Comment avez-vous abordé le thème de l’IA pour cette étude ?

Xavier Kestelyn - Nous avons constitué un groupe de travail avec des acteurs du monde socio-économique, des experts du domaine et des enseignants-chercheurs. Nous avons consulté également une vingtaine d’experts.

André Benoît De Jaegere - Nous avons pris le temps de cadrer le sujet : définir un glossaire, délimiter les domaines d’ingénierie, caler notre périmètre d’étude : l’application de l’IA dans les activités de conception et d’étude à chaque étape du cycle de vie et cadrer notre démarche.

Vous vous êtes attachés à travailler la phase de cadrage.

André Benoît De Jaegere - Il était nécessaire face à l’étendue du sujet de faire des choix et de s’accorder sur la méthode. Par exemple nous avons défini les domaines d’ingénierie étudiés au nombre de sept⁽¹⁾ et d’ajouter trois domaines complémentaires⁽²⁾. 

Xavier Kestelyn – Il est impossible de répondre à la question « que va changer l’IA demain ». Il s’agit de bien décrire ce qu’on fait et de quoi on parle. Nous avons commencé par faire des choix. L’objectif était de restreindre le sujet à un champ donné afin d’y apporter des réponses, de travailler rapidement, car tout évolue très vite, et de permettre au lecteur d’être en capacité de voir les tendances qui émergent.

Vous avez mis en place une méthodologie particulière ? Quelle est-elle ?

André Benoît De Jaegere - Nous voulions nous baser sur une revue documentaire pour faire un état des lieux et ajouter des entretiens qualitatifs, pour éviter les biais de recherche, et ajouter une cartographie des acteurs et des cas d’usage exemplaires (Start Up, ESN, VCs) pour voir les premières applications réelles et les lieux d’adoption (hotspots) en émergence.

Christophe Pennetier - Nous avons décidé d’utiliser l’IA et son pouvoir d’augmentation pour réaliser notre étude. J’ai réalisé un flow chart qui définit le process. L’expert fait son étude bibliographique, c’est la même méthode que pour un doctorat, mais l’IA accélère les choses.

Nous sommes partis avec sur un axe technologique à savoir quelles sont les avancées et limites des technologies d’IA générative et comment elles guident un chemin pour l’ingénieur. Nous avons commencé par le domaine EIT où les concepteurs d’IA ont commencé très tôt par appliquer leurs outils à leurs activités de conception et d’étude. Puis, nous avons abordé les domaines d’application métiers des autres champs des sciences de l’ingénieur, les mathématiques, la gestion et la formation. 

Nous avons travaillé avec Perplexity, dont la force est de générer de la source qualifiée, et ChatGPT. L’Ecole a mis à notre disposition Copilot. Nous avons utilisé ChatGPT pour optimiser la structuration de notre recherche et rédiger de façon cohérente les prompts en entrée de Perplexity. Cela nous a permis de définir les catégories d’analyse par domaine et d’interroger Perplexity dans un style homogène. Perplexity est un outil qui cherche avec Google Search et propose des sources fiables et à jour. Il permet aussi à partir de ces sources et à l’aide de prompts adéquats de générer des textes de synthèse avec un ton, une rigueur et un style qu’on lui définit sur un domaine donné. 

En jouant la complémentarité de ces deux IA, nous avons pu générer une revue de littérature cohérente, avec une rédaction homogène et qui donne toutes ses sources. Et ainsi se prémunir d’éventuelles hallucinations… et de faire en quelques semaines ce qui prendrait normalement plusieurs mois.

Dans cette façon de travailler, nous utilisons l’IA comme un collègue junior en conservant le contrôle du contenu et de la qualité à chaque étape : en brainstorm avec ChatGPT pour structurer la logique de revue à partir de notre expertise initiale du sujet, en génération de sources qualifiées puis de textes de synthèse avec Perplexity. Comme un assistant humain, l’IA se manage pour être un proche compagnon de travail qui démultiplie votre efficacité individuelle et vous permet de vous concentrer sur ce que vous faites le mieux et qui vous motive.

Avant les conclusions du rapport, quelles sont celles de l’utilisation de l’IA pour sa réalisation ?

Xavier Kestelyn – A notre connaissance, nous sommes le premier Think Tank en France à utiliser cette méthodologie. Nous avions la volonté de montrer que l’IA permet de nous accompagner dans une analyse des tendances. Et de réaliser un travail colossal. Nous apportons un ensemble de sources synthétisé qui permet aux lecteurs d’aller plus loin en accédant à ces références. On a changé d’unité : un travail qui devrait être réalisé en une semaine l’est en un jour.

Christophe Pennetier - Cela laisse un temps plus important pour aller dans le fond. Normalement, la réflexion vient plus tard, après le travail de recherche, là on va dans la précision. On peut être plus fin, plus spécifique, davantage dans la nuance.

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1. Génie EIT Électronique Informatique Telecom ; Génie Électrique ; Génie Civil ; Génie Industriel, Système et Manuf4.0 ; Génie Chimique-Biologique ; Génie Biomedical ; Génie des Matériaux ;
2. Mathématiques Appliquées et Recherche Opérationnelle ; Activités Administratives, Managériales et Collaboratives de l’Ingénieur ; Education et Formation des Ingénieurs.