Perceptions, Usages et Perspectives

Résumé

L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement le paysage professionnel. Les ingénieurs, par leur nature et leur positionnement, sont au cœur de cette révolution. Dans le cadre du Symposium des Alumni INSA 2025, une enquête a été menée en février 2025 auprès des diplômés et élèves-ingénieurs de l’INSA (564 ont répondu) pour sonder leurs perceptions, leurs usages et l’impact de l’IA sur leur quotidien. Ce livre blanc présente les résultats clés de cette enquête, enrichis par une analyse comparative avec les tendances observées en France et en Europe.

Les ingénieurs INSA qui ont répondu, se révèlent être des utilisateurs fréquents de l’IA, dépassant significativement les taux d’adoption moyens observés dans l’ensemble des entreprises européennes, notamment les PME. Les « assistants » (probablement incluant les IA génératives), la traduction automatique et l’analyse de données constituent les usages les plus courants, reflétant une adoption axée sur l’amélioration de la productivité individuelle et la communication. L’impact actuel de l’IA sur leur travail est perçu majoritairement comme positif ou neutre, bien qu’une part non négligeable des répondants ne perçoive pas encore d’impact direct, suggérant une adoption inégale ou une intégration encore discrète de l’IA dans certains environnements.

Face à l’avenir, les Alumni INSA anticipent une transformation profonde induite par l’IA, notamment via l’automatisation des tâches répétitives, l’augmentation de la productivité et l’évolution des compétences requises. Si une majorité croit en la complémentarité entre l’IA et les compétences humaines plutôt qu’en un remplacement massif des métiers, une proportion significative reste consciente des risques de remplacement partiel ou de nécessité d’adaptation majeure, une vision nuancée alignée avec les analyses prospectives internationales.⁵

L’optimisme prévaut globalement (48% se déclarant optimistes ou très optimistes contre 19% de pessimistes ou très pessimistes), un niveau qui semble supérieur à la méfiance plus marquée observée dans l’opinion publique française.⁸ Cet optimisme est tempéré par de fortes préoccupations : l’utilisation malveillante de l’IA arrive en tête des craintes, suivie de près par le renforcement des biais décisionnels et le manque de contrôle. Les questions éthiques jugées les plus importantes concernent la propriété intellectuelle, la responsabilité en cas d’erreur et la protection de la vie privée, reflétant les défis concrets rencontrés par les ingénieurs dans leurs projets.¹⁰

Enfin, les réponses données semblent indiquer que les Alumni plaident massivement pour une adaptation rapide de la formation d’ingénieur, préconisant une intégration transversale de l’IA dans tous les cursus, le développement de formations spécialisées, le renforcement des liens avec les entreprises et la recherche, ainsi qu’un accent marqué sur l’éthique et l’esprit critique. Cette demande souligne la reconnaissance de l’IA comme une compétence fondamentale pour tous les ingénieurs de demain.

Ce livre blanc vise à éclairer la communauté INSA sur l’état actuel de l’intégration de l’IA dans le monde de l’ingénieur, à stimuler la réflexion sur les défis et opportunités à venir, et à nourrir les débats lors du Symposium 2025.

Introduction

L’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme une force technologique majeure, irriguant progressivement tous les pans de la société et de l’économie. Pour les ingénieurs, acteurs clés de l’innovation et de la transformation industrielle, l’IA représente à la fois un outil de performance , un champ d’application vaste et un défi intellectuel et éthique de premier plan.

C’est dans ce contexte que le Symposium des Alumni INSA 2025 a choisi de placer l’IA au cœur de ses réflexions.Un groupe de travail composé d’anciens élèves s’est constitué pour explorer les multiples facettes de l’IA et leur pertinence pour la communauté INSA. Afin d’ancrer ces réflexions dans la réalité vécue par les ingénieurs en poste et d’éviter les biais dus à l’effet de mode, le groupe a initié une enquête à destination des Alumni et des élèves-ingénieurs.

Ce livre blanc a pour objectif principal de restituer et d’analyser les résultats de cette enquête. Diffusé via le réseau des Alumni INSA, le questionnaire abordait plusieurs axes fondamentaux : la compréhension de l’IA, ses usages concrets, son impact sur la vie professionnelle et personnelle, les opportunités et craintes qu’elle suscite, et enfin, son intégration dans la formation dispensée à l’INSA. Le niveau de retour obtenu est jugé suffisamment représentatif pour dégager les tendances et l’état d’esprit de la communauté INSA vis-à-vis de cette technologie transformative.

Au-delà de la simple restitution des données brutes, ce document vise à approfondir l’analyse en mettant en perspective les réponses des Alumni INSA avec des données et études externes. En comparant leurs perceptions et pratiques avec les tendances d’adoption de l’IA en France et en Europe, l’impact anticipé sur le marché du travail, les débats éthiques et les orientations en matière de formation, ce livre blanc cherche à offrir une compréhension plus riche et contextualisée de la place de l’IA dans le monde de l’ingénieur. L’analyse initiale des réponses, facilitée par des outils d’IA, a été enrichie par les contributions et l’expertise des membres du groupe de travail.

Ce document ne prétend pas offrir une vérité définitive sur un sujet en constante évolution, mais plutôt un instantané des perceptions et des réflexions des Alumni INSA en 2025. Il se veut une invitation à l’information, à la discussion et à l’approfondissement des connaissances, tant sur le plan personnel que professionnel, pour avancer collectivement dans l’ère de l’intelligence artificielle.

1. L’IA dans le Quotidien Professionnel des Ingénieurs INSA

L’intégration de l’intelligence artificielle dans les processus et outils de travail est une réalité croissante. Pour comprendre comment les ingénieurs INSA interagissent concrètement avec l’IA, l’enquête leur a demandé de citer les exemples spécifiques qu’ils utilisent ou rencontrent dans leur environnement professionnel.

Usages Déclarés par les Alumni INSA

Les réponses à la question « Quels sont les exemples concrets d’IA que vous utilisez ou rencontrez dans votre quotidien professionnel? » révèlent une pénétration significative de l’IA dans les pratiques des ingénieurs INSA. Une écrasante majorité a identifié au moins un type d’usage, seulement 3% déclarant n’en utiliser aucune.

Exemples concrets d’IA utilisés ou rencontrés par les Alumni INSA

Note: La somme des pourcentages dépasse 100% car plusieurs réponses étaient possibles

L’analyse de ces données (Figure 1) montre une nette prédominance des Assistants, cités par plus de 81% des répondants. Ce terme, bien que large, englobe vraisemblablement une gamme d’outils allant des assistants virtuels classiques aux IA génératives conversationnelles (chatbots type ChatGPT, Copilot, etc.) qui ont connu un essor fulgurant depuis 2023.¹¹ Ces outils sont souvent utilisés pour la recherche d’information, la génération de texte, la synthèse ou l’aide à la programmation.

La traduction automatique arrive en deuxième position (47.9%), soulignant l’importance de la communication multilingue dans le travail des ingénieurs, souvent insérés dans des contextes internationaux. L’Analyse de données et visualisation est mentionnée par près d’un quart des répondants (24.8%), reflétant le rôle croissant des données dans la prise de décision et l’ingénierie moderne.

Les autres usages comme les outils d’automatisation de tâches (12.8%), la « Gestion documentaire intelligente » (11.2%) et les « Applications prédictives » (10.6%) restent encore relativement peu utilisés. Ces usages encore restreints s’expliquent par le fait que, contrairement aux assistants personnels et traducteurs automatiques, ils ne sont pas directement accessibles et nécessitent une intégration préalable aux outils et applications informatiques de  l’entreprise. 

Enfin, des exemples plus spécifiques, bien que moins fréquents, comme la génération d’images/vidéos ou des IA spécialisées (code, physique), témoignent de la diversité croissante des applications. 

Comparaison avec les Tendances d’Adoption en France et en Europe

Le taux d’utilisation élevé de l’IA parmi les Alumni INSA contraste avec les statistiques générales d’adoption en Europe. En 2024, Eurostat rapportait que seulement 13.48% des entreprises de l’UE (10 employés et plus) utilisaient des technologies d’IA.² Même si une autre étude de 2024 indiquait que 67% des TPE/PME européennes utilisaient des outils d’IA (probablement grâce à l’essor des IA génératives plus accessibles) ¹, le niveau d’intégration semble varier fortement. En France, le taux d’adoption par les TPE/PME était également de 67% ¹, tandis que 40% des services publics intégrait des applications IA.¹³

L’écart observé s’explique en partie par la taille des entreprises. L’adoption de l’IA est nettement plus marquée dans les grandes structures : 41.17% des grandes entreprises européennes (+5000 employés) utilisaient l’IA en 2024, contre seulement 11.21% des petites entreprises.² De même, 76% des entreprises de 50 salariés ou plus l’avaient intégrée, contre 62% des plus petites structures.¹ La très faible proportion d’Alumni INSA déclarant ne pas utiliser d’IA (3%) suggère fortement que cet échantillon est principalement composé d’ingénieurs travaillant soit dans des grandes entreprises, soit dans des PME technologiquement avancées, ou que leur fonction même d’ingénieur les expose davantage à ces technologies que la moyenne des travailleurs européens. Ce profil est cohérent avec le positionnement habituel des diplômés d’écoles d’ingénieurs.

L’adoption varie aussi considérablement par secteur. Les usages déclarés par les Alumni (analyse de données, automatisation, prédictif) trouvent un écho dans les taux d’adoption sectoriels observés en France et en Allemagne, deux économies majeures en Europe. L’industrie et l’automobile affichent des taux d’adoption élevés (55% en Allemagne, 45% en France), tout comme les technologies de l’information et de la communication (54% en Allemagne, 57% en France) et les services financiers (46-48%).¹³ L’Allemagne se distingue par son leadership dans l’industrie (Industrie 4.0) ¹³, tandis que la France montre une forte dynamique dans les TICs et la finance.¹³ Les services numériques d’ingénierie connaissent une croissance rapide en Europe, avec une accélération de l’adoption de l’IA générative pour automatiser la conception ou permettre l’hyperpersonnalisation.¹⁴ L’Europe vise d’ailleurs un objectif ambitieux de 75% d’adoption de l’IA par les entreprises d’ici 2030, bien que le taux actuel soit encore loin (environ 11-13% selon les sources).²

En termes de types spécifiques d’IA, les données Eurostat 2024 pour l’UE ² indiquent que les technologies les plus courantes dans les entreprises sont l’analyse de texte (text mining, 6.88%), la génération de langage naturel (NLG, 5.41%), l’apprentissage automatique (machine learning, 4.78%) et la reconnaissance vocale (4.78%). L’exploration de texte (text mining) et la génération de langage naturel (NLG) sont particulièrement prévalentes dans les grandes entreprises et le secteur de l’information/communication.² Ces technologies correspondent bien aux catégories « Assistants » et « Traduction automatique » plébiscitées par les Alumni INSA. La forte prévalence de ces outils génériques pourrait indiquer une première phase d’adoption massive, stimulée par la facilité d’accès et les gains de productivité immédiats offerts par les IA génératives et les outils de traduction.¹ Les usages plus spécialisés et potentiellement plus transformateurs (analyse de données poussée, automatisation de processus complexes, applications prédictives), bien que présents chez les Alumni, sont moins fréquemment cités, suggérant une intégration peut-être moins profonde ou moins généralisée à ce stade pour une partie des répondants.

Les ingénieurs INSA sont des utilisateurs avertis et réguliers de l’intelligence artificielle dans leur cadre professionnel. Leur taux d’utilisation, notamment des outils d’assistance et de traduction, semble nettement supérieur à la moyenne des entreprises européennes. Leurs usages s’inscrivent dans les tendances générales d’adoption observées en Europe, avec une forte pénétration des outils améliorant la productivité individuelle et la communication, tout en montrant une ouverture vers des applications plus spécialisées de l’IA.

2. Impacts Perçus et Vécus de l’IA sur le Travail d’Ingénieur

Au-delà des usages concrets, l’enquête visait à comprendre comment les ingénieurs INSA perçoivent et vivent l’impact de l’IA sur leur travail, leurs compétences et l’avenir de leur profession.

Principaux Impacts Anticipés

Interrogés sur les principaux impacts de l’IA sur la vie professionnelle en général, les Alumni INSA identifient très majoritairement l’automatisation des tâches répétitives (73%) et l’augmentation de la productivité (68%) comme les changements les plus marquants. Ces deux aspects sont intrinsèquement liés et reflètent la perception de l’IA comme un levier d’efficacité et d’optimisation.

Principaux impacts de l’IA sur la vie professionnelle selon les Alumni INSA

Note: La somme des pourcentages dépasse 100% car plusieurs réponses étaient possibles

Vient ensuite la transformation des compétences requises (49%), indiquant une forte conscience que l’IA va remodeler les savoir-faire nécessaires et potentiellement rendre certaines compétences obsolètes. La création de nouveaux métiers (31%) est également reconnue, suggérant que l’IA n’est pas seulement vue comme une force de substitution mais aussi d’innovation sur le marché du travail. D’autres impacts, mentionnés dans les réponses ouvertes, incluent la crainte de pertes d’emplois, la nécessité d’adaptation continue, des impacts sur l’efficacité, des risques liés à la confidentialité des données, et des effets potentiels sur la qualité du travail, la créativité et même le bien-être (stress, « débilisation »). Cette diversité de réponses témoigne d’une vision nuancée, reconnaissant à la fois les bénéfices et les risques induits par l’IA.

Impact Actuel sur le Travail/Études

Lorsqu’il s’agit d’évaluer l’impact actuel de l’IA sur leur propre travail ou études, la perception des Alumni INSA est majoritairement positive ou nuancée. Près de la moitié (47.7%) estiment que l’IA a un impact positif, notamment en facilitant leurs tâches. Environ 22% perçoivent un impact réel mais neutre, reconnaissant à la fois des avantages et des inconvénients ou contraintes.

Comment l’IA impacte-t-elle votre travail/études actuellement?

Cependant, une part non négligeable (18.1%) déclare ne ressentir aucun impact de l’IA actuellement. Un faible pourcentage rapporte un impact négatif (24.1%) ou ne sait pas se prononcer (46 répondants, 8.2%). Cette perception majoritairement positive ou nuancée chez les utilisateurs actifs d’IA est corroborée par des enquêtes externes. Une étude Deltapoll de début 2025 indiquait que 72% des travailleurs utilisant l’IA étaient optimistes quant à son impact sur leur expérience de travail.¹⁸ Cette même étude montrait que l’IA était perçue comme augmentant les opportunités d’apprendre et d’appliquer de nouvelles compétences (56%) et améliorant le sens au travail (54%).¹⁸ Toutefois, elle soulevait aussi des inquiétudes, notamment sur l’équilibre vie professionnelle/vie personnelle, 44% des utilisateurs d’IA rapportant une augmentation de leur charge de travail.¹⁸

La proportion significative d’Alumni INSA déclarant aucun impact (18.1%) mérite réflexion. Compte tenu du taux d’utilisation élevé rapporté dans la section précédente, cela pourrait signifier plusieurs choses. Il est possible qu’une partie de l’échantillon n’utilise effectivement pas ou très peu l’IA de manière active. Une autre explication pourrait être que l’IA est intégrée de manière transparente dans certains outils ou processus (par exemple, des algorithmes d’optimisation, des systèmes de recommandation intégrés) sans que l’utilisateur final en ait pleinement conscience ou l’identifie comme de l’IA. Enfin, la définition même de l’IA peut varier d’un individu à l’autre, certains ne considérant que les formes les plus avancées ou les plus visibles (comme les IA génératives). Quoi qu’il en soit, cette donnée suggère soit une adoption encore hétérogène au sein même de la population d’ingénieurs, soit un besoin de clarification et de sensibilisation sur la présence et l’impact réel de l’IA dans l’environnement professionnel.

Remplacement vs. Complémentarité

La question cruciale du remplacement potentiel des emplois par l’IA divise les Alumni INSA, bien qu’une tendance majoritaire se dégage. La réponse la plus fréquente (41.1%) est que l’IA ne remplacera pas les métiers mais complétera les compétences humaines.

Pensez-vous que l’IA remplacera une partie importante des métiers existants?

Analyse Comparative et Prospective (Impact sur l’Emploi et les Compétences)

Cette perception nuancée des ingénieurs INSA fait écho aux analyses prospectives menées par de grandes institutions. L’IA, et particulièrement l’IA générative, a la capacité d’automatiser non seulement les tâches manuelles ou routinières, mais aussi une part croissante des tâches cognitives qui constituent le cœur de métier de nombreux cadres et ingénieurs.³ Des études estiment que jusqu’à 30% des heures travaillées actuellement pourraient être automatisées d’ici 2030 en Europe et aux États-Unis, un mouvement accéléré par l’IA générative.⁶ L’OCDE avance même qu’environ 27-28% des emplois actuels appartiennent à des catégories professionnelles présentant le plus haut risque d’automatisation.⁵

Cependant, la plupart des analyses convergent pour dire que l’IA va davantage transformer les métiers existants et augmenter les capacités humaines qu’entraîner une destruction nette d’emplois à grande échelle, du moins pour les emplois qualifiés.³ L’IA prend en charge certaines tâches, permettant aux humains de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée : jugement complexe, créativité, interaction sociale, stratégie, supervision des systèmes IA.⁴ Elle est ainsi appelée “la pelleteuse des cols blancs” en sa capacité de traiter des masses de données rapidement^{, 66}

Le Forum Économique Mondial (WEF), dans son rapport « Future of Jobs 2025 », prévoit ainsi des changements structurels majeurs affectant 22% des emplois d’ici 2030, mais anticipe une création nette d’emplois au niveau mondial (environ 170 millions d’emplois créés contre 92 millions détruits, soit un solde positif de 78 millions).²²

Les métiers d’ingénieurs figurent d’ailleurs parmi ceux dont la demande devrait croître. Le WEF identifie parmi les rôles à plus forte croissance les spécialistes IA et Machine Learning, les analystes Big Data, les ingénieurs en énergies renouvelables, les spécialistes en cybersécurité, les techniciens pour véhicules autonomes/électriques, les spécialistes de la durabilité, les ingénieurs en robotique et automatisation, et les experts Cloud.²² À l’inverse, les emplois les plus menacés sont ceux impliquant des tâches administratives et répétitives (employés de bureau, saisie de données, caissiers, télémarketing).²³

Cette transformation implique une évolution radicale des compétences requises. Le WEF estime que 39% des compétences fondamentales actuelles seront modifiées ou obsolètes d’ici 2030.²² La demande explose pour les compétences technologiques (IA, Big Data, cybersécurité, littératie numérique) mais aussi pour les compétences cognitives et socio-émotionnelles (« soft skills ») : pensée analytique et critique, créativité, résolution de problèmes complexes, résilience, flexibilité, agilité, curiosité, apprentissage continu, leadership, intelligence émotionnelle et collaboration.³

Cette mutation massive nécessitera d’importantes transitions professionnelles. McKinsey estime que jusqu’à 12 millions de travailleurs en Europe pourraient devoir changer de métier d’ici 2030, soit le double du rythme observé avant la pandémie.⁶ Ces transitions affecteront de manière disproportionnée les travailleurs occupant des emplois moins qualifiés et moins rémunérés, qui sont jusqu’à 14 fois plus susceptibles de devoir changer de métier que ceux occupant les postes les mieux rémunérés.⁶La perception majoritaire des Alumni INSA (complémentarité) s’aligne donc sur la vision prospective d’une transformation profonde mais pas nécessairement d’une destruction nette d’emplois qualifiés. Cependant, la part importante (plus de 50%) qui anticipe un remplacement (même partiel ou à terme) témoigne d’une lucidité quant à l’ampleur du changement et à l’impératif d’adaptation. Les ingénieurs comprennent que leur rôle évoluera, que certaines de leurs tâches seront automatisées, et que le maintien de leur employabilité passera par l’acquisition continue de nouvelles compétences, à la fois techniques et humaines, pour collaborer efficacement avec l’IA et se concentrer sur les aspects où l’humain conserve une valeur ajoutée unique. Cette dualité entre potentiel d’augmentation et risque de substitution partielle reflète bien l’ambivalence de l’IA soulignée dans de nombreux rapports.³

Les ingénieurs INSA vivent déjà l’impact de l’IA, le percevant majoritairement comme un levier de productivité et un facilitateur de tâches. Ils anticipent une accélération de cet impact, entraînant une automatisation significative et une transformation profonde des compétences requises, avec une mutation. Tout en croyant majoritairement en une synergie future entre l’homme et la machine, ils sont plus de la moitié à envisager des remplacements de métiers, soulignant la conscience aiguë des défis d’adaptation à venir. Cette vision, globalement alignée avec les analyses prospectives internationales, positionne l’ingénieur INSA comme un acteur lucide face à la révolution IA, conscient des opportunités comme des impératifs de transformation personnelle et professionnelle.

3. Opportunités et Craintes Face à l’IA

L’intelligence artificielle suscite un mélange complexe d’enthousiasme et d’appréhension. L’enquête menée auprès des Alumni INSA a cherché à cartographier ce paysage émotionnel et perceptuel, en identifiant les opportunités les plus saillantes et les craintes les plus prégnantes associées à cette technologie, ainsi que le niveau général d’optimisme.

Opportunités Majeures Identifiées par les Alumni INSA

Interrogés sur les opportunités les plus prometteuses offertes par l’IA, les répondants INSA mettent très largement en avant deux domaines : les avancées scientifiques et médicales (7.7%) et l’amélioration de la productivité (74.3%).

Opportunités les plus prometteuses offertes par l’IA selon les Alumni INSA

Note: La somme des pourcentages dépasse 100% car plusieurs réponses étaient possibles

Cette priorisation reflète une vision de l’IA comme un puissant moteur de progrès pour la recherche fondamentale et appliquée (accélération des découvertes, amélioration des diagnostics, personnalisation des traitements) ³ et comme un outil essentiel pour optimiser l’efficacité et les processus dans le monde professionnel.¹³ L’amélioration de l’éducation (25.4%), la création de nouvelles opportunités d’emploi (22.5%) et la contribution aux solutions aux défis environnementaux (21.1%) sont également perçues comme des opportunités significatives, bien que moins massivement citées. L’émergence de l’environnement comme domaine d’application potentiel de l’IA est un signe notable d’une prise de conscience croissante de son rôle possible dans la transition écologique (supprimer cette phrase qui n’apporte rien. La proportion des répondants est relativement faible et en tout cas, l’IA est vue plus comme un risque qu’une opportunité pour l’environnement – voir le paragraphe suivant).²² D’autres opportunités mentionnées incluent l’aide à la décision, l’automatisation des tâches (cohérent avec la section précédente), l’amélioration de la sécurité et l’accélération de l’innovation.

Craintes Principales Exprimées par les Alumni INSA

Face à ces promesses, les craintes exprimées sont également fortes et variées. La préoccupation la plus partagée concerne l’utilisation malveillante de l’IA (80.1%), englobant potentiellement les armes autonomes, la surveillance de masse, les cyberattaques ou la désinformation.¹⁰

Craintes les plus légitimes que suscite l’IA selon les Alumni INSA

Note: La somme des pourcentages dépasse 100% car plusieurs réponses étaient possibles

Le renforcement des biais décisionnels (59.2%) et le manque de contrôle sur les décisions prises par les systèmes autonomes ( 57.4%) arrivent ensuite, soulignant les inquiétudes quant à l’équité, la transparence et la capacité à maîtriser des technologies potentiellement opaques.³ La perte d’emplois (50.4%) reste une crainte majeure pour la moitié des répondants, en cohérence avec les résultats sur le remplacement des métiers. Les impacts environnementaux liés à la consommation énergétique de l’IA (47.5%) et le renforcement des inégalités sociales et économiques (43.3%) complètent ce tableau des préoccupations majeures. Ces craintes témoignent d’une forte conscience des risques éthiques, sociétaux et techniques associés au déploiement de l’IA.

Niveau d’Optimisme Global

Face à ce panorama contrasté d’opportunités et de craintes, quel est le sentiment général des Alumni INSA? L’enquête révèle une tendance majoritairement optimiste ou neutre.

À quel point êtes-vous optimiste sur le futur de l’IA?

Si l’optimisme n’est pas écrasant, il l’emporte nettement sur le pessimisme, la neutralité représentant une part importante de l’échantillon, peut-être en attente de voir comment la technologie évoluera et sera encadrée.

Verbatim sur les Espoirs et Craintes

Les questions ouvertes permettant aux Alumni de partager plus librement leurs espoirs et craintes confirment cette dualité. Les craintes exprimées recoupent celles des questions fermées : suppressions d’emplois, creusement des inégalités, utilisation abusive (surveillance, manipulation), manque de réglementation et risque d’une diminution des capacités de réflexion critique humaine. Face à cela, les espoirs se concentrent sur le potentiel de l’IA pour les avancées médicales, l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et l’aide à la résolution des grands défis de l’humanité. Un thème récurrent dans ces réponses qualitatives est l’impératif d’un développement et d’une utilisation responsables de l’IA, soulignant la nécessité d’une gestion prudente, de considérations éthiques fortes, y compris environnementales,et d’une supervision humaine pour s’assurer que l’IA bénéficie réellement à la société. Une minorité exprime également un certain scepticisme face au « battage médiatique » entourant l’IA, appelant à une perspective équilibrée et à se méfier du « techno-solutionnisme ».

Comparaison avec la Perception Publique et les Analyses d’Experts

Le niveau d’optimisme relativement élevé des ingénieurs INSA (48% optimistes/très optimistes) semble se distinguer de la perception générale en France. Plusieurs études et sondages récents indiquent une méfiance plus prononcée du public français vis-à-vis de l’IA, comparée à la moyenne européenne.⁸ Par exemple, 71% des Français craignent que l’IA « vole les emplois », contre 66% en moyenne en Europe.⁹ De même, 92% des Français estiment que l’IA doit être gérée avec prudence, contre 84% des Européens.⁹ Une autre enquête révèle que seuls 36% des Français ont une opinion positive de l’IA en général, contre 51% au Danemark, et que 25% en ont une opinion négative (contre 12% au Danemark).⁸ Les Français se montrent également particulièrement préoccupés par la dépendance à l’IA (78%) et la nécessité d’une régulation accrue (77%).⁸

Cette différence de perception entre les ingénieurs INSA et le grand public français peut s’expliquer par plusieurs facteurs. Les ingénieurs possèdent généralement une meilleure compréhension technique de l’IA, de ses capacités et de ses limites. Ils sont aussi plus susceptibles d’être directement exposés aux bénéfices concrets de l’IA dans leur travail (gains de productivité, aide à la conception, analyse de données), comme le montrent les sections précédentes. Enfin, leur positionnement professionnel dans des secteurs souvent moteurs de l’innovation ²⁷ et dans des rôles où l’IA agit comme un outil d’augmentation ⁴ peut les rendre moins directement menacés par l’automatisation que d’autres catégories professionnelles, nourrissant un optimisme plus affirmé, bien que toujours teinté de prudence.Concernant les opportunités et les craintes spécifiques, les points soulevés par les Alumni INSA sont largement alignés avec les analyses d’experts et les débats sociétaux. Le potentiel de l’IA pour la productivité ⁶, les avancées scientifiques ³ et l’éducation ¹² est largement reconnu. De même, les craintes concernant les usages malveillants ³, les biais algorithmiques et la discrimination ¹⁰, la perte de contrôle ¹⁰, l’impact sur l’emploi ⁹, les conséquences environnementales ³² et le creusement des inégalités ¹⁰ sont au cœur des préoccupations éthiques et réglementaires au niveau mondial.³

Les ingénieurs INSA considèrent l’IA avec un optimisme prudent. Ils reconnaissent massivement son potentiel transformateur, en particulier pour faire progresser la science et améliorer la productivité, mais sont également très conscients des risques qu’elle présente, notamment en termes d’utilisation malveillante, de biais et de contrôle d’une part et en termes d’impact environnementaux d’autre part. Leur niveau d’optimisme général, bien que majoritaire, semble plus élevé que celui du grand public français, une différence potentiellement liée à leur expertise technique et à leur expérience directe des bénéfices de l’IA. Les opportunités et les craintes qu’ils identifient recoupent largement les grands enjeux discutés à l’échelle internationale, positionnant les ingénieurs INSA comme des acteurs informés et lucides face à cette révolution technologique.

4. Les Défis Éthiques et Réglementaires de l’IA pour l’Ingénieur

Le déploiement de l’intelligence artificielle soulève des questions éthiques fondamentales et appelle à la mise en place de cadres réglementaires robustes. Les ingénieurs, en tant que concepteurs et intégrateurs de ces systèmes, sont en première ligne face à ces défis. L’enquête a exploré les préoccupations éthiques prioritaires des Alumni INSA et leur perception de ces enjeux complexes.

Questions Éthiques Prioritaires selon les Alumni INSA

Interrogés sur les questions éthiques les plus importantes soulevées par l’IA, les Alumni INSA placent en tête des préoccupations directement liées à la mise en œuvre et aux conséquences juridiques et pratiques de l’IA.

Questions éthiques les plus importantes soulevées par l’IA selon les Alumni INSA

Note: La somme des pourcentages dépasse 100% car plusieurs réponses étaient possibles

La propriété intellectuelle (PI) (2.2%), reflète les interrogations croissantes sur les droits d’auteur des contenus générés par IA (textes, images, code) et sur l’utilisation de données protégées pour l’entraînement des modèles.¹⁰ La responsabilité en cas d’erreur ( 67.7%) souligne la difficulté d’attribuer la responsabilité lorsqu’un système IA cause un dommage ou prend une mauvaise décision.¹⁰ La protection de la vie privée (62.2%) complète le trio de tête, mettant en lumière les risques liés à la collecte et à l’utilisation massive de données personnelles par les systèmes IA.³

Les questions à portée plus philosophique ou sociétale, telles que l’impact sur la dignité humaine (31.9%) – par exemple, la dévalorisation du travail humain ou la déshumanisation des interactions – et l’autonomie des machines (29.3%) – la crainte de perdre le contrôle face à des systèmes de plus en plus autonomes – sont également présentes même si citées comme prioritaires.

Cette hiérarchisation pourrait indiquer que les ingénieurs INSA, dans leur pratique quotidienne, sont plus immédiatement confrontés aux défis concrets liés aux données (vie privée), à la conception des systèmes (responsabilité) et à leurs productions (PI). Cependant, la forte prévalence des craintes liées à l’usage malveillant, aux biais et au manque de contrôle (cf. Section 3) montre qu’ils sont également très conscients des enjeux éthiques et sociétaux plus larges, même s’ils ne les placent pas au premier rang des « questions éthiques » au sens strict dans cette question spécifique. Il y a donc une conscience à la fois « métier » des problèmes immédiats et « citoyenne » des risques globaux.

L’analyse approfondie des enjeux éthiques soulevés par l’IA révèle des préoccupations majeures partagées par les Alumni INSA, alignées sur les réflexions d’experts et des instances réglementaires. La responsabilité en cas d’erreur ou de dommage causé par l’IA est un défi juridique et technique crucial, soulignant l’importance de la traçabilité et de l’expliquabilité (XAI). La vie privée et la protection des données sont essentielles face à la gourmandise de l’IA en informations personnelles, nécessitant la conformité au RGPD et des exigences spécifiques de l’EU AI Act pour les systèmes à haut risque. La propriété intellectuelle est complexifiée par l’IA générative, posant des questions sur les droits d’auteur et le respect du copyright des données d’entraînement.

Les biais et la discrimination, inhérents aux données d’entraînement, peuvent conduire à des décisions injustes dans des domaines sensibles. La transparence et l’explicabilité des systèmes complexes sont nécessaires pour la confiance et l’identification des erreurs. L’incertitude des résultats fournis par l’IA et les hallucinations des IA génératives sont des limites importantes à considérer. La militarisation de l’IA pose des dilemmes éthiques pour les ingénieurs. Le maintien du contrôle humain sur les décisions critiques est un impératif éthique et de sécurité, rendu obligatoire par l’EU AI Act pour certains systèmes.

Le cadre réglementaire, avec l’adoption de l’EU AI Act en 2024, vise à garantir la sécurité, la transparence, la non-discrimination et le respect des droits fondamentaux des systèmes d’IA dans l’UE, tout en favorisant l’innovation. L’acte établit différents niveaux de risque, allant de l’inacceptable (pratiques interdites) au haut risque (exigences strictes avant et après la mise sur le marché), au risque limité (obligations de transparence), et au risque minimal ou nul (pas d’obligations spécifiques). Il impose des obligations aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes d’IA, ainsi que pour les modèles d’IA à usage général. La mise en application est progressive, avec des sanctions potentiellement élevées en cas de non-conformité.

Les ingénieurs INSA identifient avec justesse les défis éthiques majeurs posés par l’IA, en mettant l’accent sur ceux qui touchent directement leur pratique professionnelle : la propriété intellectuelle, la responsabilité en cas de défaillance et la protection des données. Ces préoccupations sont au cœur des débats mondiaux et sont désormais encadrées en Europe par l’EU AI Act. Ce règlement pionnier impose un ensemble d’obligations, particulièrement pour les systèmes jugés à haut risque, qui impacteront directement le travail de conception, de développement, de déploiement et de maintenance des systèmes d’IA par les ingénieurs. La maîtrise de ces enjeux éthiques et réglementaires devient ainsi une compétence indispensable pour l’ingénieur de demain.

5. Préparer les Ingénieurs de Demain : Le Rôle de la Formation

Face à la montée en puissance de l’IA et à la transformation profonde des métiers et des compétences qu’elle induit, la formation initiale et continue des ingénieurs devient un enjeu stratégique majeur. L’enquête a recueilli les recommandations des Alumni INSA sur la manière dont leur école peut préparer au mieux les futures générations à naviguer dans ce nouvel environnement technologique et professionnel.

Recommandations des Alumni INSA pour la Formation

Les réponses des Alumni INSA sur la préparation des étudiants aux défis et opportunités de l’IA sont claires et convergentes. La recommandation la plus largement plébiscitée est d’intégrer l’IA dans les programmes d’enseignement existants (82.1%), loin devant les autres suggestions.

Comment l’INSA peut-elle préparer au mieux ses étudiants aux défis et opportunités de l’IA?

Note: La somme des pourcentages dépasse 100% car plusieurs réponses étaient possibles

Cette hiérarchie est significative. La primauté accordée à l’intégration transversale de l’IA dans tous les cursus suggère une reconnaissance forte, de la part des Alumni, que l’IA n’est plus seulement l’apanage des spécialistes en informatique, mais devient une compétence fondamentale et un outil pertinent pour tous les ingénieurs, quelle que soit leur discipline d’origine (mécanique, génie civil, chimie, etc.). Cela implique que chaque futur ingénieur devrait acquérir une « littératie IA » ¹², comprendre ses principes de base, ses capacités, ses limites, et savoir comment l’utiliser de manière pertinente et critique dans son propre domaine. La demande pour des formations spécialisées reste forte, indiquant le besoin de former des experts pointus en IA, mais elle est secondaire par rapport à l’impératif d’une acculturation générale.

Les réponses ouvertes viennent enrichir ces recommandations quantitatives. Les Alumni insistent sur la nécessité d’aborder l’éthique de l’IA (biais, responsabilité, vie privée), de développer l’esprit critique face aux résultats fournis par les IA, et de cultiver un équilibre entre les compétences techniques (« hard skills ») et les compétences humaines (« soft skills ») telles que la communication, la créativité, la collaboration et la résolution de problèmes complexes. La sensibilisation aux risques et aux opportunités de manière équilibrée est également jugée importante.

L’importance accordée aux partenariats avec les entreprises et à la recherche souligne la nécessité pour la formation de rester connectée aux réalités industrielles, aux dernières avancées technologiques et de favoriser l’employabilité des diplômés.⁴⁵

La forte demande des Alumni pour une intégration large et profonde de l’IA dans les cursus représente un défi pédagogique considérable pour les écoles d’ingénieurs. Il ne s’agit pas simplement d’ajouter quelques cours d’IA, mais de repenser la manière dont de nombreuses matières sont enseignées pour y intégrer les outils, les méthodes et la pensée computationnelle liés à l’IA, de manière adaptée à chaque spécialité. Cela nécessite une évolution des programmes, mais aussi une formation des enseignants eux-mêmes.

Les Attentes du Marché du Travail et des Entreprises

Ces recommandations des Alumni font écho aux besoins exprimés par le marché du travail. Comme vu précédemment (Section 2), les entreprises recherchent de plus en plus des profils possédant une double compétence : une expertise technique solide en IA et en gestion des données, combinée à des compétences humaines et cognitives de haut niveau (pensée critique, créativité, communication, leadership, adaptabilité).³

Au-delà des compétences techniques pures, les employeurs valorisent la capacité à comprendre les enjeux business, à traduire ces enjeux en problèmes techniques pouvant être résolus par l’IA, à gérer des projets IA complexes, et surtout, à le faire de manière éthique et responsable.⁵ La capacité à collaborer efficacement entre experts IA et experts métiers est également cruciale.

L’évolution extrêmement rapide des technologies IA rend l’obsolescence des compétences très rapide.²² Par conséquent, la capacité à apprendre durant toute la vie professionnelle (formation continue) et à s’adapter devient une méta-compétence essentielle.⁵ Les entreprises investissent de plus en plus dans la formation continue (compétences nouvelles  et montée en compétences) de leurs employés pour faire face à ces défis.⁵ Les écoles d’ingénieurs ont donc aussi un rôle à jouer dans la préparation à cet apprentissage tout au long de la vie.

Orientations pour les Formations d’Ingénieurs en IA

Pour répondre à ces attentes, les formations d’ingénieurs doivent évoluer en intégrant plusieurs dimensions clés :

• Intégration Transversale: Diffuser les concepts et outils de l’IA dans les différentes disciplines d’ingénierie, en montrant leur application concrète dans chaque domaine.⁵⁰
• Socle Technique Solide: Maintenir un enseignement rigoureux des fondamentaux scientifiques (mathématiques, algorithmique, statistiques) indispensables pour comprendre et maîtriser l’IA.⁴⁵ Proposer des cours avancés sur les techniques spécifiques (Machine Learning, Deep Learning, NLP, Vision par ordinateur, IA symbolique) pour les étudiants souhaitant se spécialiser.⁴⁵
• Développement des Compétences Humaines: Mettre en place des pédagogies actives (projets, études de cas, travail en équipe) favorisant le développement de la pensée critique, de la créativité, de la communication, de la résolution de problèmes complexes et de l’autonomie.⁵
• Formation à l’Éthique et à la Réglementation: Intégrer de manière obligatoire et approfondie les enjeux éthiques (biais, équité, transparence, responsabilité), sociaux et environnementaux de l’IA, ainsi que le cadre réglementaire (RGPD, EU AI Act).¹⁰
• Ancrage Professionnel: Multiplier les interactions avec le monde de l’entreprise via des stages longs, des projets industriels, de l’alternance, des interventions de professionnels, et des partenariats R&D.⁴⁵
• Ouverture à la Recherche: Encourager l’initiation à la recherche et la poursuite en doctorat pour former les futurs innovateurs et experts de pointe.¹³
• Dimension Internationale: Maintenir et développer les opportunités de mobilité internationale (semestres d’études, stages à l’étranger) pour préparer les ingénieurs à un contexte mondialisé.⁴⁵
• Cadres d’Accréditation (CTI, ENAEE)

Des organismes d’accréditation déjà présents garantissent la qualité et la reconnaissance des diplômes d’ingénieur. En France, la Commission des Titres d’Ingénieur (CTI) veillent à évaluer périodiquement toutes les formations d’ingénieurs, d’émettre des avis (pour le public) ou des décisions (pour le privé) d’habilitation, et de s’assurer que les programmes répondent aux standards de qualité et aux besoins du monde socio-économique.⁴⁷ Le référentiel de la CTI (« Références et Orientations » – R&O) qui définit les compétences attendues d’un ingénieur diplômé et les critères d’évaluation des formations,⁵²  devra bientôt couvrir les besoins de formations en IA.

Le réseau ENAEE (European Network for Accreditation of Engineering Education) a développé le label EUR-ACE®, qui atteste qu’un programme d’ingénieur accrédité par une agence nationale membre (comme la CTI pour la France) satisfait également les standards de qualité définis au niveau européen (EAFSG – EUR-ACE® Framework Standards and Guidelines) pourra faire parti des acteurs dans la formation à l’IA.

Les Alumni INSA appellent de leurs vœux une transformation significative de la formation d’ingénieur pour relever les défis de l’IA. Leur réponse incite à revoir les formations pour une intégration transversale, complétée par des spécialisations, et enrichie par une forte dimension éthique, critique et pratique, est en parfaite adéquation avec les besoins émergents du marché du travail et les orientations internationales pour l’éducation en ingénierie. Les écoles d’ingénieurs comme l’INSA, guidées par les référentiels d’organismes d’accréditation tels que la CTI et ENAEE, ont la responsabilité et l’opportunité de façonner les compétences et la vision des futurs ingénieurs pour qu’ils deviennent des acteurs éclairés, compétents et responsables de la révolution IA.

Conclusion et Perspectives

L’enquête menée auprès des Alumni INSA en 2025 dresse le portrait d’une communauté d’ingénieurs déjà largement utilisatrice de l’intelligence artificielle. Loin d’être une technologie distante ou abstraite, l’IA fait partie intégrante de leur quotidien professionnel, principalement sous la forme d’outils d’assistance, de traduction et d’analyse de données, utilisés pour améliorer leur productivité et faciliter leur travail. Cette adoption, plus marquée que dans la moyenne des entreprises européennes, témoigne du positionnement des ingénieurs INSA à l’avant-garde de l’intégration technologique.

Leur perception de l’IA est empreinte d’un optimisme prudent. Conscients des gains d’efficacité et du potentiel d’innovation, notamment dans les domaines scientifiques et médicaux, ils perçoivent majoritairement un impact positif ou neutre sur leur travail actuel. Ils anticipent une transformation profonde des compétences requises et une automatisation croissante des tâches, mais veulent davantage en une complémentarité future entre l’IA et l’humain qu’en un remplacement massif de leur profession. Cet optimisme relatif, potentiellement plus élevé que celui du grand public français, n’occulte cependant pas une lucidité aiguë face aux risques. Les craintes liées à l’utilisation malveillante, aux biais algorithmiques, à la perte de contrôle, à l’impact sur l’emploi,aux enjeux éthiques (propriété intellectuelle, responsabilité, vie privée) et aux impacts environnementaux sont fortement exprimées et reflètent les préoccupations majeures débattues à l’échelle mondiale.

Face à ce paysage en pleine mutation, l’ingénieur INSA se trouve à une place charnière. Il n’est pas seulement un utilisateur de l’IA, mais aussi un concepteur, un développeur, un intégrateur ou un gestionnaire de ces systèmes. Cette position lui confère une responsabilité particulière dans le développement et le déploiement d’une IA digne de confiance, éthique et bénéfique pour la société. Son expertise technique, combinée à une formation scientifique rigoureuse et, idéalement, à une solide conscience éthique et sociétale, est essentielle pour innover tout en maîtrisant les risques.

Les défis pour la profession sont significatifs. L’adaptation continue est indispensable face à l’évolution rapide des technologies et à l’obsolescence accélérée des compétences. Le développement conjoint des savoir-faire techniques pointus en IA et des compétences humaines (pensée critique, créativité, collaboration, éthique) apparaît comme la clé pour effectuer avec succès cette transition. Les opportunités sont cependant à la hauteur des défis. l’IA offre des leviers sans précédent pour accroître la productivité, résoudre des problèmes complexes dans des domaines de préoccupation comme  la santé, et potentiellement recentrer le travail de l’ingénieur sur des tâches à plus forte valeur ajoutée intellectuelle et humaine.

Pour l’INSA et sa communauté, les résultats de cette enquête suggèrent des pistes de réflexion. Les Alumni proposent une révision de la formation incluant l’IA de manière transversale et approfondie, tout en mettant l’accent sur l’éthique, l’esprit critique et les liens avec le monde professionnel. Préparer les futurs ingénieurs à être non seulement compétents techniquement mais aussi des acteurs responsables et informés de l’ère de l’IA semble être une démarche pertinente. Le dialogue continu au sein de la communauté INSA, enrichi par l’expérience des alumni et les avancées de la recherche, est utile pour orienter ces évolutions. La formation continue, sous diverses formes, pourrait également être promue pour accompagner les ingénieurs tout au long de leur carrière.

L’intelligence artificielle n’en est qu’à ses débuts en termes d’impact sociétal et professionnel. Le paysage continuera d’évoluer à un rythme que l’on ne sait pas mesurer à date. Ce livre blanc n’est qu’une étape dans une réflexion collective qui doit se poursuivre.

Références / Bibliographie

Enquête INSA Alumni sur l’Intelligence Artificielle (Février 2025). Résultats non publiés.

Extraits de recherche ¹³ à ⁶⁰ et ² à ¹⁰ (fournis dans le cadre de la mission). Les sources originales incluent : AllAboutAI.com, Francenum.gouv.fr, Blogdumoderateur.com, Comarketing-news.fr, Mia-app.ai, JPMorgan Asset Management, Cognizant.com, Deloitte.com, CESE (Conseil économique, social et environnemental), IOE-Emp.org, Centre-Inffo.fr, OECD.org, Travail-emploi.gouv.fr, Alain Goudey / OpenAI, Terra Nova, Eurobaromètre (via SGAE.gouv.fr, CPME.fr, Europa.eu, AB.gov.tr, Europe-en-France.gouv.fr, Representation.ec.europa.eu, ResearchGate, EuropeDirect-Territoires.com), Entrepreneur.com, Businesswire.com, Eurostat, McKinsey & Company, QuantumBlack/McKinsey, World Economic Forum (WEF), LinkedIn Economic Graph, Business at OECD, ISACA, Smarsh.com, ModelOp.com, EUAiact.com, IBM.com, Ardoq.com, Skadden.com, Commission Européenne, CTI (Commission des Titres d’Ingénieur), France Compétences, diverses écoles d’ingénieurs (CESI, Polytech Nantes, EPITA, ESILV, INSA Strasbourg), ENAEE, FEANI/Engineers Europe, QUACING, etc. (Les URLs spécifiques sont listées dans le matériel fourni).

Travaux cités

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3. L’emploi à l’ère de l’IA générative—une opportunité pour tous et …, accessed April 27, 2025, https://www.oecd.org/fr/blogs/2025/02/lemploi-a-lere-de-lia-generativeune-opportunite-pour-tous-et-partout-avec-eric-peres.html
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9. L’IA, un atout pour la productivité selon une majorité d’Européens …, accessed April 27, 2025, https://www.cpme.fr/actualites/europe-et-international/lia-un-atout-pour-la-productivite-selon-une-majorite-deuropeens
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61. feani – Présentation PowerPoint – Engineers Europe, accessed April 27, 2025, https://engineerseurope.com/sites/default/files/Presentation%20FEANI_2019_0.pdf
62. Professional competences and mobility of Engineers in Europe – Ordem dos Engenheiros, accessed April 27, 2025, https://www.ordemengenheiros.pt/fotos/editor2/APT_lisbonces/ces_2plenary_session_jose_vieira.pdf
63. La prédiction du risque en justice pénale aux états-unis : l’affaire propublica-compas   https://documentation.insp.gouv.fr/insp/doc/CAIRN/_b64_b2FpLWNhaXJuLmluZm8tUkVTXzI0MF8wMDcx/la-prediction-du-risque-en-justice-penale-aux-etats-unis-nbsp-l-affaire-propublica-compas?_lg=fr-FR
64. Risk of Bias in Chest Radiography Deep Learning Foundation Models https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38953330/
65.  Biais cognitifs dans le soin : comment l’IA générative pourrait aider à améliorer la prise en charge https://presse.inserm.fr/biais-cognitifs-dans-le-soin-comment-lia-generative-pourrait-aider-a-ameliorer-la-prise-en-charge/70072/
66. L’expression : L’intelligence artificielle est la « pelleteuse » des cols blancs. https://franche-comte.insa-alumni.org/global/gene/link.php?doc_id=1381&fg=1
67. Le développement des drones dans la guerre Ukraine-Russie. Des drones sont développés avec un guidage par reconnaissance d’images du terrain contre les tentatives de brouillage. https://spectrum.ieee.org/killer-drones 
68. NILEQ filiale de MBDA travaille à une puce neuromorphique, pour faire le calcul plus rapidement.  https://spectrum.ieee.org/drone-gps-alternatives
69. Exemple d’un mauvais classificateur pour une voiture . Un sanglier surgit mais il est mal détecté par la caméra. https://www.ensta-paris.fr/fr/deraisonnable-certitude-des-reseaux-de-neurones
70. Il existe plusieurs méthodes dépendantes des techniques d’IA pour quantifier l’incertitude. https://uq.math.cnrs.fr/media/gis_sujetthese_edf_framatome_uq_ann_fr.pdf
71. techniques avancées sur la quantification de l’incertitude https://perso.ensta-paris.fr/~manzaner/Cours/ROB313/ROB313_Incertitude_RN.pdf

Il tape son nom dans ChatGPT et découvre qu’il est décrit comme… un dangereux tueur d’enfants https://www.ouest-france.fr/leditiondusoir/2025-03-24/il-tape-son-nom-dans-chatgpt-et-decouvre-qu-il-est-decrit-comme-un-dangereux-tueur-d-enfants-31f9ec55-9161-459d-84ed-b3bedf0ab726