À propos du projet
Renforcer les compétences en IA des enseignants du supérieur pour concevoir des applications de génération augmentée par récupération au service de l’enseignement et de l’apprentissage — un partenariat de coopération Erasmus+.
Les grands modèles de langage entrent rapidement dans l’enseignement et l’apprentissage, mais leur usage est souvent improvisé, fondé sur des invites et peu ancré dans les connaissances pédagogiques. Cela soulève de réelles inquiétudes quant à la fiabilité, l’exactitude, les biais, la transparence et la protection des données.
La génération augmentée par récupération (RAG) associe l’IA générative à des sources de connaissances sélectionnées et propres à un domaine — notes de cours, diapositives, publications scientifiques, examens, supports de travaux pratiques — afin que l’assistance de l’IA dans un cours soit plus contrôlable, explicable et adaptée au contexte. Or, partout en Europe, les enseignants manquent aujourd’hui de la formation, des cadres pédagogiques et du soutien institutionnel nécessaires pour concevoir et faire fonctionner des solutions fondées sur la RAG.
RAG4Edu comble ce manque. Le projet développe un curriculum RAG fondé sur les compétences et un programme de formation modulaire comprenant des modules de microapprentissage, des activités d’apprentissage en groupe, des outils accessibles, des modèles et des exemples concrets qui permettent aux enseignants de créer leurs propres applications RAG sans compétences avancées en IA. Des pilotes dans plusieurs pays valident le programme, et une communauté de pratique européenne le prolonge au-delà du projet.
Le projet promeut une IA européenne et fondée sur des valeurs — des LLM basés dans l’UE et l’infrastructure EuroHPC, des licences ouvertes, une conception conforme au RGPD et l’alignement sur le règlement européen sur l’IA — et contribue à un secteur européen de l’enseignement supérieur compétent dans le numérique et souverain.
Objectifs
RAG4Edu renforce la capacité des établissements européens d’enseignement supérieur à concevoir, mettre en œuvre et évaluer la RAG pour l’enseignement et l’apprentissage de manière pédagogiquement fondée, responsable et durable.
IA européennePromouvoir les technologies européennes d’IA — des LLM basés dans l’UE tels qu’EuroLLM, Mistral et Aleph Alpha, ainsi que l’infrastructure EuroHPC — avec transparence, explicabilité, responsabilité et souveraineté des données, conformément au règlement sur l’IA.
PédagogieAnalyser le paysage de l’IA en éducation, synthétiser l’état de l’art de la RAG et concevoir le curriculum RAG4Edu avec des niveaux de compétence, des acquis d’apprentissage, des principes didactiques et des microcertifications.
OutilsConstruire la chaîne et le cadre RAG4Edu, l’enrichissement adapté à l’apprenant, la formation de groupes assistée par l’IA et une boîte à outils de création de chatbots éducatifs multilingues reposant sur des LLM européens.
FormationConcevoir, expérimenter, évaluer et affiner le programme de formation RAG4Edu dans des pilotes coordonnés dans les pays partenaires, en produisant des données probantes sur son efficacité, son utilisabilité et sa faisabilité institutionnelle.
CommunautéAnimer la plateforme de communication et une communauté de pratique européenne, tout publier en libre accès et garantir l’adoption grâce à une stratégie de pérennisation et d’exploitation, des événements multiplicateurs et un atelier européen final.
Impact du projet
Voici les objectifs que le partenariat s’efforce d’atteindre et sur lesquels il rend compte. Les données probantes proviennent des pilotes, des retours des participants et de l’utilisation de la plateforme et des résultats.
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