérer des recherches sur le web (de façon à trouver des informations à jour et sur des sources ciblées), étaient en mesure d’évaluer correctement des candidats, là où des évaluateurs humains, influencés par leur contexte locaux, n’y parvenaient pas. Un cas emblématique : l’évaluation d’expériences professionnelles de candidats internationaux, sous-estimée par manque de connaissance des évaluateurs locaux (de l’importance des entreprises au sein desquelles des candidats ont pu être amenés à évoluer par exemple).

Dans 5 ans, l’évaluateur sera-t-il un agent IA ?
Quelle place pour l’humain ?

Dans 5 ans, l’agent IA sera l’évaluateur de première ligne pour une large majorité des cas standards (corrections, analyses de dossiers, pré-évaluations). Ce n’est pas une hypothèse, c’est une trajectoire déjà engagée. La vraie question n’est pas « l’humain ou la machine ? » mais « à quoi l’humain va-t-il consacrer son temps libéré ? ». Notre conviction : aux cas complexes, à la relation pédagogique, à la conception des critères d’évaluation eux-mêmes. Une dimension sur laquelle Semantikmatch travaille sur les admissions par exemple consiste à étudier si des critères définis pourraient être discriminants (au-delà du processus d’évaluation même).

L’enseignant, et l’évaluateur plus généralement, devient architecte de l’évaluation plutôt qu’exécutant. C’est une montée en valeur, pas une disparition. L’IA et des solutions spécialisées pourront l’aider en ce sens.

Allez-vous étendre votre activité à d’autres secteurs ? Si oui lesquels ?

Notre conviction profonde est que l’enseignement supérieur est le secteur où l’IA peut avoir le plus d’impact structurant aujourd’hui, avec des enjeux réglementaires forts, des décisions à haute responsabilité, et un besoin criant de traçabilité. C’est là que nous mettons toute notre énergie. Certaines briques que nous construisons, telles que l’évaluation, la conformité et l’aide à la décision, auront naturellement des applications dans d’autres secteurs régulés comme le recrutement ou la certification professionnelle.

Mais nous ne nous dispersons pas : nous souhaitons devenir une référence dans l’enseignement supérieur et plusieurs institutions de rang mondial nous font déjà confiance à travers le monde.

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Rencontre avec Christophe Chazot, fondateur de Trapèze.Digital et FizziQ

Justine — Tue, 10 Mar 2026 07:15:02 +0000

Christophe Chazot est ingénieur, diplômé de l’Ecole Polytechnique et du MIT. Il est président de Trapèze.digital, société française spécialisée dans les technologies éducatives.

Il est le créateur de FizziQ, une application développée en partenariat avec la Fondation La main à la pâte qui transforme les smartphones et tablettes en laboratoires scientifiques pour l’enseignement.

Engagé depuis de nombreuses années dans l’innovation pédagogique, il travaille sur le développement d’outils numériques permettant aux élèves de pratiquer la science par l’expérimentation et la mesure du monde réel.

Les Robots : Utiliser un smartphone ou une tablette pour « faire » de la science physique et des maths, est-ce bien raisonnable ?

Christophe : Oui, et c’est même probablement l’une des évolutions pédagogiques les plus intéressantes de ces dernières années. Un smartphone moderne contient une quantité remarquable d’instruments de mesure : accéléromètre, gyroscope, magnétomètre, microphone, capteur de luminosité, GPS, caméra, etc. Ces composants permettent de mesurer des phénomènes physiques comme le mouvement, le son, la lumière, la pression ou encore le champ magnétique. Autrement dit, chaque élève a aujourd’hui potentiellement dans sa poche un petit laboratoire scientifique.

Mais le smartphone c’est dispose aussi d’une caméra vidéo qui peut enregistrer les mouvements, qui peuvent être analysés image par image pour en déduire la position, la vitesse ou l’accélération, ce que l’on appelle l’analyse cinématique qui est étudiée en classe en 4eme, 3eme et 2nd. Cette même caméra peut etre utilisée pour documenter les expériences.

Enfin tous les smartphones ont une connexion bluetooth et peuvent se connecter à des capteurs externes pour recevoir des informations sur la température, la concentration de CO2, le rayonnement infrarouge ou le pH d’une solution.

Avec FizziQ, notre objectif est précisément de transformer les smartphones en véritables instruments pédagogiques. L’application permet d’enregistrer des données provenant des capteurs internes et externes, de tracer des graphiques, d’analyser des vidéos ou de réaliser des mesures en temps réel pour étudier des phénomènes physiques comme la chute d’un objet, la propagation du son ou les mouvements d’un sportif.

Mais il ne s’agit pas seulement de technologie. Ce qui est essentiel – c’est de rapprocher les sciences du monde réel. Les élèves peuvent expérimenter dans la cour de l’école, à la maison ou sur le terrain. La science cesse d’être seulement abstraite : elle devient observable, mesurable et concrète.

En réalité, utiliser un smartphone pour faire de la science, c’est transformer un objet du quotidien en instrument de connaissance. Et cette transformation est extrêmement puissante sur le plan pédagogique.

Un des atouts de FizziQ est qu’il est gratuit et sans partage de données personnelles. L’application peut être téléchargé puis supprimée librement, aucun login ou mail n’est demandé aux élèves ou enseignants.

Croyez-moi, quand l’enseignant dit aux élèves : « Aujourd’hui on va faire des sciences avec votre smartphones », ils sont à l’écoute !

Les Robots : Votre solution propose un véritable cahier d’expérience. En quoi est-ce un élément majeur de votre approche pédagogique et qu’est-ce que cela change pour l’apprenant ?

Christophe : La plupart des appareils pour enregistrer les données du smartphones sont ce que l’on appelle des data-loggers. Ils enregistrent les informations qui peuvent être transférées sur un autre logiciel comme un tableur par exemple. Un des pionniers a été l’application Phyphox créée par l’université d’Aix la Chapelle en Allemagne.

Nous souhaitions aller beaucoup plus loin. Dans l’enseignement scientifique, l’essentiel n’est pas seulement la mesure, mais la démarche : poser une question, formuler une hypothèse, réaliser une expérience, analyser les résultats et en tirer une conclusion. Cette logique est celle de la méthode scientifique. C’est pour aider l’élève à analyser les données et à les partager que nous avons créé dans FizziQ le cahier d’expérience. Le smartphone s’y prête tout à fait avec son écran tactile, la capacité de dicter et de prendre des photos.

Dans le cahier scientifique numérique, les élèves vont consigner leurs observations, leurs graphiques, leurs photos, leurs calculs et leurs conclusions. Ils peuvent structurer leur raisonnement et documenter tout le processus expérimental. Ce cahier et les mesures peuvent être partagés avec d’autres élèves, ou avec l’enseignant sous forme de PDF, de tableaux, d’images ou même en format Python.

Le cahier d’expérience change profondément la posture de l’élève. Plutôt que d’être uniquement un utilisateur d’un appareil de mesure, l’élève devient un chercheur en miniature. Il construit un raisonnement, organise ses données, compare ses résultats avec ceux de ses camarades et produit un compte rendu scientifique.

C’est un changement pédagogique majeur. Et c’est précisément l’approche défendue par la Fondation La main à la pâte, avec laquelle nous avons conçu FizziQ : apprendre les sciences en les pratiquant réellement.

Les Robots : Dans un monde qui remet souvent la science en question, avez-vous déjà mesuré (ou ambitionnez-vous de le faire) un impact social et/ou sociétal grâce à vos solutions technologiques ?

Christophe : La confiance dans la science ne se décrète pas : elle se construit par l’expérience. La science diffère d’autres domaines en cela qu’on ne dit pas « je crois » ou « je pense que », mais « l’utilisations de la méthode scientifique sur ce problème prouve que ». Lorsqu’un élève mesure lui-même un phénomène physique, lorsqu’il observe un graphique issu de ses propres données, il comprend que la science n’est pas une opinion mais une méthode.

Notre ambition est donc de contribuer à développer une culture scientifique plus solide grâce à un appareil que chaque jeune, chaque citoyen, a dans sa poche.

FizziQ a été conçu comme un outil gratuit, accessible et sans collecte de données personnelles, afin de pouvoir être utilisé par le plus grand nombre d’élèves et d’enseignants dans le monde. L’application permet de réaliser des expériences en classe, mais aussi à la maison ou sur le terrain, ce qui élargit considérablement l’accès à l’expérimentation scientifique.

Nous voyons déjà apparaître des usages très variés : étude du mouvement d’un athlète, analyse du bruit en ville, mesure du champ magnétique terrestre, observation des couleurs ou de la vitesse du son. FizziQ est utilisé par 50 000 élèves chaque mois, en France mais aussi à l’étranger.

Ce qui nous intéresse particulièrement, c’est que ces expériences rendent les élèves actifs face aux phénomènes naturels. Dans une époque où l’on peut douter de beaucoup de choses, l’expérimentation reste un point d’ancrage très solide.

Former des citoyens capables de mesurer, d’observer et de raisonner est probablement l’un des enjeux majeurs de l’éducation scientifique aujourd’hui.

Les Robots : Quel est l’avenir de Trapèze Digital ? Avez-vous des annonces en termes de projet ?

Christophe : Trapèze.digital poursuit un objectif simple : rendre l’expérimentation scientifique accessible à tous. Nous continuons à développer l’écosystème FizziQ autour de plusieurs axes.

Le premier est l’extension des capacités expérimentales : les smartphones ne peuvent pas tout mesurer. Pour étendre leur champ d’application, nous avons créé un boitier, FizziQ Connect, qui permet de connecter des capteurs du commerce à FizziQ. Ceci réduit par un facteur 10 le cout de l’expérimentation pour une école. Par exemple un magnétomètre (appareil pour mesurer le magnétisme) connecté coute 400 euros, grâce à FizziQ Connect le cout d’un magnétomètre est de 20 euros ! La plateforme FizziQ Connect est open source, n’importe quel appareil bluetooth peut s’y connecter.

Le deuxième axe concerne l’accompagnement pédagogique. Avec notre partenaire la Fondation La main à la pâte et la communauté éducative, nous développons de nouvelles activités scientifiques et des ressources pour les enseignants.

Le troisième axe, c’est le primaire. La formation en sciences commence le plus tôt possible. Nous avons conçu une application beaucoup plus simple pour le primaire, FizziQ Junior. Elle a un beau succès mais encore trop limité car les enseignants de primaire ont une formation limitée en sciences et ont souvent une papréhenson à se lancer dans des projets scientifiques avec leurs élèves. C’est là où la formation est importante, formation que bous faisons-lui avec nos partenaires.

Enfin, nous explorons les possibilités offertes par l’intelligence artificielle pour aider les élèves à analyser leurs données, interpréter leurs graphiques et structurer leur raisonnement scientifique. FizziQ est déjà doté d’un moteur IA pour aider l’élève à mieux analyser des phénomènes, en complément des explications de l’enseignant.

Merci Christophe !

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L’influence est-elle la voix du futur de l’ESR français ?

Justine — Tue, 10 Mar 2026 07:15:00 +0000

Lorsqu’il s’agit de poser des questions difficiles on peut compter sur les Robots de Simone. Nul doute que les prises de parole de leur fondatrice ont une influence, à commencer sur leur vision de leur engagement au service de l’éducation et des établissements qui la portent en France comme ailleurs. Aussi, c’est avec précaution que les Robots s’emparent d’un sujet qui peut vite prendre des chemins de traverse et les conduire dans une impasse pas forcément très académique. Car, en préambule, on peut s’interroger sur la notion d’influence et exposer des définitions variées. Si l’on s’en tient au passé, l’influence est le « fluide provenant des astres et agissant sur la destinée humaine », tandis qu’aujourd’hui on retient surtout que c’est une « action, généralement lente et continue, d’une personne, d’une circonstance ou d’une chose qui agit sur une autre ». Dans tous les cas, l’influence est le résultat d’une action volontaire ayant pour but de modifier la perception des choses, puis les décisions, et finalement les parcours des personnes.

Comment les établissements de l’enseignement supérieur se sont-ils emparés de ce moyen pour établir ou améliorer leur position dans un monde concurrentiel ? Comment leur rayonnement, leur puissance s’expriment pour guider et attirer vers eux de nouveaux talents ?

Nous distinguerons dans cette analyse deux facteurs clés : l’influence scientifique ou académique, et l’influence médiatique, et nous le verrons plus tard, le lien entre ces deux axes est réel et permet d’orienter les stratégies des établissements.

Pour ce qui concerne l’influence scientifique, nous mesurons en règle générale, la capacité de l’établissement à peser sur la production, la circulation et l’usage des connaissances. On peut la penser autour de quelques dimensions clés, telles que :

Production et impact : volume de publications, citations, h‑index des chercheurs, participation à des revues et comités éditoriaux, leadership de projets ANR, Horizon Europe, ERC.
Positionnement dans les réseaux : participation à des consortiums internationaux, alliances d’universités, réseaux disciplinaires, diplomatie scientifique (coopérations structurées avec certains pays ou régions).
Capacité à orienter l’agenda : présence dans des instances d’expertise (HCERES, conseils scientifiques, agences, think tanks), contribution à des rapports de référence, tribunes scientifiques qui font autorité.
Transfert et valorisation : brevets, licences, start‑ups, chaires industrielles, implication dans les pôles de compétitivité, capacité à être « prescripteur » pour les politiques publiques ou les industriels.

En matière d’influence, de visibilité et de notoriété, on évoquera la place de l’établissement dans l’espace public, médiatique et social. Ainsi, il faut analyser, par exemple :

Marque institutionnelle : clarté du positionnement (université de territoire, de recherche intensive, engagée, internationale, etc.), cohérence du récit de marque, identité graphique.
Visibilité médiatique : présence régulière dans la presse nationale et régionale, tribunes d’enseignants‑chercheurs, capacité de réaction aux sujets de société (réactivité du service communication, cellule « prises de parole »).
Présence numérique et réseaux sociaux : stratégie éditoriale sur X, LinkedIn, Instagram, YouTube, travail sur les « visages » de l’université (président, VP, chercheurs-ambassadeurs), animation de communautés (alumni, étudiants, partenaires).
Expérience et réputation vécues : qualité perçue des formations, de l’accompagnement des étudiants, des services (orientation, insertion, vie de campus), bouche‑à‑oreille des alumni, classements et labels (labels européens, accréditations, etc.).

Lors de sa réélection à la présidence de Sorbonne Université, Nathalie Drach-Teman, qui défend sa vision d’une université plus ouverte à la société, dans un contexte budgétaire compliqué par un déficit de 15 millions d’euros en 2025, déclare :

« je veux travailler sur ce que j’appelle la résilience budgétaire. Il s’agit à la fois de défendre les budgets pour l’université, mais aussi d’aller chercher des ressources propres en recherche partenariale, en formation continue ou via la Fondation Sorbonne Université. Le tout dans une dynamique de mutualisation et de solidarité entre les structures de l’université ! »

On comprend alors toute l’importance de l’influence de la marque et de l’établissement dès lors qu’il s’agit d’aller chercher des financements extérieurs. Être performant et reconnu sur le plan scientifique et académique étant nécessaire mais plus suffisant pour séduire le monde économique et en particulier les entreprises.

Dès lors, le problème principal posé par une stratégie visant à développer l’influence d’un établissement réside dans l’alignement sur ces deux axes. Concilier impact scientifique et présence médiatique n’est pas toujours simple, ni dans la culture du monde de l’éducation, en particulier en France. Il est parfaitement possible, et sans doute souhaitable, de produire des grilles d’analyse avec des notes par critère d’influence, explorant les deux axes prédéfinis plus haut. Mesurer son influence permet alors de comprendre et d’affirmer une position sur un marché devenu très concurrentiel et même mondial pour certains. Les établissements du supérieur l’ont compris depuis longtemps au travers de l’importance grandissante des classements nationaux et internationaux.

Prix décernés à des chercheurs, remises de médailles, personnalités médiatisées, autant de ressources humaines et de symboles éclatants mis au service de la réputation et des conversations qui construisent les marques que sont devenues peu à peu, les universités comme les grandes écoles. On l’a vu dans la diversité des critères ou des actions couvrant les deux axes scientifiques et médiatiques, influencer le monde de la connaissance, exige d’activer de très nombreux leviers.

Qu’en est-il pour certains de nos fleurons tricolores ? Comment se situent-ils face à leurs concurrents européens, américains, ou asiatiques ?

Si l’on examine le positionnement de trois grands établissements français, Paris-Saclay, HEC et Sorbonne Université, on peut caractériser de significatives différences. Ainsi, sans comparer dans l’absolu, leur influence dans la sphère économique, il est possible d’affirmer ce qui constitue davantage qu’une simple réputation. Paris-Saclay, outre sa position dominante dans les classements internationaux, a su développer une influence majeure dans la production et l’impact de résultats de la science et en particulier de la technologie. À l’international, la marque agit comme un pôle d’attraction pour les industriels et les chercheurs grâce à sa capacité de transfert et de valorisation (brevets, startups DeepTech).

Pour HEC, le rayonnement provient, sans conteste, de la force de la marque et de son réseau d’Alumni. Son influence est sociale et décisionnelle. Une image de prestige et d’excellence sans doute comparable à celle d’Harvard, toutefois à un degré moindre. C’est aussi le fruit d’un travail de cohérence et de persistance dans le récit. L’élite du business, en France, est rattachée à HEC. Enfin pour Sorbonne Université, nous pouvons caractériser son influence comme étant à la fois une autorité intellectuelle et une forme de référence scientifique. Véritable équilibre entre histoire et science, l’université poursuit son parcours d’ambassadeur de la connaissance académique, notamment au cœur de la communauté européenne où elle fait face à des institutions comme Oxford, Cambridge ou encore l’EPHL et l’Université Catholique de Louvain.

Établissement	Nature de l’influence	Cible principale	Indicateur clé
Paris-Saclay	Scientifique & Technique	Communauté académique & Industrie	Classements (Shanghai), Brevets, ERC
HEC Paris	Notoriété & Réseau	Monde des affaires & Décideurs	Salaires de sortie, Réseau Alumni, Accréditations
Sorbonne Université	Intellectuelle & Diplomatique	Opinion publique & Institution	Présence média, Alliances européennes, Rapports de référence

Si nous avons, au travers de ces exemples français, une bonne vision des différentes influences, la question des modèles étrangers se pose, pour tous les établissements qui souhaitent émerger sur la scène nationale et internationale. Comment gagner en influence ? Quels sont les points clés d’une différenciation positive ?

Sans entrer dans les détails des actions qu’il serait opportun d’activer, nous avons repéré quelques choix stratégiques clairs suivis par les « meilleurs établissements » en termes d’influence.

Avant tout, se focaliser sur l’influence scientifique en mettant l’accent sur 3 à 5 axes de spécialisation forts (par exemple : IA responsable, santé publique, climat, sciences humaines du numérique). Sur chacun de ces axes, il conviendra de cartographier les équipes, les projets, les partenaires, les infrastructures, et les porteurs « stars » potentiels. Il est parallèlement indispensable de faire de la recherche le sujet central du récit de la marque et de repositionner le discours institutionnel autour des chercheurs et de leurs résultats. Dans cet axe, il est crucial d’identifier 10–20 « visages » de l’université (présidence, VP recherche/formation, chercheur·e·s, doctorants, alumni) et de les former à la prise de parole (médias, réseaux sociaux, vulgarisation). Enfin, il peut être précieux d’organiser une revue trimestrielle de l’influence (présidence, VP, dir. com., dir. RI, dir. recherche, dir. formation).

Travailler son influence, c’est aussi mettre en valeur ses partenaires, les entreprises ou les projets qui portent à la fois les valeurs et surtout l’impact économique et social réel de l’établissement. Tout doit alors converger vers la marque qui symbolise les efforts et les moyens mis en œuvre par l’ensemble de la communauté.

L’exemple de PSL est à ce sujet tout à fait intéressant. En effet, conçue précisément pour résoudre le dilemme entre l’excellence scientifique de niche (ses écoles membres) et la nécessité d’une visibilité critique à l’international, PSL est un cas d’étude passionnant. Comment ce pôle d’excellence qui regroupe une quinzaine d’établissements de très haut niveau, peut-il accélérer sur le sujet de l’influence ?

En comparaison avec un établissement comme l’ETH de Zurich, on peut imaginer quelques axes de progrès, dont nous ne donnons ici qu’un aperçu à titre d’exemple.

Levier d’influence	PSL (France)	ETH Zurich (Suisse)
Identité	Marque « parapluie » regroupant des écoles.	Marque unique et monolithique.
Influence scientifique	Excellence dispersée mais massive.	Hyper-concentration thématique.
Notoriété	En construction (notoriété de la marque PSL vs ENS)	Notoriété mondiale immédiate et historique.

Outre qu’il est impératif de renforcer la « clarté du positionnement » pour que le nom « PSL » devienne aussi puissant à l’étranger que « ENS » ou « Mines », il est clair que l’organisation d’une prise de parole centralisée et la valorisation d’un formidable réseau d’Alumni peuvent figurer au rang des objectifs stratégiques à poursuivre dans les prochaines années.

Si la grande majorité des établissements de l’enseignement supérieur et de la recherche se sont emparés du sujet de l’influence, les leaders des classements sont encore la vitrine, les porte-drapeaux de la position de notre pays dans le monde. Ainsi dans un discours prononcé à l’université du Caire, en 2025, le président Emmanuel Macron, incitait à voir l’innovation comme un contre-pouvoir à la puissance de la Chine et des USA :

« Ne soyez pas des consommateurs de ce monde. […] Ce n’est pas un avenir de consommer les innovations qui sont faites en Chine ou aux États-Unis. C’est un avenir de faire ces innovations, de les inventer au Caire ou à Paris. ».

Car notre influence est à la fois réelle et en progrès. Ce que confirme dans son analyse, Phil Baty (Directeur de la stratégie globale pour le Times Higher Education) : « Les experts notent souvent que la France a réussi un « progrès structurel » en regroupant ses forces. En 2025-2026, la présence de plusieurs établissements français dans le Top 100 mondial (PSL, Paris-Saclay, Institut Polytechnique de Paris) confirme que le modèle français n’est plus seulement perçu comme « élitiste et fermé », mais comme une force de frappe scientifique globale. »

Encore un effort ! C’est ce que nous aurions envie de transmettre à toutes les instances dirigeantes des établissements. L’influence exige constance et détermination. Elle se construit et devient alors une arme stratégique dans un concert international, érigeant un repère, un phare pour la connaissance et la science.

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Études stratégiques et aide à la décision

Justine — Wed, 04 Mar 2026 14:52:59 +0000

Études stratégiques et Aide à la décision

Vous souhaitez valider un projet, mieux comprendre votre écosystème ou anticiper les évolutions de l’enseignement supérieur ?

Chez Simone et les Robots, nous vous accompagnons à chaque étape de votre réflexion stratégique grâce à des études d’expert mêlant rigueur méthodologique et connaissance fine de vos enjeux. Qu’il s’agisse de mieux cerner les attentes de vos parties prenantes, d’évaluer la faisabilité d’un projet ou d’éclairer vos choix à venir, nos analyses vous aident à décider en toute confiance.

Études stratégiques et Aide à la décision

Vous souhaitez valider un projet, mieux comprendre votre écosystème ou anticiper les évolutions de l’enseignement supérieur ?

Vos enjeux

Identifier les opportunités ou les limites d’un projet avant de vous engager
Disposer d’une vision prospective pour orienter vos stratégies
Mieux comprendre vos communautés, leurs besoins, leurs attentes
Objectiver vos choix pour convaincre vos parties prenantes
Sécuriser vos projets grâce à une analyse de faisabilité technique, économique et humaine

Vos enjeux

Identifier les opportunités ou les limites d’un projet avant de vous engager
Disposer d’une vision prospective pour orienter vos stratégies
Mieux comprendre vos communautés, leurs besoins, leurs attentes
Objectiver vos choix pour convaincre vos parties prenantes
Sécuriser vos projets grâce à une analyse de faisabilité technique, économique et humaine

Nos offres d’Études stratégiques et Aide à la décision

Études d'expert

Qu’il s’agisse d’évaluer les plateformes numériques de contenus pédagogiques ou de cartographier les différences d’impact local de la crise covid-19, les études que nous produisons répondent au besoin de clarté dans la vision qu’expriment nos clients. Nous mettons au service de la qualité de l’information, la rigueur d’analyse de nos experts.

Vos besoins

Benchmark de positionnement d’une offre, ou d’un établissement au niveau national ou international
Etude d’impact d’un dispositif numérique ou d’un projet de transformation sur un territoire
Etude de faisabilité d’un projet de transformation organisationnel
Etude préalable à une évaluation de l’HCÉRES

Notre méthodologie

Mobiliser l’expertise la plus pointue sur le domaine d’étude visé
Définir précisément et scientifiquement le cadre méthodologique de l’étude
Construire et établir un rapport d’étude détaillé et lisible pour orienter la décision

Nos résultats

Des analyses et des résultats issus d’une démarche fondée sur la preuve
Des rapports actionnables pour une meilleure prise de décision
Une neutralité d’observation incontestable

Études thématiques

Quels seront les grands enjeux qui façonneront l’avenir de l’ESR ? Comment anticiper les évolutions réglementaires, technologiques ou sociétales qui impacteront vos activités ? Comment mieux connaitre ses communautés et recueillir leurs avis ou suggestions ? Comment objectiver vos choix stratégiques et convaincre vos parties prenantes ? Nous réalisons des études thématiques et/ou prospectives afin de renforcer la connaissance de l’existant et mieux anticiper l’avenir.

Vos besoins

Mieux comprendre les grandes évolutions à venir dans l’enseignement supérieur, la recherche et la formation.
Anticiper les mutations réglementaires, technologiques ou sociétales et leurs impacts sur vos activités.
Approfondir la connaissance de vos usagers et parties prenantes pour construire des politiques publiques ou internes plus pertinentes.
Recueillir des données objectives pour orienter vos décisions stratégiques et convaincre vos partenaires.
S’appuyer sur une expertise indépendante pour analyser des enjeux complexes et éclairer l’avenir.

Notre méthodologie

Études quantitatives (enquêtes par questionnaires, analyse de données…)
Études qualitatives (réalisation d’entretiens, ateliers de design thinking, focus group…)
Benchmark des meilleures pratiques en France et à l’international
Sourcing de partenaires et solutions pour les projets

Nos résultats

Une vision claire des enjeux facilitant la prise de décision
Une compréhension approfondie des attentes et comportements des parties prenantes
Des recommandations opérationnelles directement actionnables

Opportunités & Faisabilité

Vous trouvez un projet intéressant mais vous aimeriez savoir s’il est réalisable à votre échelle, avec vos moyens et quantifier les gains qui peuvent en être attendus ? Vous vous interrogez pour savoir s’il faut mener ce projet en propre ou s’il est préférable de s’appuyer sur des solutions déjà existantes ? Nous vous proposons un accompagnement et une analyse structurée et contextualisée pour évaluer la pertinence et la faisabilité de vos projets, en tenant compte de vos contraintes, de vos objectifs et de votre environnement.

Vos besoins

Évaluer si un projet est réalisable techniquement, humainement et financièrement dans votre contexte
Objectiver les gains attendus pour justifier un engagement en interne ou auprès de vos partenaires.
Comparer les différentes options existantes (interne vs solutions du marché) et identifier la plus pertinente.
Disposer d’un dossier d’aide à la décision clair, chiffré et adapté aux enjeux de votre organisation.

Notre méthodologie

Analyse des besoins et définition des objectifs.
Identification des attentes et formulation d’objectifs SMART
Analyse de l’existant et exploration des solutions
Scénarisation de la mise en œuvre, évaluation de la faisabilité technique, opérationnelle et économique, identification des risques
Construction du business case et recommandation Go/NoGo pour la prise de décision.

Nos résultats

Un dossier d’arbitrage compréhensible et quantifié
Une visibilité claire sur ce qu’implique la réalisation du projet
Une estimation précise des coûts humains et financier

Prenons contact

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Études d'expert

Vos besoins

Benchmark de positionnement d’une offre, ou d’un établissement au niveau national ou international
Etude d’impact d’un dispositif numérique ou d’un projet de transformation sur un territoire
Etude de faisabilité d’un projet de transformation organisationnel
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Notre promesse

Nos études d’expert conjuguent rigueur méthodologique, connaissance approfondie de votre secteur et sens stratégique.
Nous croisons enquêtes quantitatives, entretiens qualitatifs, benchmark des meilleures pratiques et scénarisation prospective pour produire des analyses à forte valeur ajoutée.
Notre objectif : vous fournir une base solide pour décider, convaincre, ajuster vos trajectoires ou explorer de nouveaux horizons. Que vous souhaitiez anticiper les mutations de votre écosystème ou évaluer la pertinence d’un projet, nous vous apportons une lecture claire, structurée et exploitable.

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Ils nous font confiance

Depuis 2018, nous avons gagné la confiance des plus grands établissements de l’enseignement supérieur et de la recherche – merci à eux !

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Simone et les Robots

Rencontre avec Baudouin Corman, CEO de Wooclap

Baudouin, avant de parler de VEVOX, pouvez-vous resituer où en est Wooclap aujourd’hui ? Votre positionnement, vos marchés forts ?

Justement, parlons de VEVOX. Qu’est-ce qui vous a poussés vers cette acquisition ?

Concrètement, comment ça va se passer pour les utilisateurs des deux plateformes ? Vous fusionnez tout tout de suite ?

Vous parlez souvent de votre réseau d’universités comme d’un vrai levier d’innovation, pas juste d’une base de clients. Qu’est-ce que ça change concrètement ?

Nous devons aussi parler de l’IA. Comment voyez-vous son impact sur l’enseignement, à la fois comme menace et comme opportunité ?

Est-ce que ça ne risque pas, justement, de vider le cours en présentiel de son sens, si tout le contenu peut être consommé ailleurs, autrement, à son rythme ?

On en discutait avant l’interview : l’IA change aussi la nature même de ce qu’on apprend à faire. On passe de la recherche de contenu à la formulation de questions

Sur le terrain technologique justement, où en êtes-vous des intégrations avec les grands systèmes utilisés par les universités ?

Et au-delà de l’enseignement supérieur, vous vous développez aussi sur la formation professionnelle. C’est un axe stratégique fort ?

Merci Baudouin et encore bravo pour cette acquisition prometteuse !

Lire le communiqué de presse de Wooclap

À propos de Wooclap

À propos de Vevox

Financement de l’Université : sortir du faux débat entre gratuité et hausse des droits d’inscription

Un modèle sous tension

Trois visions du service public

Sortir de la vision gratuit / payant

Un contrat plutôt qu’un slogan

Rencontre avec Thomas Sartori, CEO de Raison

Thomas Sartori, CEO de Raison

Comment un agent IA peut-il respecter l’AI Act ?

Quels sont les engagement éthiques de Raison ?

Comment l’objectif d’apprendre à apprendre est-il atteint avec Raison ?

Au-delà de l’ESR, l’IA pédagogique peut-elle révolutionner la formation professionnelle ?

L’université française en mal de financement selon le rapport des assises 2026

L’université française à l’horizon 2030 : entre l’illusion des moyens et l’urgence d’un nouveau pacte financier

Le paradoxe des chiffres : plus de moyens, moins de santé financière

L’autonomie a-t-elle échoué ?

Les appels à projets : une fausse vraie bonne idée

Et le patrimoine dans tout cela ?

Vers une hausse modérée des droits d’inscription

L’horizon 2030 promet-il le risque d’un déficit de 2 milliards ? Est-il encore temps de réagir et de sauver le soldat Université ?

L’impact de l’AI Act sur l’Enseignement Supérieur et la Recherche

Quels sont les systèmes basés sur l’IA classés à haut risque ?

Que se passe-t-il aujourd’hui dans les universités ?

Où en sont les universités avec l’AI Act ?

Quels sont les effets de l’AI Act du côté de la recherche ?

Quels sont les enjeux spécifiques à la recherche ?

Enseignement Supérieur : les agents IA vont-ils rendre nos métiers inutiles ?

Enseignement Supérieur : les agents IA vont-ils rendre nos métiers inutiles ?

Qui sont donc ces agents dont tout le monde parle, et quels rôles vont-ils jouer dans le monde complexe de l’enseignement supérieur ?

Comment les établissements, les enseignants et les chercheurs intègrent-ils ces agents ?

Focus sur l’utilisation des agents IA dans les grandes écoles d’ingénieur et les établissements spécialisés en Sciences Humaines.

Rencontre avec Stéphane Ureña, co-fondateur et CEO de Semantikmatch

Stéphane Ureña, co-fondateur et CEO de Semantikmatch

Pourquoi un agent IA peut-il améliorer l’évaluation des étudiants ?

Doit-on imaginer que tous les diplômes soient attribués et validés par des agents IA ?

En quoi un agent IA est-il plus efficient dans l’explication / l’analyse d’une évaluation ?

Dans 5 ans, l’évaluateur sera-t-il un agent IA ? Quelle place pour l’humain ?

Allez-vous étendre votre activité à d’autres secteurs ? Si oui lesquels ?

Rencontre avec Christophe Chazot, fondateur de Trapèze.Digital et FizziQ

Les Robots : Utiliser un smartphone ou une tablette pour « faire » de la science physique et des maths, est-ce bien raisonnable ?

Les Robots : Votre solution propose un véritable cahier d’expérience. En quoi est-ce un élément majeur de votre approche pédagogique et qu’est-ce que cela change pour l’apprenant ?

Les Robots : Dans un monde qui remet souvent la science en question, avez-vous déjà mesuré (ou ambitionnez-vous de le faire) un impact social et/ou sociétal grâce à vos solutions technologiques ?

Les Robots : Quel est l’avenir de Trapèze Digital ? Avez-vous des annonces en termes de projet ?

L’influence est-elle la voix du futur de l’ESR français ?

Comment les établissements de l’enseignement supérieur se sont-ils emparés de ce moyen pour établir ou améliorer leur position dans un monde concurrentiel ? Comment leur rayonnement, leur puissance s’expriment pour guider et attirer vers eux de nouveaux talents ?

Qu’en est-il pour certains de nos fleurons tricolores ? Comment se situent-ils face à leurs concurrents européens, américains, ou asiatiques ?

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