L’Institut de Prospective CentraleSupélec Alumni publie sa 1ʳᵉ note

La première note de l’Institut de Prospective CentraleSupélec Alumni 
est en ligne !
 

Une ambition qui est aussi une méthode de travail : faire valoir, dans le débat public, la parole des ingénieurs. 

Pour rédiger cette note, nous avons monté un groupe de travail dont les sept membres occupent des positions variées dans l’industrie, l’enseignement, la recherche, les GAFAM ou les startups : Yann Allioux, Anne Barros, Nicolas Bièvre, Matthieu Hug, Frédéric Pascal, Patrick Pérez, Victoria Saint Olive, avec l’aide de Richard Robert.

Nous sommes également appuyés sur une enquête qualitative auprès du réseau des alumni de CentraleSupélec : une quarantaine de témoignages se sont détachés.

Nos conclusions ?

L’ingénieur n’est pas remplacé mais plutôt « augmenté » par l’IA, qui devient un collaborateur efficace et pertinent.

• L’IA automatise un nombre croissant de tâches, en particulier celles qui sont répétitives, basées sur des règles bien définies, ou qui impliquent le traitement de grandes quantités de données ou de documentation.
• Elle peut agir comme un outil d’augmentation des capacités de l’ingénieur car elle fournit des analyses plus rapides, offre des simulations plus complexes, prédit plus précisément, et propose des analyses issues de données auparavant inexploitables.
• Sauf dans quelques segments — développeurs, consultants juniors — les spécialistes n’attendent pas un impact majeur sur l’emploi des ingénieurs. Dans un contexte de pénurie de talents et de compétition internationale, l’IA apparaît plutôt comme une ressource.
  
  

L’évolution vers l’ingénieur augmenté s’accompagne d’un déplacement du rôle des ingénieurs. Dans certaines spécialités l’IA s’installe au centre des process et de la prise de décision.

• Les ingénieurs devront apprendre à travailler avec des systèmes intelligents capables de prendre des décisions techniques, évaluer des risques ou optimiser des processus de manière autonome.
• Si cela atrophie certains espaces décisionnels des ingénieurs, cela amène aussi de nouvelles responsabilités : superviser des IA, interpréter leurs choix, garantir l’éthique et la transparence de leurs actions.
  
  

La collaboration homme-machine transforme l’ingénieur en pilote d’écosystèmes hybrides. La diffusion massive de l’IA a un impact sur la responsabilité des ingénieurs.

• Les ingénieurs sont en première ligne pour construire et entraîner les IA spécialisées qui vont façonner une partie du monde de demain. 
• Prendre une décision, c’est de plus en plus s’appuyer sur un diagnostic et des choix établis avec le renfort d’une IA. Il convient donc de savoir avec qui – en l’occurrence avec quoi – on travaille, de connaître les forces, les limites, les biais cognitifs de ce nouveau collaborateur.
  
  

Les compétences hybrides deviennent le nouveau standard.

• La connaissance approfondie d’un domaine spécifique reste absolument fondamentale.
• Mais la maîtrise des principes et des usages de l’IA devient aussi essentielle que la connaissance des sciences dures. 
• La pensée critique, la capacité d’analyse et de synthèse approfondies, le cadrage de problèmes ambigus, la pensée systémique et l’intégration de solutions IA dans des contextes complexes deviennent des compétences clés. Une priorité est d’apprendre à distinguer la valeur ajoutée et les limites des nouveaux outils.
  
  

L’ampleur des transformations des métiers et des compétences induites par l’IA rend impérative une adaptation profonde et rapide des systèmes de formation initiale et continue des ingénieurs.

• Les métiers ne disparaîtront pas mais muteront profondément, exigeant des profils techniques, adaptables, dotés de solides compétences en analyse critique et en interaction avec l’IA.
• Les cursus traditionnels d’ingénierie, même les plus réputés, doivent être revus pour intégrer de manière transversale ou via des spécialisations dédiées les fondamentaux de l’intelligence artificielle, de la science des données, de la programmation et des compétences associées. 
• L’élargissement du socle scientifique lié à l’IA amène de nouvelles compétences généralistes que tous les ingénieurs devront comprendre ou posséder à l’image du socle mathématiques enseigné en prépa : littératie / culture des données, ingénierie des prompts, gestion du cycle de vie des modèles d’IA, connaissance des principes de l’IA et du machine learning.
  
  

Vous trouverez la note complète ici