IA et Enseignement Supérieur : le décloisonnement radical de Normale Sup

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Face à l’accélération de l’intelligence artificielle, l’École normale supérieure (ENS-PSL) de la rue d’Ulm réagit par un retour aux sources stratégique : la pluridisciplinarité. Avec la création de son nouveau laboratoire, normalesup.ai, l’institution fondée en 1794 entend prouver que la maîtrise de l’IA ne relève pas uniquement de l’informatique, mais d’une fusion nécessaire entre mathématiques, sciences cognitives et humanités.

L’IA est par définition une discipline hybride. Elle combine l’algèbre, les statistiques et les probabilités à des mécanismes biologiques complexes comme le raisonnement ou les émotions. 

Pour Nicolas Arpagian, ce bouleversement impose une transformation des cursus académiques. Et pour former les leaders de demain, l’enseignement supérieur doit briser les silos traditionnels.

La pluridisciplinarité comme héritage et comme arme

L’ENS dispose d’un avantage historique pour relever ce défi. Dès 1815, l’école imposait une première année commune aux filières scientifiques et littéraires. 

Aujourd’hui, cette culture du mélange des savoirs est plus pertinente que jamais. Avec 11 Médailles Fields à son actif (contre 13 pour l’ensemble des États-Unis), l’excellence mathématique française de l’ENS-PSL s’allie désormais aux sciences sociales pour encadrer le déploiement de l’IA dans la santé, le commerce ou la défense.

normalesup.ai : un tandem entre recherche et entrepreneuriat

Le nouveau laboratoirenormalesup.ai incarne cette volonté de marier théorie et application concrète

Il est piloté par deux figures de proue de l’écosystème français. Le premier, Laurent Daudet, Normalien, professeur de physique et cofondateur de la start-up LightOn, apportant une vision industrielle et entrepreneuriale.

Le second, Gabriel Peyré, chercheur au CNRS et directeur du Centre des sciences des données, garant de la rigueur académique en mathématiques.

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Trois piliers pour une IA sociétale et durable

Le laboratoire structure en effet sa recherche autour de trois axes interdisciplinaires majeurs. Chacun d’entre eux est indispensable pour une adoption réussie de l’IA dans nos sociétés.

Notamment le climat, soit utiliser l’IA pour optimiser les ressources énergétiques et modéliser les changements environnementaux.

La santé pour intégrer la biologie et la médecine pour une santé publique assistée par la puissance de calcul.

Et la dimension sociétale qui consiste à analyser les impacts économiques, politiques et démocratiques. Cela afin de garantir que l’IA serve la démocratie plutôt que de l’affaiblir.

Cette approche transverse, initiée par la rue d’Ulm, dessine les contours de ce que devrait être l’enseignement supérieur de demain. Soit un lieu où le code rencontre la pensée critique pour armer les étudiants face au bouleversement informationnel en cours.

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