Erasmus+ KA220-HED · 2026 – 2029
RAG4Edu permet aux enseignants et aux étudiants d’aller au-delà des outils d’IA génériques et de créer leurs propres applications RAG pédagogiquement fondées — grâce à un curriculum fondé sur les compétences, un programme de formation ouvert, des outils accessibles et une communauté de pratique européenne.
À propos du projet
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.
Comment fonctionne la RAG
La RAG associe l’IA générative aux sources de connaissances choisies par l’enseignant, pour que l’appui de l’IA dans un cours soit maîtrisable, explicable et adapté au contexte.
La question d’un apprenant interroge les connaissances du cours constituées par l’enseignant — notes de cours, diapositives, articles, examens — et renvoie les passages les plus pertinents.
Les passages retrouvés et le profil de l’apprenant sont ajoutés à l’invite, afin que les connaissances de l’établissement façonnent une réponse pertinente et adaptée au contexte.
Un LLM européen rédige la réponse à partir de ce contexte et indique les sources utilisées, pour que les apprenants puissent vérifier chaque affirmation.
Les enseignants conçoivent et valident chaque étape dans la boîte à outils RAG4Edu — avec des contrôles RGPD et règlement sur l’IA, et sans compétences avancées en IA.
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.
Actualités et événements
Nouvelles du partenariat, prochains webinaires, sessions de co-conception et événements multiplicateurs.
Un seul compte RAG4Edu donne désormais accès au site du projet, à son espace membres et à la plateforme d’apprentissage RAG4Edu.
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NiceRéunion transnationale du projet accueillie par l’Université Côte d’Azur.
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LisbonRéunion transnationale du projet accueillie par l’INESC-ID.
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BarcelonaRéunion transnationale du projet accueillie par l’IIIA-CSIC.
Lire la suite →Partenariat
Des établissements d’enseignement supérieur au profil affirmé en formation des enseignants et en pédagogie numérique, aux côtés de deux des principaux centres européens de recherche en IA.
Berlin, Allemagne · bht-berlin.de
L’une des plus grandes universités publiques de sciences appliquées d’Allemagne, avec environ 11 600 étudiants. Son centre de recherche Data Science +X comprend un axe IA + éducation, et son centre de compétences pour l’enseignement numérique accompagne l’usage de l’IA dans l’enseignement.
Prof. Dr. Ilona Buchem · Prof. Dr. Klaus-Peter Schoeneberg
Barcelone, Espagne · iiia.csic.es
Un institut d’IA de renommée internationale du Conseil supérieur de la recherche scientifique espagnol, qui travaille sur l’apprentissage automatique, les systèmes multi-agents et le raisonnement. Il coordonne AIHUB-CSIC, un réseau de plus de 500 chercheurs en IA.
Prof. Carles Sierra · Prof. Margarida Romero · Dr. Mireia Vendrell
Nice, France · univ-cotedazur.eu
Une université publique de recherche d’environ 35 000 étudiants. Son laboratoire LINE étudie l’innovation éducative, la cocréativité et la pensée critique, et son MSc SmartEdTech associe informatique, sciences de l’éducation et sciences cognitives.
Prof. Dr. Oksana Strutynska · Chengcheng Li
Oulu, Finlande · oulu.fi
Une université de recherche finlandaise fondée en 1958. Son laboratoire de recherche sur l’apprentissage et les technologies éducatives (LET Lab) étudie l’apprentissage à partir de données multimodales et la collaboration humain-IA, et le programme Hybrid Intelligence explore comment humains et IA apprennent ensemble.
Dr. Andy Nguyen · Prof. Sanna Järvelä · Dr. Luna Huynh · Azusa Nakata
Lisbonne, Portugal · inesc-id.pt
Un institut de recherche à but non lucratif en informatique et en ingénierie, détenu conjointement par l’Instituto Superior Técnico et l’INESC. Son groupe d’intelligence artificielle pour les personnes et la société (GAIPS) travaille sur les agents intelligents, la robotique sociale et l’apprentissage assisté par la technologie.
Prof. Ana Paiva · Prof. Rui Prada · Prof. Joana Campos
Kyiv, Ukraine · udu.edu.ua
Une université ukrainienne de longue tradition en formation des enseignants et en recherche pédagogique, de plus en plus tournée vers la transformation numérique, l’IA et les compétences numériques des enseignants.
Dr. Mariia Umryk · Daniil Shemet
Profils des partenaires et équipe
Résultats
Tous les résultats principaux sont publiés sous licences ouvertes dans des dépôts tels que Zenodo et GitHub, avec des identifiants pérennes et des métadonnées FAIR. Les liens apparaîtront ici au fur et à mesure de la publication de chaque résultat.
Politiques internationales, cadres de littératie en IA et tendances de recherche dans l’UE, en Chine, aux États-Unis et dans les pays partenaires ; au moins 50 sources examinées.
En coursArchitectures, outils et applications éducatives de la RAG, une matrice comparative des outils RAG et les compétences RAG essentielles qui sous-tendent les microcertifications.
PrévuAcquis d’apprentissage fondés sur les compétences, principes de conception pédagogique, modules de microapprentissage, parcours flexibles et microcertifications sous forme d’open badges.
PrévuCritères, sources de données, logique de décision et mécanismes de transparence pour la formation de groupes assistée par l’IA, avec des modèles de scénarios d’apprentissage collaboratif.
PrévuSpécification conceptuelle et technique, un prototype opérationnel déployable (ingestion, recherche sémantique, génération) et des mécanismes d’enrichissement adaptés à l’apprenant.
PrévuOutils auteur pour créer et configurer des chatbots et agents RAG propres à un cours, des applications multilingues d’études de cas, des modèles et de la documentation.
PrévuSpécification et intégration de LLM et de services d’IA basés dans l’UE, d’embeddings, de la gestion des jetons et de fonctions de conformité pour les pilotes.
PrévuProgramme ouvert en ligne associant contenus RAG de niveau expert, parcours flexibles, REL, évaluation par compétences et microcertifications.
PrévuSélection des participants, lignes directrices de mise en œuvre, cadre d’évaluation et plan de gestion des données appliqués de manière cohérente dans tous les établissements partenaires.
PrévuDonnées issues de tous les pilotes, enseignements tirés et actions d’amélioration, de traduction et d’adaptation nationale.
PrévuCe site web et les dépôts associés — la plateforme numérique ouverte du projet pour les résultats, les événements et les supports de diffusion.
En coursUne communauté de pratique européenne avec des webinaires thématiques réguliers, des sessions participatives de co-conception et des tables rondes institutionnelles.
PrévuLignes directrices d’adaptation, clarté des licences et modèles de transfert pour que d’autres établissements puissent mettre en œuvre les résultats de RAG4Edu de manière autonome.
PrévuAu moins trois voies concrètes après le projet : programmes institutionnels de formation des enseignants, stratégies numériques et réseaux externes.
PrévuUn événement multiplicateur national dans chaque pays partenaire et un atelier final organisé en pré-conférence d’une grande conférence sur l’IA en éducation.
PrévuCommunauté de pratique
La communauté de pratique RAG4Edu réunit des enseignants, des centres d’appui à la pédagogie, des pôles d’innovation et des chercheurs de toute l’Europe — avec des webinaires, des sessions de co-conception et des tables rondes institutionnelles dès la fin de 2026. Les résultats sont également partagés via l’European Digital Education Hub, EPALE, OpenAIRE et Zenodo.
Un compte RAG4Edu gratuit vous donne accès à l’espace membres de ce site et aux cours de la plateforme d’apprentissage RAG4Edu.
