Retour d'expérience diffusé dans le cadre des Journées de la Pédagogie 2026 de l'Université Bretagne Sud par Renan Levaillant (ENSIBS). Il s'inscrit dans la première édition de l'Appel à Manifestation d'Intérêt  "Enseignement & IA génératives" 2025/2026. 

Transcription :

Ma composante de rattachement au départ, c'est l'ENSIBS, et j'y enseigne notamment la gestion de projet. Mais assez rapidement, j'ai été contacté par d'autres composantes de l'université pour démultiplier ce type de formation, et je l'ai aujourd'hui. Je l'enseigne, la gestion de projet, en fac de Sciences, également dans différents masters de niveau 1 et de niveau 2, et également à l'IUT en QLIO, donc qualité logistique. Donc c'est un module assez généraliste et assez générique. Et c'est un des enjeux de la préparation de cette matière.

J'ai commencé à l'enseigner en 2022. Et typiquement, pour la gestion de projet, ce qu'on doit faire, c'est faire pratiquer les étudiants. Étant donné qu'il n'y a pas énormément de théorie dans la gestion de projet, il y a beaucoup de pratique. Donc il faut que les heures allouées à cette matière, très vite, fassent fonctionner les étudiants en équipe, pour être représentatif de la gestion de projet.

Et donc j'ai monté un premier module avec quelques collègues en 2022. À l'époque, l'IA n'était pas encore bien connue, et donc on l'a fait, comme dirait l'autre, à la main. L'idée étant d'avoir un module qui soit applicable à des champs de compétences très différents. Et dans ce cas-là, la meilleure chose à faire, c'est de trouver une thématique qui ne se rapporte à aucune des spécialités dans lesquelles on enseigne. On va mettre les étudiants dans une situation de gestion de projet, pour qu'ils se concentrent sur le projet plutôt que sur leur expertise propre, qui pourrait presque les polluer par rapport à la méthodologie projet.

Rappelons quand même que la gestion de projet, c'est mener à bien une idée, généralement un objectif, la réponse à une problématique — tout dépend comment c'est formulé au départ — en s'appuyant sur trois grands piliers. Le premier pilier, c'est la gestion des ressources : qui ? comment ? avec quels moyens ? Le second pilier, c'est la compréhension du besoin ; c'est le pilier central et le plus important. Un projet dont on ne comprend pas bien le besoin, ou qui n'a pas été correctement reformulé, est un projet qui a une forte probabilité d'échec. Et le troisième pilier, c'est la gestion du temps. C'est souvent ce à quoi on pense en premier lorsqu'on parle de gestion de projet, mais ce n'est qu'un des trois piliers.

Donc, dans ce module de gestion de projet, on commence par rappeler ces trois piliers. C'est assez synthétique et très général : on peut appliquer ça autant à du génie civil qu'à de la biologie, ou même à un projet très personnel qui consisterait à retaper un véhicule ou à refaire les peintures de sa maison.

À titre personnel, j'ai entendu ou lu pour la première fois le mot ChatGPT lors d'un échange sur Teams entre des étudiants en cyberdéfense — qui sont, c'est assez logique, assez facilement les premiers informés de ce genre de nouvelles technologies. On est toute fin 2022, donc peu de temps après les premiers éléments, on va dire, d'ordre médiatique sur les IA génératives. Et mon premier sentiment, ça a été la curiosité, très clairement. D'autant que j'ai aussi un fils qui est de la même génération, qui a commencé à m'en parler.

Donc j'ai commencé à utiliser l'IA générative, essentiellement ChatGPT, et dans un premier temps, ça a été pour m'aider à me perfectionner dans l'usage d'outils numériques — pour ne pas le citer, Excel par exemple — où j'ai trouvé très vite les réponses de cette IA beaucoup plus performantes que ce que je peux trouver dans une aide en ligne.

Assez rapidement, bien sûr, j'ai vu l'intérêt pour la partie enseignement, et j'ai commencé à étayer certains de mes cours avec des recherches sur ChatGPT essentiellement, toujours pour synthétiser des choses que j'avais le sentiment de ne pas trop bien maîtriser. Et là où, assez vite, j'ai quand même trouvé quelques limites, c'est que le rendu fourni peut parfois manquer de synthèse. À ce stade-là — en tout cas, on est en 2023 à peu près — l'intelligence humaine est souvent supérieure pour faire du travail de synthèse, et aussi pour faire un petit peu d'élimination entre les fioritures et les choses qui sont vraiment au cœur des compétences qu'on veut faire acquérir.

Et en fait, c'est arrivé en 2024, où j'ai commencé à me focaliser sur un usage de ChatGPT beaucoup plus approfondi, dans le but de construire complètement un cas d'étude dans le cadre de la gestion de projet. En allant dans ce cheminement-là, j'ai encore vu les limites d'une IA, souvent dans la question de la pertinence de certains sujets. L'IA ne réagit pas forcément très bien sur la longueur, quand on commence à avoir un semblant de contradiction avec elle. « Je ne comprends pas trop ce que tu dis », ou « je ne suis pas trop d'accord » : elle va finir par se contredire au bout de trois ou quatre réponses, ou avoir oublié ce qu'elle a dit avant.

Ce sont des limites qui sont quand même acceptables, parce que la grosse puissance de l'IA, c'est d'avoir une espèce de version encyclopédique des connaissances sur un sujet donné, qu'elle est assez forte à synthétiser, et d'avoir une forme de fausse créativité, c'est-à-dire de nous donner beaucoup d'idées. Et notre créativité humaine vient derrière pour corriger, mettre du réalisme, etc. Et c'est ce qui m'a vraiment aidé dans la construction du cas de gestion de projet.

Ce cas de gestion de projet consiste à mettre les étudiants dans une situation qu'ils ne connaissent pas, dans un domaine qu'ils ne connaissent pas. En l'occurrence, on est ici dans la notion de développement durable et de protection de l'environnement, ce qui nous permet également d'introduire ces sujets-là dans un cours qui n'est pas forcément prévu pour au départ.

L'IA m'a permis d'imaginer plusieurs scénarios possibles — puisqu'il s'agit d'un jeu sérieux — et en même temps de me donner des pistes de précisions. Et c'est ensuite moi qui ai arbitré, qui ai choisi mon scénario. De la même manière, l'IA m'a donné des quantifications de tout ce que l'on peut faire sur un projet de ce genre, en termes de quel type de prestataire, quel type de coût, sur quel type de délai. Là aussi, il y a une notion de correction, parce qu'il peut y avoir des choses un peu irréalistes. Mais j'ai vécu cette construction comme un travail en binôme entre l'IA et moi-même, pour construire un jeu sérieux, pédagogique.

Donc le premier point a été de construire un jeu sérieux à partir de l'IA, et c'est plutôt un succès. Si je compare cette construction de jeu sérieux en 2024 à celle que j'ai faite sans IA, et à plusieurs, en 2022, il y a une réelle efficacité, un réel gain de temps. Je pense même que dans certains domaines, il y a une meilleure pertinence, dès lors qu'on travaille, comme je l'ai dit, en binôme entre l'être humain et l'IA.

Ensuite, la phase suivante : puisque j'ai utilisé l'IA pour construire ce jeu sérieux, est-ce qu'on ne peut pas aller plus loin et cadrer l'usage de l'IA pour les équipes projets qu'on va former dans la promotion, au niveau des différentes phases de leurs travaux ? Il y a un déroulé qui consiste, dans un premier temps, à s'approprier le besoin du client. Et là, l'IA, je l'interdis.

La façon la plus simple de faire, en fait, c'est d'exposer le jeu sérieux — c'est-à-dire la mise en situation — à l'oral, ce qui est très représentatif de ce qui se passe en entreprise. C'est assez rare, ce n'est pas systématique, qu'on reçoive d'un client un cahier des charges écrit de A à Z. Généralement, ces choses-là se font avec le client sur la base de ce qu'on appelle en anglais un brief, donc une explication. Et moi, je l'ai fait sous forme de problème.

Je me suis mis dans la peau d'un maire d'une commune. Sur cette commune, il y a un site Natura 2000, et le maire avoue que depuis une quinzaine d'années que son site a été déclaré Natura 2000, finalement, il y a beaucoup de choses qui n'ont pas bougé. Il a six problématiques, et il va les donner verbalement. Accessoirement, pendant qu'il les donne, il y a un diaporama très, très simple, très allégé, où on ne voit quasiment que des illustrations et deux ou trois mots-clés. Ce diaporama a aussi été généré par IA générative, par ChatGPT, pour avoir une homogénéité graphique.

Le premier rôle des équipes projet — qui sont par quatre ou cinq étudiants — c'est de prendre des notes, donc à l'ancienne, pour pouvoir ensuite les confronter et revenir vers le client en ayant transformé ces problèmes en objectifs de gestion de projet. On passe d'un mode un peu négatif de constat — « ça ne marche pas » — à un mode positif, en disant : « si ça ne marche pas, voilà comment on va y répondre. » Typiquement, c'est comme quand vous allez voir votre médecin et que vous dites « je suis malade » : il va vous répondre « mon objectif, c'est de vous soigner. » Et c'est exactement ce qu'on fait dans cette phase.

Donc, dans ce cas-là, je leur dis : ce n'est pas la peine de demander à l'IA, parce que vous n'allez pas avoir de bonnes réponses. Vous êtes meilleurs que l'IA pour faire une synthèse et une retranscription des données que je vous ai fournies à l'oral. Et l'IA va encore rester non accessible sur les phases suivantes, qui consistent à faire un brainstorming sur la base de leurs connaissances et de leur bon sens — sans se poser de questions sur ce qui est réalisable, ou sur ce qui coûte cher ou pas. Comment répondre aux objectifs fonctionnels qu'on a définis sur la base des problèmes que Monsieur le Maire nous a confiés ? Donc là encore, on est dans la phase humaine.

On est en mode de gestion de projet agile, ce qui veut dire qu'il y a des boucles de rétroaction avec le client. Il y en a un certain nombre qui sont données au début du déroulé de ces heures de travail, qui représentent à peu près 8 heures de travail en tout. Une fois que les étudiants ont fait un vrai brainstorming, qu'ils ont identifié un scénario général de réponses aux problématiques, et que je les ai validés, ils vont devoir bâtir un vrai plan d'action. C'est ce qu'on appelle un avant-projet : qu'est-ce qu'on compte faire, avec quelles ressources ? — c'est le pilier des ressources ; pour répondre à quel besoin ? — c'est l'autre pilier ; et suivant quel timing ? — c'est le dernier pilier qu'on a cité.

Et là encore, je leur demande de travailler sans IA. C'est au moment où ils vont rentrer dans le détail des actions, où ils vont devoir étayer des choses sur lesquelles ils ne sont pas experts. Par exemple, s'il faut tracer un chemin sur pilotis au milieu d'un marais : ça coûte combien ? Ça prend combien de temps ? Et c'est là où, en fait, je leur fournis déjà des données que j'ai eues de l'IA dans la préparation de mon cas.

À partir du moment où ils ont vraiment besoin de se faire une acculturation des différents sujets qu'ils vont traiter — des sujets de biodiversité, de réaménagement de territoire, de sensibilisation de la population à l'environnement — là, ils ont la possibilité, autant qu'ils veulent, d'utiliser des ressources Internet en général. Et tous n'ont pas le réflexe de faire de l'IA : certains vont faire de la recherche assez classique sur Google, pour ne pas les citer. Ils ont donc accès aux ressources numériques de leur choix pour construire leur plan d'action détaillé et y mettre un minimum de réalisme — même si ce n'est pas là-dessus qu'on va les évaluer. On va les évaluer sur leur capacité à monter un vrai projet sous l'angle besoins, ressources et temps.

Également, je leur conseille, s'ils le souhaitent, d'agrémenter ou du moins de bonifier leur présentation, puisqu'à la fin, ils ont une forme de soutenance où ils vont devoir vendre au maire un avant-projet qui répond aux problématiques que le maire leur a soumises. Ils vont devoir le présenter sous la forme d'une présentation verbale menée par l'équipe, avec typiquement un diaporama. Ça dure dix ou quinze minutes. Je leur conseille, pour augmenter leur crédibilité s'ils le souhaitent, de construire une maquette, une trame, une mise en page avec des IA génératives de leur choix — ce que la plupart font aujourd'hui.

J'ai commencé en 2024, on est en 2026, les réflexes se sont développés depuis. Mais à l'époque, j'ai pu voir que tous n'avaient pas encore ce réflexe de demander simplement l'aide d'une IA pour avoir une belle mise en page — sans que ce soit trop chargé, mais qui soit homogène, représentative du métier dont on parle, qu'est le métier de la gestion de projet en développement durable. Et j'ai pu observer effectivement leur usage de l'IA générative dans cette partie-là, la partie un peu plus graphique et visuelle.

L'un des gains intéressants, c'est une conséquence d'un objectif que je m'étais donné : ne pas leur donner un énoncé écrit comme on le faisait avant. En fait, un énoncé écrit, c'est assez long à intégrer. J'ai pu remarquer que nos étudiants ne sont pas des lecteurs très rapides, donc c'est long à intégrer. Et le danger, effectivement, s'il y avait une tentative de fraude, c'est de confier ce document écrit à une IA pour avoir déjà des réponses.

Donc c'est pour ça que je suis passé à l'oral. Mais je me suis rendu compte que c'était très intéressant, d'une part parce que ça les fait travailler sur quelque chose de très proche de la réalité : on prend des notes durant une réunion avec le client, et puis après, on partage nos notes et on essaie de restituer au client ce qu'on en a compris. Et en fait, il y a eu un vrai gain de temps à ce niveau-là : il n'y a pas cette intégration d'un énoncé, c'est beaucoup plus vivant et beaucoup plus rapide.

Ensuite, ce que j'ai vu — à ma connaissance, j'ai quand même toutes les tables à portée de regard — c'est que les règles sont suivies. J'ai le sentiment. Ce que j'ai apprécié, c'est que les étudiants ont fait confiance à mon discours quand je leur disais : « Vous êtes meilleurs que l'IA sur les premières phases de cet exercice ; l'IA, vous en aurez besoin plus tard, lorsqu'il faudra étayer vos réponses. » J'ai vraiment le sentiment, dans leur regard, qu'ils en sont convaincus quand je leur explique. Donc on n'est pas dans un mode « c'est interdit, c'est verboten », ou quoi que ce soit. C'est une appropriation de cette logique de fonctionnement, qui me semble assez saine au global.

Globalement, cette expérience, je l'ai déjà pratiquée avec de très nombreux groupes et de très nombreux publics. Je le rappelle : des gens de l'IUT, de la fac de Sciences, de l'école d'ingénieurs. Globalement, je n'ai pas eu de sensation d'échec au niveau de ces pratiques. Le seul point, maintenant, c'est que je l'ai tellement pratiquée que je suis déjà tenté, deux ans après, d'en recréer une — parce que c'est aussi, pour moi, un peu changer de thématique. Enfin, de thématique sans doute pas, parce que je pense que l'environnement reste très intéressant à bien des titres, je n'ai pas besoin de développer ; mais en tout cas, changer de sujet de jeu sérieux.

J'ai parfois été surpris d'une chose, mais ça commence à se niveler : c'est leur approche de l'IA générative. La notion de prompt n'est pas bien maîtrisée par bon nombre d'étudiants, qui vont mettre une série de mots-clés comme on fait dans Google, alors qu'on sait que plus on va rédiger nos questions et les circonstancier avec l'IA, plus les réponses vont être de bonne qualité. Donc parfois, on en parle un peu, même si ce n'est pas mon rôle ; mais il y a un petit côté apprentissage de l'IA aussi. Je pense que pour un enseignant qui arrive et qui démontre en quelques mots qu'il n'est pas un petit poussin de l'année sur l'IA, ça crédibilise pas mal la démarche de l'enseignant.

Je crois qu'il est grand temps que 100 % des enseignements aient, dans les syllabus, un paragraphe IA. En particulier, qui fixerait les règles d'usage de l'IA dans les exercices prévus pour cet enseignement — que ce soit des exercices de type TD, TP, ou des évaluations.

Le SUP nous fournit des formations, des informations sur la façon de procéder, sur les bonnes questions à se poser. Effectivement, il y a tout un spectre d'usages, qui vont de l'interdiction pure et justifiée à un usage très poussé de l'IA, mais où la valeur ajoutée humaine reste le recul, le sens critique des raisonnements — généralement plus nuancé, plus complexe, heureusement, que ce que peut donner l'IA aujourd'hui.

Donc, ce sont ces questions-là qu'il faut se poser avant de démarrer un cours. Il faut se replonger dans son syllabus, et en particulier dans les exercices qu'on donne. Si déjà on se pose ces questions-là, ça peut aussi amener ceux qui ne se sont pas encore lancés dans l'IA à la tester. Donc j'invite à être curieux, surtout pas à rester en mode défensif, et à prendre les devants en fixant des règles. Et si on a cette posture-là, globalement, de ce que j'ai pu observer, on assoit notre crédibilité auprès des étudiants, et en plus, on les fait rentrer dans les règles du jeu.