L’apprentissage par projet en Data Science : former des ingénieurs compétents, collaboratifs et responsables à l’ère du numérique
Wiem TrabelsiRésumé
La transition numérique redéfinit profondément les compétences attendues des ingénieurs en Data Science. ESPRIT a développé une option Data Science en trois parcours — classique, actuariat et international — accueillant plus de 400 étudiants par an répartis en 4e et 5e année d’ingénierie. Le curriculum couvre plus de 20 modules techniques : Advanced Machine Learning, Big Data Analytics, Deep Learning, MLOps, DevOps, probabilités et statistiques avancées, auxquels s’ajoutent des modules de modélisation financière et de gestion du risque pour le parcours actuariat. RSE, développement durable et certification SDG sont intégrés comme modules à part entière.
Comment former des data scientists techniquement compétents, capables de collaborer sur des problèmes réels et conscients de leur responsabilité sociétale ? Les formations traditionnelles peinent à concilier rigueur académique, adaptabilité industrielle et évaluation multidimensionnelle des compétences transversales.
Cette communication vise à : (1) présenter un dispositif pédagogique innovant basé sur l’apprentissage par projet avec des entreprises nationales et internationales ; (2) analyser l’impact d’une méthodologie de travail structurée sur la progression des compétences ; (3) exposer l’intégration de l’IA générative et des agents autonomes comme thématique pédagogique centrale ; et (4) partager les mécanismes d’évaluation formative et les résultats observés en termes d’engagement étudiant.
Le dispositif s’appuie sur le Project-Based Learning (PBL) et la pédagogie active, enrichis par une méthodologie de travail qui structure le cycle de vie d’un projet en phases itératives (compréhension métier, acquisition des données, modélisation, déploiement). Ce cadre industriel, traduit en contexte académique, situe l’apprenant dans une posture professionnelle réelle tout en maintenant les exigences scientifiques de la formation d’ingénieur.
IA générative et agents autonomes : une thématique pédagogique émergente
L’IA générative et les architectures multi-agents constituent un tournant pédagogique majeur intégré délibérément dans les projets étudiants. Les apprenants conçoivent des systèmes complexes mobilisant des LLMs, des pipelines RAG et des agents autonomes capables de raisonner et d’agir sur des données métier réelles. Cette approche soulève une question pédagogique inédite : comment distinguer l’usage instrumentalisé de l’IA de sa maîtrise conceptuelle ? Comment évaluer la compétence d’orchestration de l’intelligence artificielle ? Ce sont ces défis que la communication explore.
Le dispositif repose sur une approche par projet en partenariat avec des entreprises réelles, où les étudiants travaillent en équipes sur des problématiques concrètes. L’IA générative et les agents autonomes y occupent une place centrale : les apprenants conçoivent, expérimentent et déploient des systèmes intégrant LLMs, architectures multi-agents et pipelines RAG dans des contextes métier réels. Cette orientation transforme l’IA générative en objet d’apprentissage à part entière. L’évaluation porte sur des compétences techniques et transversales, incluant la capacité à orchestrer et critiquer des systèmes d’IA.
Ce dispositif, adopté depuis plus de dix ans, produit des livrables de niveau professionnel valorisés par les entreprises pour la présélection de stagiaires et de futurs collaborateurs. Les perspectives portent sur le développement d’une grille d’évaluation dédiée aux compétences en IA agentique, le renforcement des dimensions éthiques dans la conception des projets, et l’élargissement des partenariats internationaux.
Le Forum mondial sur l’éducation, tenu en mai 2015 à Incheon sous l’égide de l’UNESCO et ses partenaires, s’est conclu par la Déclaration d’Incheon pour l’Éducation 2030, un engagement historique de transformer la vie grâce à une nouvelle vision de l’éducation et à des actions courageuses et innovantes pour la réaliser. Le Cadre d’action Éducation 2030, qui établit cette nouvelle vision de l’éducation pour les 15 années à venir, a été adopté par plus de 180 états membres de l’UNESCO. Quatre ans plus tard, à la 9e Réunion mondiale de la Consultation collective des ONG pour Éducation 2030 (CCONG-Éducation 2030), qui s’est tenue en Tunisie en 2019, les organisations participantes ont affirmé que le monde est confronté à une crise éducative, causée par un manque de volonté politique, une faible priorisation de l’éducation et un financement insuffisant. De plus, elles ont constaté une tendance croissante à la commercialisation de l’éducation, ce qui contribue à creuser davantage les inégalités. Les systèmes éducatifs mondiaux ne semblaient pas respecter l’engagement pris dans le programme Éducation 2030. Le ministre de l’Éducation de la Tunisie d’alors avait, à la même occasion, souligné que la plupart des pays n’avancent pas suffisamment pour atteindre les objectifs fixés pour 2030. Il a appelé à une reconnaissance de l’importance stratégique de l’éducation pour toutes les nations et a encouragé la société civile à jouer un rôle majeur dans la mobilisation pour y parvenir.