L'IA change les professions. L'université doit changer

Les gouvernements, les entreprises et les universités investissent des milliards dans le développement des technologies d'intelligence artificielle (IA). De nombreuses universités réagissent en ouvrant de nouveaux programmes d'études, en élargissant les laboratoires de recherche et en acquérant des outils d'IA. Ce sont des étapes importantes, mais elles ne touchent pas au cœur du défi. La question n'est pas de savoir comment enseigner l'IA, mais à quoi devrait ressembler une université dans un monde où presque chaque profession est sur le point de changer.

Un étudiant qui commence un diplôme aujourd'hui le terminera dans trois ou quatre ans. Personne ne sait à quoi ressemblera le marché du travail le jour où il recevra son diplôme, pas même les employeurs eux-mêmes. Les avocats utilisent déjà l'IA, les médecins reçoivent des diagnostics de systèmes intelligents, et les économistes, ingénieurs, psychologues et gestionnaires travaillent aux côtés de systèmes intelligents. Et ce n'est que le début.

Par conséquent, les connaissances professionnelles seules ne suffisent plus. Le diplômé de demain devra savoir travailler avec l'IA, mais tout aussi important — savoir quand ne pas s'y fier, comment la critiquer, comment l'intégrer dans la prise de décision et, surtout, comment créer de la valeur humaine là où la machine effectue déjà une grande partie du travail. C'est pourquoi le véritable défi pour le monde universitaire n'est pas de savoir quels cours ajouter, mais quel genre de personne il cherche à cultiver.

Le modèle d'enseignement sur lequel des générations d'étudiants ont grandi est arrivé au bout de son chemin. Lorsque toutes les connaissances sont disponibles en quelques secondes, le conférencier n'est plus la seule source de savoir. Son nouveau rôle est d'apprendre à penser, à douter, à poser de meilleures questions, à distinguer les informations fiables du bruit, à gérer l'incertitude et à prendre des décisions complexes dans un monde en constante évolution. Les programmes d'études ne peuvent pas continuer à être mis à jour tous les quelques années : dans un monde où de nouvelles technologies naissent presque chaque mois, les universités doivent apprendre à changer à un rythme différent.

Le diplôme universitaire ne peut plus être le point final de l'apprentissage. L'enseignement supérieur doit devenir un système qui accompagne ses diplômés tout au long de leur carrière. Une institution qui cherche à être un leader ne peut se contenter d'ajustements ponctuels ; elle doit réexaminer son concept d'enseignement, la structure des études et le lien avec le marché du travail.

Le caractère du diplômé est tout aussi important. À mesure que l'IA s'améliorera, l'avantage humain ne résidera pas dans la vitesse de traitement de l'information, mais dans la capacité à penser de manière créative, critique et multidisciplinaire. La capacité à combiner les disciplines, à voir la situation dans son ensemble et à connecter différents mondes de contenu deviendra l'un des atouts les plus importants des futurs diplômés.

Israël a l'opportunité de figurer parmi les pays qui redéfinissent le modèle de l'enseignement supérieur à l'ère de l'IA, tout comme il a été parmi les premiers à identifier la révolution cybernétique. Cela nécessite du courage, une réflexion hors des sentiers battus et une volonté de remettre en question des modèles construits pour un monde qui n'existe plus. L'histoire enseigne que les institutions de premier plan ne sont pas celles qui s'adaptent en premier à une révolution, mais celles qui identifient tôt où va le monde et le façonnent. La révolution de l'IA donne aux universités une occasion rare de redéfinir leur mission.

Le professeur Boaz Ganor est le président de l'Université Reichman.