Dans un contexte de compétition internationale accrue pour attirer les talents scientifiques et technologiques, l’INSA Lyon renforce sa présence en Asie de l’Est et consolide ses partenariats avec la Corée du Sud, l’un des écosystèmes les plus dynamiques au monde en matière d’innovation et d’intelligence artificielle.

Du 5 au 9 janvier 2026, une délégation conduite par le directeur des relations internationales, le Professeur Damien Fabregue, s’est rendue à Séoul afin de promouvoir le programme court d’été en intelligence artificielle InsAI, soutenu par la Région Auvergne-Rhône-Alpes dans le cadre de l’appel à projets « Ambition internationale ».

 

 

InsAI : un levier d’attractivité et de coopération ciblée

Lancé en juin 2024, InsAI s’inscrit dans une stratégie claire : positionner l’INSA Lyon comme un acteur académique européen de référence en intelligence artificielle et développer des coopérations structurantes avec des partenaires internationaux de premier plan.

Le soutien régional permet d’accélérer cette dynamique en favorisant la promotion du programme auprès des grandes universités sud-coréennes et du réseau académique K-STAR. Lors de cette mission, une cinquantaine d’étudiantes et étudiants issus de prestigieux établissements — Yonsei University, Korea University, Ewha Womans University, KAIST, DGIST, POSTECH et UNIST — ont assisté à des présentations dédiées.

L’objectif est double : attirer des profils académiques d’excellence vers l’INSA Lyon et créer des passerelles durables dans des domaines stratégiques comme l’intelligence artificielle, au cœur des transitions numériques et industrielles.

 

Structurer un partenariat académique à long terme

Au-delà de la promotion d’InsAI, la mission a permis d’engager des échanges approfondis avec les directions des relations internationales des universités partenaires afin de renforcer les accords existants et d’identifier de nouveaux axes de coopération : mobilité étudiante, projets conjoints, double diplômes ou collaborations en recherche.

La Corée du Sud constitue déjà l’une des destinations prioritaires des étudiants de l’INSA Lyon. L’établissement compte plus de dix partenaires académiques dans le pays et envoie chaque année près de cinquante étudiantes et étudiants en échange académique.

Dans le même temps, la politique sud-coréenne en faveur de la mobilité internationale des étudiants en sciences — notamment à travers des programmes de bourses pour des séjours courts à l’étranger — ouvre de nouvelles opportunités de rééquilibrage des flux et de diversification des profils accueillis à Lyon.

 

Un positionnement stratégique en Asie de l’Est

En consolidant ses liens avec les grandes universités scientifiques coréennes, l’INSA Lyon s’inscrit dans une logique de diplomatie académique et de coopération technologique ciblée. La Corée du Sud, reconnue pour son intensité en recherche et développement et pour son avance dans les technologies numériques, représente un partenaire clé pour renforcer l’écosystème international de l’établissement.

Grâce au soutien de la Région Auvergne-Rhône-Alpes, cette mission marque une étape supplémentaire dans la structuration d’un partenariat stratégique à long terme, au service de l’attractivité, de l’excellence académique et du rayonnement international de l’INSA Lyon.

Intelligence Artificielle Digne de Confiance Grâce à l’Apprentissage Fédéré Équitable et Respectueux de la Vie Privée

Doctorante : Saida BENARBA

Laboratoire INSA : LIRIS - Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’information

Ecole doctorale : ED512 InfoMaths - Informatique et Mathématiques de Lyon

L’augmentation massive du volume de données disponibles a transformé l’informatique moderne, contribuant à l’essor de l’apprentissage automatique dans plusieurs domaines tels que la santé, la finance et les systèmes autonomes. Cette dépendance croissante aux modèles d’apprentissage pour la prise de décision dans ces domaines soulève des préoccupations majeures en matière d’équité et de confidentialité, étant donné que les décisions qu’ils produisent peuvent influencer de manière significative les individus et les organisations dans des contextes d’application réels. Motivés par la nécessité de mieux comprendre et d’atténuer ces enjeux, la présente recherche étudie les défis associés à ces problématiques et propose des contributions notables en faveur de systèmes d’apprentissage plus responsables et plus fiables. La première partie de cette thèse porte sur l’équité, devenue une préoccupation centrale en apprentissage automatique en raison de son potentiel à amplifier les disparités et à renforcer les biais existants. Ce constat, associé à l’émergence de régulations telles que l’AI Act de l’Union européenne et l’Executive Order américain, souligne la nécessité d’intégrer l’équité comme principe fondamental dans la conception des systèmes d’apprentissage automatique. Compte tenu de cela, nous avons examiné comment les méthodes de sélection automatique de données, souvent utilisées pour améliorer l’efficacité en termes de temps en utilisant des sous-ensembles plus petits d’entraînement plutôt que le jeu de données complet, influencent l’équité et la qualité des modèles. Nous avons mené la première analyse à grande échelle révélant l’impact souvent ignoré de la sélection sur ces deux aspects, nous avons identifié les facteurs clés qui en sont à l’origine et nous avons avancé des pistes pertinentes pour favoriser un apprentissage plus équitable et efficace. Parallèlement aux régulations promouvant un apprentissage plus équitable, d’autres insistent sur la protection des données utilisées, tel que le règlement général sur la protection des données (RGPD), qui a favorisé l’adoption de l’apprentissage fédéré, permettant à plusieurs parties d’entraîner un modèle global sans partager leurs données. Cependant, la nature distribuée et collaborative de ce paradigme d’apprentissage amplifie les biais hérités de l’apprentissage centralisé et introduit également de nouveaux types de biais. Pour éclairer ces enjeux, nous nous avons proposé une revue approfondie de l’équité en apprentissage fédéré, identifiant les principales sources de biais, couvrant l’ensemble des stratégies de mitigation existantes, et mettant en évidence des pistes de recherche encore ouvertes pour faire progresser l’équité dans ce cadre. Bien que l’apprentissage fédéré permette à plusieurs parties d’entraîner un modèle sans partager leurs données locales, de nombreuses études montrent qu’il reste vulnérable à diverses menaces portant atteinte à la vie privée des utilisateurs. Parmi ces menaces figurent les attaques d’inférence d’appartenance, qui permettent à un adversaire de déterminer si un point de données faisait partie de l’ensemble d’entraînement, exposant potentiellement des informations confidentielles. Dans ce contexte, la deuxième partie de cette thèse se concentre sur les atteintes à la vie privée en apprentissage fédéré, en accordant une attention particulière aux attaques d’inférence d’appartenance. Pour contrer ces attaques, nous avons introduit GAPER, une méthode granulaire et adaptative fondée sur la confidentialité différentielle, offrant une protection efficace contre ce type d’attaque tout en préservant la qualité du modèle, et soutenue à la fois par des garanties théoriques et des évaluations empiriques. De manière plus générale, ces travaux font progresser le développement de systèmes d’apprentissage non seulement performants, mais également fondamentalement alignés avec les principes d’équité et de confidentialité.

 

Pas un jour sans que l’on ne parle d’elle. Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) inonde tous les secteurs de l’économie et s’implante même un peu plus dans la vie quotidienne de tout à chacun avec le lancement de ChatGPT fin 2022. Capable de répondre à nos questions, de raisonner, de corriger, de détecter et de créer, elle apparaît sans limite. Et pourtant, dans de nombreux cas, l’IA aurait encore beaucoup à apprendre. Parfois même, elle apparaît décontenancée. Alors comment lui faire confiance ? Frédéric Prost, maître de conférence en informatique, spécialiste de la théorie des langages de programmation, chercheur au Centre d’Innovation en Télécommunications et Intégration de services (CITI) à l’INSA Lyon, appelle à mieux comprendre cette technologie et à prendre du recul sur ses usages. Décryptage.

L’IA, pourtant capable de réussir l’examen du barreau, montre encore de réelles limites. Pour Frédéric Prost, enseignant-chercheur à l’INSA Lyon, c’est une évidence qu’il faudrait rappeler plus souvent : « Ce sont simplement des outils qui analysent d’énormes quantités de données et qui en déduisent la réponse statistiquement la plus probable. Cela peut donner l’illusion de l’intelligence, mais il ne s’agit pas de compréhension réelle ». L’IA peut même produire des résultats absurdes et Frédéric Prost en a déjà fait l’amer expérience. Cette fragilité souligne l’importance de prendre du recul et de ne pas lui accorder une confiance aveugle. Une vraie problématique alors même que l’IA s’implante de plus en plus dans nos usages du quotidien. En France, 64 % des actifs utilisent l’IA à des fins personnelles et 53 % l’utilisent aussi dans un contexte professionnel [1].

L’IA répond à Socrate

En plus d’apporter des solutions à nos problèmes du quotidien, l’IA rend des services dans de nombreux secteurs. Difficile de la qualifier de stupide tant elle apparaît comme une révolution. Dans le domaine de la santé, elle affine les diagnostics, anticipe les métastases, personnalise les traitements, nourrit la recherche… Elle apporte également enfin la solution à une problématique qui a traversé l’histoire de ces 2500 dernières années. « Les écrits sont muets, ils ne savent pas défendre ou clarifier leurs propos lorsqu’on les interroge », déclarait Socrate, célèbre philosophe connu pour être le fondateur de la philosophie mais également pour son rejet intrinsèque de l’écrit et des livres. « Socrate pensait que c’était réduire la pensée et la réflexion. Avec l’IA, appuyée par les Large Language Models (LLM) [2], vous avez un livre, un manuel utilisateur, vous avez une question, et vous pouvez obtenir diverses explications et niveaux d’éclairage, apprendre et réfléchir », explique Frédéric Prost. « Cela reste pratique et intelligent dans la mesure où on donne à l’IA des textes intelligents. Si à l’inverse on lui donne des éléments qui racontent n’importe quoi, l’IA vous racontera n’importe quoi », insiste le chercheur. Et quand la machine déraille, les conséquences peuvent parfois s’avérer délétères.

Bugs et désinformation

En avril 2020, alors que l’épidémie de Coronavirus commence à se diffuser un peu partout sur la planète, les consommateurs se ruent sur les paquets de pâtes et de riz et les rouleaux de papier toilette dans les supermarchés, tout comme sur le gel hydroalcoolique et les masques. Les plateformes de vente en ligne les plus connues sont elles aussi prises d’assaut et la vente de ces mêmes articles s’envole. Dans un premier temps, les algorithmes de recommandation d’achat, pilotés par l’IA, suivent la dynamique. Quelques semaines plus tard, catastrophe, le site Amazon.com fait peu à peu remonter des articles totalement incohérents, avec une date de livraison délirante et parfois même des arnaques. Le géant du e-commerce doit rapidement réagir et retirer de son site plusieurs centaines de milliers d’articles et supprimer des vendeurs. « On voit bien que quand l’IA dysfonctionne, cela peut mener à l’échec total. Il ne faut pas compter sur l’IA pour prévoir un crash boursier », renchérit Frédéric Proust. En la matière, l’IA met aussi à mal les piliers de nos démocraties. En avril 2024, auditionnés par la commission d’enquête du Sénat sur les influences étrangères, les journalistes Thomas Huchon et Gérald Holubowicz, apportent ainsi la preuve que l’IA est capable de générer des vidéos en imitant parfaitement de nombreuses voix de personnalités politiques françaises. Et Thomas Huchon de signaler devant la commission : « Ces programmes informatiques ne sont pas de l’intelligence (…) il faut plutôt parler de malignité et d’une tentative de substituer aux êtres humains et à leurs parties cognitives des machines qui vont permettre de mieux contrôler différents univers ». Un enjeu de taille à l’heure où une partie non négligeable des jeunes est très fortement exposée à l’information numérique notamment via les réseaux sociaux et a recours à l’IA à un niveau deux fois supérieur à celui du grand public.

Dire merci à son frigo

« Aujourd’hui, je ne demande plus aucune lettre de motivation quand je recrute un apprenti », déclare un peu désabusé Frédéric Prost. « Cela ne sert plus à rien car je sais que je vais lire du ChatGPT », prend soin d’ajouter le chercheur. « J’ai également complètement changé ma manière de faire cours en informatique. Dans la mesure où la technique est rendue disponible et accessible avec l’IA, je passe désormais moins de temps sur la technique et plus de temps à apprendre simplement aux étudiants les grands concepts. A la fois c’est positif et à la fois je m’interroge sur tout une phase de l’apprentissage et sur la pratique qui vont probablement disparaître », explique avec préoccupation l’enseignant-chercheur. Et si l’IA menaçait bien au-delà de l’apprentissage, notre construction intellectuelle ? « Il y a un vrai problème sur la manière dont chacune et chacun attribue des usages à l’IA pour laquelle elle n’est pas destinée », indique Frédéric Prost. « Il faut absolument éviter d’anthropomorphiser (rendre humain) cet outil. Cela doit rester une machine, et cela ne viendrait à l’esprit de personne de dire merci à son frigo pour générer du froid ou à sa voiture lorsqu’elle démarre », ironise le chercheur avant d’inviter les utilisateurs à « s’approprier la machine et à se poser des questions ».

Une responsabilité intellectuelle

Depuis quelques années, d’éminents spécialistes du numérique tirent eux aussi la sonnette d’alarme sur l’IA. Comme Luciano Fioridi, philosophe spécialiste de l'information et de l’éthique de l'informatique qui appelle à comprendre les technologies pour pouvoir les diriger vers un bien commun plutôt que les subir aveuglément [3]. D’autres, comme Marion Carré, entrepreneure, enseignante, conférencière, créatrice d’Ask Mona, une intelligence artificielle (IA), invitent également à cette réflexion : « ce que produit l’IA ne peut jamais être dissocié de notre propre responsabilité intellectuelle » [4]. De quoi éviter, qu’un jour peut-être, l’IA ne contrôle entièrement l’humanité. Un scénario auquel Frédéric Prost ne croit pas du tout : « Déposez un robot IA sur une île déserte, et dites-lui d’aller chercher de la nourriture contre de l’électricité. Je vous fais le pari que le robot va mourir rapidement. L’IA n’a aucune volonté, aucun comportement social, aucune notion de survie ».

[1] 6e édition du Baromètre de la formation et de l'emploi 2025.
[2] Les LLM sont des modèles d'apprentissage automatique qui sont spécifiquement conçus pour comprendre et générer du texte en se basant sur des exemples et des modèles statistiques.
[3] Luciano Floridi, L’éthique de l’intelligence artificielle, Milan, Mimesis, 2023.
[4] Utiliser l'IA pour ressusciter Socrate ? Entretien avec Marion Carré.

La plateforme AMETHYST marque une étape décisive pour le PEPR DIADEM, le programme national de recherche stratégique lancé dans le cadre du plan d'investissement France 2030. Inaugurée le 15 octobre dernier, elle ambitionne d’accélérer la découverte et la caractérisation des matériaux polymères en combinant robotique avancée, intelligence artificielle et expertise scientifique. 

Alors que les polymères occupent une place centrale dans notre quotidien, avec une production mondiale de près de 380 millions de tonnes par an, leur développement reste un processus long, exigeant et coûteux. Les chercheurs font notamment face à une dispersion des données, souvent enfouies dans des thèses ou des documents difficilement exploitables. Pour lever ces freins, le projet AMETHYST a été lancé avec l’ambition d’opérer un véritable changement de paradigme en s’appuyant sur les outils numériques.

« AMETHYST est un outil d’accélération pour la découverte de nouveaux matériaux. Que ce soit pour concevoir une formulation inédite ou pour trouver un usage innovant à un matériau existant, la plateforme permet d’acquérir en grand nombre des données pour ensuite pouvoir cibler des applications précises avec rapidité et pertinence », indique Sébastien Pruvost, enseignant-chercheur au laboratoire Ingénierie des Matériaux Polymères (IMP) ^[1] et directeur adjoint à la formation à l’INSA Lyon.

Fruit d’un partenariat interdisciplinaire

Pensée et conçue à l’INSA Lyon par les équipes de l’IMP, en collaboration étroite avec les experts en science des données du Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’information (LIRIS) ^[2], la plateforme AMETHYST s’inscrit dans un partenariat interdisciplinaire réunissant également le Laboratoire de Chimie des Polymères Organiques (LCPO) à Bordeaux et le Biopolymères Interactions Assemblages (BIA) à Nantes, qui est un laboratoire de l'INRAE.

Sa création a nécessité plus de 18 mois de développement technique, notamment avec l’entreprise Isojet, pour concevoir une machine capable de mettre en œuvre des matériaux selon un cahier des charges spécifique, une solution qui n’existait pas encore sur le marché.

Robotique et IA au service de la caractérisation

Concrètement, AMETHYST automatise l’ensemble des étapes de mise en œuvre et de caractérisation des matériaux polymères, tout en générant des données structurées destinées à alimenter les modèles d’intelligence artificielle. Un bras robotisé assure l’échantillonnage et alimente de manière autonome une batterie de tests mécaniques et thermiques. Sa modularité permet de traiter des matériaux thermodurcissables injectés et prochainement des polymères fondus extrudés.

« L’IA prédictive anticipe les propriétés d’un matériau dès sa composition chimique pour accélérer la sélection des formulations. L’IA générative, quant à elle, conçoit des formulations inédites sur mesure pour répondre à un cahier des charges précis (dégradabilité, résistance thermique, etc.). Cette automatisation garantit la production de bases de données volumineuses, fiables et parfaitement adaptées aux besoins des algorithmes développés au LIRIS », précise Sébastien Pruvost.

L’ambition d’AMETHYST dépasse le cadre académique pour s'ouvrir largement au monde industriel. Les équipes prévoient déjà d’intégrer de nouveaux modules pour élargir le spectre des matériaux étudiés. « La plateforme suscite déjà un vif intérêt. Nous avons des contacts avec plusieurs entreprises », entrevoit le chercheur. 

------------------------------

[1] IMP - Ingénierie des Matériaux Polymères - UMR 5223, sous la tutelle de INSA Lyon, de l’Université Claude Bernard Lyon 1, de l’Université Jean Monnet Saint-Étienne et du CNRS.
[2] LIRIS - Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’information - UMR 5205, sous la tutelle du CNRS, de l’INSA Lyon / Université Claude Bernard Lyon 1 / Université Lumière Lyon 2 / École Centrale de Lyon)

L’intelligence artificielle générative s’impose désormais dans les pratiques d’apprentissage et d’enseignement. À l’INSA Lyon, cette transformation est activement accompagnée. Thomas Grenier, enseignant-chercheur au département Génie électrique, spécialiste du traitement d’images médicales et du deep learning, est également chargé de mission « formation et numérique ». Il décrypte les effets de l’IA générative sur la pédagogie, l’évaluation et la formation des futurs ingénieurs.

En quoi l’IA générative change-t-elle concrètement la manière d’enseigner et d’apprendre à l’INSA Lyon ?
Les étudiants ont toujours utilisé des ressources extérieures : des cours trouvés ailleurs, des tutoriels, des comptes rendus d’anciens étudiants, etc. Ce qui change aujourd’hui, c’est l’ampleur et la facilité d’accès. Et le premier élément qui vient, ce sont les enjeux de l’évaluation. Si l’on demande un devoir maison ou un rapport sans cadre précis, il devient très raisonnable de penser qu’on n’évalue plus réellement les compétences individuelles de l’étudiant. On s’aperçoit que certains outils d’évaluation, que l’on pensait fiables, ne le sont plus forcément. Cela force à distinguer ce qui relève de l’apprentissage et ce qui relève de l’évaluation, et à accepter que le rendu écrit ne peut plus, à lui seul, servir de preuve de compétence. Cette nouvelle technologie oblige à regarder la réalité des pratiques étudiantes en face. L’accompagnement est indispensable. Une charte sur les IA génératives est d’ailleurs en cours de déploiement à l’INSA Lyon, et sera soumise au vote du conseil d’administration en mars 2026.

Quels usages observez-vous aujourd’hui chez les étudiants ?
L'usage est déjà massif. On ne peut pas ignorer que presque 100% des 13-18 ans ont déjà utilisé ces outils. À l’INSA Lyon, cette prise de conscience a été relativement précoce. Dès l’arrivée de ces outils auprès du grand public, l’équipe ATENA¹ a proposé des formations aux enseignants pour les aider à les comprendre et à les intégrer. L’enjeu n’est pas d’ignorer ou d’interdire, mais de réfléchir à ce que l’on veut réellement faire apprendre aux étudiants. Un questionnaire diffusé au printemps dernier à nos étudiants INSA Lyon montre qu’ils s'en servent pour synthétiser des rapports ou comprendre des points de cours complexes. Cette étude fait aussi état des préoccupations fortes, notamment un sentiment d’inégalité entre ceux qui utilisent ces outils et ceux qui s’y refusent, mais aussi d’une inquiétude sur l’impact environnemental et intellectuel à long terme. Certains étudiants expriment très clairement leur attachement au plaisir d’apprendre et à l’effort intellectuel. L’enjeu est donc de leur donner des clés de compréhension : comment fonctionnent ces outils, quelles sont leurs limites, leurs biais, leurs impacts environnementaux et sociétaux, et dans quels cadres leur usage est pertinent ou non. Nous devons juger la démarche scientifique, les tests effectués et la capacité de l'étudiant à critiquer sa propre solution. 

Et chez les enseignants ? 
Côté enseignants, s’il n’y a pas eu d’étude, on sent que les questionnements sont assez similaires. Certains sont réticents pour des raisons éthiques ou écologiques, d'autres l'intègrent comme un outil de brainstorming. Personnellement, je m'en sers régulièrement pour renouveler mes sujets d'examen. Après 20 ans d'enseignement, on peut tourner en rond. J'ai récemment demandé à une IA de me proposer un nouveau sujet informatique pour motiver ma classe de Génie électrique. Cela m'a permis de construire un examen de bon niveau, très factuel, sur un domaine que je n'avais jamais abordé sous cet angle. L'IA devient alors un assistant qui nous aide à produire des contenus différents et plus ambitieux. C’est un gain de temps que l’on peut réinvestir dans la séquence pédagogique et l’évaluation.

Comment l’IA générative remet-elle en question les modes d’évaluation, et comment l’établissement s’adapte-t-il ?
La question de la triche est évidemment centrale, mais elle masque un problème plus profond : celui de l’adéquation des évaluations. Pendant longtemps, on s’est reposé sur des rendus écrits, des examens moodle, des devoirs maison ou des rapports pour évaluer les étudiants. Aujourd’hui, ces formats ne permettent plus toujours de vérifier les compétences individuelles que l’on cherche à évaluer. Cela nous oblige à repenser les modalités : des écrits sur table, davantage d’oraux, d’évaluations en temps limité, de problèmes proches mais inédits, ou de mises en situation concrètes. L’idée n’est pas d’interdire le numérique ou l’IA pour les évaluations, mais de clarifier ce que l’on évalue. Si l’objectif est d’évaluer une capacité de raisonnement ou une démarche scientifique, alors il faut créer des conditions qui permettent réellement de l’observer.

Quelle est votre vision de l’évolution de l’enseignement dans les prochaines années avec l’IA générative ?
Je pense que l’enseignement devrait évoluer vers un recentrage sur les compétences fondamentales : la démarche scientifique, l’esprit critique, la capacité à formuler un problème, à analyser une réponse et à interagir efficacement avec des collaborateurs, qu’ils soient humains ou artificiels. Savoir dialoguer efficacement avec une IA, c’est savoir formuler précisément les bonnes questions, détecter ce qui est faux ou approximatif et ajuster sa demande. Ce sont des compétences très proches de celles que l’on mobilise dans le travail collectif et le management de projet. L’IA n’est pas une fin en soi, ni un substitut au raisonnement. Comme la calculatrice en son temps, c’est un outil puissant qui permet d’aller plus loin, à condition de former des ingénieurs capables de l’utiliser avec discernement. J’imagine une sorte de « permis » : une fois que l’étudiant a prouvé qu’il maîtrisait le socle fondamental, on lui donne la liberté d’utiliser l’IA sur des projets plus complexes.

 

[1] Appui aux Techniques de l'Enseignement, du Numérique et de l'Apprentissage

Par Julien Velcin - École Centrale Lyon - LIRIS Lab UMR 5205 CNRS

Les grands modèles de langue (Large Language Models ou LLMs) ont révolutionné la manière dont on traite l'information à l'aide de nos ordinateurs : recherche d'information, traduction automatique, résolution de problèmes, programmation...

Cet exposé commencera par replacer brièvement ces modèles dans une perspective de développement de l'intelligence artificielle, du machine learning et du traitement automatique des langues. Il lèvera ensuite un peu le voile sur la manière dont ils fonctionnent, avant d'en pointer leurs limites et les solutions développées aujourd'hui.

Pièce de théâtre programmée dans le cadre du Festival Arts, Sciences et Sociétés de l'INSA Lyon 2025 sur le thème « performanceS ».

Une récente étude^[1] vient confirmer un doute concernant l’IA générative. Les résultats sont tombés, plus les travailleurs du savoir^[2] s’appuient sur des outils d’IA générative moins ils font preuve d’esprit critique. C’est en ayant ces résultats en tête que Raphaël Gouisset, accompagné de personnels et élèves de l’INSA Lyon lors d’ateliers d’écriture, a tenté de relever un défi artistique improbable : créer une performance théâtrale avec l’aide de l’IA. Si le point de départ est absurde — car cela reviendrait à définir un goût artistique « parfaitement insalien » — il permettra surtout de s’interroger en profondeur sur notre rapport à cette technologie qui, de jour en jour, s’inscrit davantage dans notre quotidien professionnel et personnel.

[1] The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers, Hao-Ping (Hank) Lee, Advait Sarkar, Lev Tankelevitch, Ian Drosos, Sean Rintel, Richard Banks, Nicholas Wilson. Etude réalisée par le Centre de recherche Microsoft de l’université Cambridge au Royaume-Uni et de l’université Carnegie Mellon en Pennsylvanie

[2] Des personnes dont le travail implique de manipuler des données ou des informations.

Raphaël Gouisset explore les enjeux du monde contemporain numérique et les manières que nous avons d’y (sur)vivre ; avec un regard sincère et amusé. Il s'appuie sur l'utilisation de l'ordinateur, le media Internet et des contenus scientifiques pour développer une écriture poétique. Il fait partie de la structure villeurbannaise porteuse de projets artistiques et coopérative de spectacles, Les Particules.

Distribution :

• Conception et mise en scène : Raphaël Gouisset
• Co-écriture : ChatGPT, Khadija Boulifa (étudiante INSA), Fabienne Salini (enseignante INSA), Gilles Velho (enseignant INSA) et Raphaël Gouisset
• Distribution plateau : Anne-Colombe Hussenot, Emeline Juillard, Margaux Khatchadourian, Francis Labrosse, Capucine Poncet, Nathan Stephane, Thibaud Tantot (étudiants et étudiantes de la section Théâtre-études INSA Lyon) 
• Régie technique : Hugo Berthet-Rambaud
• Conception éclairage : Jacques-Benoît Dardant

Informations pratiques :

• Mercredi 12 novembre à 19h30 à la Rotonde
• Entrée gratuite - sur réservation ICI

La Prospective selon Gaston Berger : anticiper l’avenir pour mieux le construire

Depuis toujours, l’Homme s’est intéressé à l’avenir ; la Prospective, néologisme né sous la plume de Gaston Berger à la fin des années 1950, n’est qu’une manière méthodique de manifester cet intérêt. Ce terme décrit un concept assez simple : l’étude des futurs possibles ; des multiples chemins que l’Histoire pourrait emprunter. Pour cela, la Prospective du fondateur de l’INSA, considère que l’avenir n’est pas « prédéterminé, mais à construire ».

👉🏻 Lire l’article : https://www.point2bascule.fr/post/la-prospective-selon-gaston-berger-anticiper-l-avenir-pour-mieux-le-construire 

 

Des pistes cyclables aux feux intelligents : l’IA au service de la mobilité douce

À l’heure où la mobilité urbaine cherche à réconcilier sécurité, fluidité et respect de l’environnement, l’intelligence artificielle apparaît comme un outil pertinent pour explorer des solutions de gestion du trafic. Dans sa thèse intitulée « Algorithmes d'apprentissage pour le cyclisme urbain : modèles implicites et infrastructure dynamique », publiée en 2024, Lucas Magnana, alors doctorant au laboratoire CITI, a plongé méthodiquement dans les données comportementales des cyclistes et a utilisé des algorithmes récents d’intelligence artificielle. Un travail innovant qui démontre également la possibilité de réconcilier les apports de l’IA avec les impératifs écologiques. 

👉🏻 Lire l’article : https://www.point2bascule.fr/post/des-pistes-cyclables-aux-feux-intelligents-l-ia-au-service-de-la-mobilité-douce

 

Le bilan carbone des super-héros ou le poids de la machine culturelle

Combien de quantité de nourriture Flash doit-il ingurgiter pour que son corps produise l’énergie lui permettant de courir à la vitesse qu’on lui prête dans la fiction ? Selon les calculs de Miles Traer, géologue et enseignant à l’Université de Stanford, « en se nourrissant de beurre de cacahuètes, de pizza, de tofu et d’œufs » et en ne courant « qu’à 15% de la vitesse de la lumière », le super-héros brûlerait en une seconde, le nombre de calories qu’un américain moyen mange en un an. Sur son site internet, le « scientifique pop en liberté » passe ainsi au crible l’impact écologique des super-héros les plus célèbres. Et le bilan fait sourire autant qu’il interroge : quel poids les histoires de nos super-héros exercent sur l’imaginaire collectif face à l’urgence climatique ?

👉🏻 Lire l’article : https://www.point2bascule.fr/post/le-bilan-carbone-des-super-héros-ou-le-poids-de-la-machine-culturelle

 

Existe-t-il une chimie plus verte ?

Le point commun entre la barbe à papa, les groupes sanguins ou les détergents biosourcés ? Les carbohydrates, autrement dit, les glucides - ou sucres - qui représentent 75% de la biomasse produite par les végétaux sur Terre. Selon Yves Queneau, chercheur CNRS en glycochimie à l'Institut de Chimie et Biochimie Moléculaires et Supramoléculaires, ces composés sont une ressource essentielle pour la chimie biosourcée. Dans un contexte d’urgence environnementale et alors que les effets de l’ère industrielle sur le climat, la biodiversité et les écosystèmes sont désormais bien documentés, le secteur de la chimie, comme tous les autres, est sommé de se réinventer. Décarboner la chimie devient ainsi une nécessité : cap sur un univers étonnant où les molécules issues de la nature dessinent les contours d’une chimie plus durable.

👉🏻 Lire l’article : https://www.point2bascule.fr/post/existe-t-il-une-chimie-plus-verte 

 

Iris roussel : l’entrepreneur qui soulage les patients en prenant le pouls du terrain

Comment peut-on construire des systèmes de santé qui prennent davantage en compte le vécu et l’expérience du patient ?  Comment fluidifier l’accès à l’information pour les patients, assurer un meilleur suivi à la sortie de l’hôpital ou digitaliser les dossiers médicaux ? En promouvant une santé innovante, humaine et optimiste, Iris Roussel œuvre depuis maintenant 6 ans pour améliorer le parcours santé des patients.

Diplômée de l’INSA Lyon, cette entrepreneure conseille les établissements de santé, les territoires et les laboratoires pharmaceutiques en leur proposant des solutions innovantes pour rendre le quotidien des patients plus doux, en alliant ses savoir-faire d’ingénieure et de designer.

👉🏻 Lire l’article : https://www.point2bascule.fr/post/iris-roussel-l-entrepreneure-qui-soulage-les-patients-en-prenant-le-pouls-du-terrain

Rôle et avantages de l'intelligence artificielle dans la modélisation du transfert radiatif dans les atmosphères gazeuses et son application à l'analyse des données satellitaires.

Doctorante : Cindy DELAGE

Laboratoire INSA : CETHIL - Centre d'Énergétique et de Thermique de Lyon

École doctorale : ED162 : MEGA de Lyon (Mécanique, Énergétique, Génie civil, Acoustique)

L'étude de l'atmosphère terrestre nécessite le traitement de données massives issues d'instruments de télédétection. Ce traitement permet d'estimer des variables thermophysiques telles que la température et les concentrations de différentes espèces. Pour obtenir ces informations, plusieurs étapes de traitement sont indispensables. L'une de ces étapes concerne le calcul de la transmissivité dans le but de résoudre !'Équation de Transfert Radiatif. En théorie, un calcul exact est possible en utilisant le modèle dit raie par raie (Line-by-Line, LBL). Cependant, ce modèle requiert un temps de calcul extrêmement élevé, ce qui le rend prohibitif pour les applications atmosphériques, où le nombre de raies à prendre en compte peut atteindre des millions. Pour cette raison, la méthodologie LBL est principalement utilisée comme référence pour valider des modèles visant à estimer la transmissivité avec la plus grande précision possible par rapport aux calculs LBL, et dans le moindre temps de calcul (CPU) possible. Ainsi, un nouveau modèle a été proposé ces dernières années, appelé 1-distributions. L'objectif principal de ce manuscrit est de proposer un résumé de l'état de l'art de ce modèle, puis des perspectives de recherche afin d'en améliorer la précision. En complément, de premières validations dans des cas d'application concrets utilisant les instruments Metlmage (EUMETSAT, ESA) et TROPOMI (ESA) seront proposées en annexe du manuscrit. La perspective de recherche consiste principalement à combiner des outils de physique et de statistiques, ou d'apprentissage automatique, pour optimiser les poids impliqués dans le modèle 1-distributions. Dans les cas d'application préliminaires, cette étape d'optimisation conduit à une erreur relative maximale inférieure à 0,5 % par rapport au calcul LBL, avec un temps de calcul de 10 ms pour un calcul atmosphérique complet (1200 valeurs, une tous les 0,5 km). Ces résultats devront être validés et généralisés dans de futures recherches, pour que ces perspectives de recherches deviennent des méthodologies validées.

De Rosalind Franklin au Covid-19 en passant par l’IA : la science intègre

L’histoire des sciences est jalonnée de découvertes brillantes, d’aventures fascinantes, de trajectoires personnelles hors du commun, mais également de scandales. L’une des atteintes les plus marquantes à l’éthique scientifique est celle de l’histoire de Rosalind Franklin et du cliché 51, mettant en évidence la structure à double hélice de l’ADN. Quelques années plus tard, Jocelyn Bell Burnell, astrophysicienne britannique, se voyait déposée du Prix Nobel pour la découverte des pulsars. Autour de ces deux femmes exceptionnelles, des scientifiques ont eu un comportement peu intègre. Cet entretien avec Bruno Allard, référent à l’intégrité scientifique de l’INSA Lyon, brosse le portrait du principe de l’éthique, socle de confiance pour que la science reste un outil pertinent au service du progrès et de l’innovation pour le bien commun.

👉🏻 Lire l’article : https://www.point2bascule.fr/post/de-rosalind-franklin-au-covid-19-en-passant-par-l-ia-la-science-intègre

Et si on (re)mettait du Care au cœur de la technique ?

Comment accorder technique et valeurs du soin dans un monde « qui se veut de plus en plus soignant, mais qui se révèle être de moins en moins soigneux » ? Appliquées à la technique, les valeurs des éthiques du Care, fondées sur l’empathie et le soin mutuel, peuvent-elles contribuer à un monde plus soutenable ? Pour Jean-Philippe Pierron, cela ne fait aucun doute. Lors du 4ᵉ séminaire Let’s look up : Ingénierie et Recherche par le prisme du concept « One Health », le 28 novembre 2024, il a évoqué les moyens intellectuels et pratiques à mettre en œuvre pour rendre cela possible.
 

👉🏻 Lire l’article : https://www.point2bascule.fr/post/et-si-on-re-mettait-du-care-au-cœur-de-la-technique 

Mob-Energy : un coup d’avance sur la recharge électrique

Folie d’étudiants ingénieurs, coup de poker ou bien véritable pari sur l’avenir ? Probablement un peu des trois à la fois. Quasiment dix ans après leur sortie des bancs de l’INSA Lyon, Salim El Houat, Ilyass Haddout et Maxime Roy, ont bel et bien transformé leur projet en réalité. Mob-Energy, société spécialisée dans le reconditionnement des batteries et la recharge de véhicules électriques, compte aujourd’hui une cinquantaine de collaborateurs, et s’est installée depuis janvier 2024 dans une toute nouvelle usine sur un site industriel à Vénissieux. L’article revient sur  cette success-story ambitieuse et visionnaire, avec l’un de ses fondateurs.
 

👉🏻 Lire l’article : https://www.point2bascule.fr/post/mob-energy-un-coup-d-avance-sur-la-recharge-électrique

Prothèses de membres : quand l’objet technique s’invite dans l’intimité des corps

Il existe aujourd’hui une grande diversité de prothèses, qui varient en matière de matériaux, de formes et d’usages. Mais comment ces dispositifs s’intègrent-ils réellement dans le quotidien, la mobilité et l’intimité de ceux et celles qui les portent ? L’appropriation de la prothèse, c’est-à-dire l’intégration aux sensations, aux mouvements et aux habitudes de vie, ne va pas toujours de soi.
Lucie Dalibert, chercheuse au laboratoire S2HEP, explore cette relation complexe entre les corps et les technologies, dans le cadre du projet de recherche « Amélioration du parcours d’appropriation des dispositifs prothétiques » (APADiP). 
 

👉🏻 Lire l’article : https://www.point2bascule.fr/post/prothèse-de-membres-quand-l-objet-technique-s-invite-dans-l-intimité-des-corps