CIRECoST 1 -- Hammamet, 01-03

 May 2026

Biographie du conférencier

Fouad Omri est chercheur, ingénieur et entrepreneur, titulaire d’un doctorat du KIT. Il est cofondateur et PDG de Prenigma, ainsi que cofondateur et directeur technique de Predapp, où il développe des systèmes d’IA capables de raisonner, d’expliquer leurs choix et d’avoir un impact concret sur le monde réel. Auparavant, en tant que directeur de l'ingénierie et de l'IA chez QiO Technologies, il a travaillé avec des clients internationaux tels que Rolls-Royce et ExxonMobil et a contribué à lever plus de 26 millions de dollars. Convaincu que l'impact le plus profond de l'IA réside dans l'éducation, la santé, le secteur public et la souveraineté numérique, il se concentre sur une IA transparente et responsable au service des personnes et des institutions. Parlant couramment quatre langues, il développe des solutions d'IA au-delà des cultures et des frontières.

Titre de la  1^ère Conférence :

An AI Tutor for STEM Education from Secondary to University Level: Design and Didactic Foundations

 
Résumé:
La plupart des outils de tutorat basés sur l'IA se contentent de fournir des réponses et des solutions rapides, ce qui dispense les élèves d'apprendre réellement. Cette présentation propose un tuteur IA différent, conçu pour les élèves du secondaire et les étudiants universitaires en mathématiques, physique et chimie. Sa principale caractéristique est qu'il refuse de faire le travail à la place de l'élève. Au contraire, il guide, interroge et met au défi.
Le système repose sur trois principes. Premièrement, il est socio-constructiviste : les élèves apprennent en faisant et en justifiant, l'IA jouant le rôle d'un compagnon socratique. Deuxièmement, selon la théorie des situations didactiques de Guy Brousseau, les élèves doivent s'attaquer aux problèmes de manière autonome avant de recevoir un retour. Le tuteur demande un raisonnement, puis donne un retour spécifique sur l'endroit où des erreurs se sont produites sans révéler la solution complète. Troisièmement, conformément à l'ingénierie didactique de Brousseau, Douady et Artigue, les parcours d'apprentissage sont soigneusement conçus autour des structures des matières, avec des difficultés productives placées là où les idées fausses sont courantes.
Le tuteur conserve une trace des progrès de chaque apprenant afin de personnaliser les exercices et les retours. Les élèves peuvent saisir leurs solutions ou soumettre des travaux manuscrits pour correction. La présentation se termine par une étude de validation prévue et une discussion sur l'ingénierie didactique computationnelle en tant que domaine émergent à la croisée de la recherche en éducation et de l'IA appliquée.

Biographie du conférencier

André Tricot est professeur de psychologie cognitive à l’Université Montpellier Paul Valéry et chercheur au sein du laboratoire de psychologie Epsylon. Il s’intéresse aux relations entre les mémoires naturelles et artificielles. Il essaie de comprendre comment la conception d'une mémoire artificielle (un document) peut aider la mémoire naturelle au lieu de la surcharger. Les applications relèvent de l'ingénierie pédagogique, des interactions humains-machines, de l'ergonomie et de la sécurité des transports (aériens surtout). Auteur de 100 articles et 20 ouvrages, il collabore avec plusieurs entreprises et institutions, nationales ou internationales.

Titre de la 2^ème Conférence

Enseigner et apprendre à l’heure des IA génératives

Résumé :

Si le déploiement des IA génératives est impressionnant dans plusieurs secteurs professionnels ou de la vie quotidienne, qu’en est-il pour les enseignants et leurs élèves ? Pour l’instant la littérature empirique est restreinte à certains aspects : étude de la triche académique, perception des bénéfices et des risques, effets sur la motivation et le (dés)engagement des élèves. Quelques résultats permettent d’entrevoir la complémentarité entre intelligence humaine et intelligence artificielle dans le domaine de l’enseignement - apprentissage. Il est possible aussi que nous soyons mieux capables de distinguer les risques réels et des malentendus temporels, qui pourraient être réglés assez rapidement.

Biographie du conférencier

Sadok BEN YAHIA, professeur titulaire à l'Université du Danemark du Sud (SDU) depuis septembre 2023. Avant de rejoindre la SDU, il était professeur titulaire à l'Université de technologie de Tallinn (TalTech) depuis janvier 2019. Il a obtenu son HDR en informatique à l'Université de Montpellier (France) en avril 2009. Ses recherches portent principalement sur les systèmes d'IA fiables et sûrs basés sur les modèles de langage (LLM) et leur application à la mobilité urbaine dans les villes intelligentes (par exemple, l'agrégation et la diffusion d'informations, la prévision des embouteillages), les systèmes de recommandation et la lutte contre les contenus frauduleux.

Titre de la  3^ème Conférence :

Perception and Integration of Agentic AI in Today’s Education

Résumé :
L'émergence rapide de l'IA agentique marque un tournant fondamental dans la manière dont l'intelligence artificielle est perçue et intégrée dans l'éducation. Au-delà des outils statiques et des flux de travail linéaires, les systèmes agentiques introduisent des mécanismes de soutien itératifs et autonomes qui redéfinissent l'apprentissage, l'enseignement et les processus institutionnels. Cette conférence examine comment les étudiants et les enseignants perçoivent actuellement ces technologies et ce que cela implique pour leur intégration efficace.

S'appuyant sur des observations empiriques et une perspective systémique du « campus numérique », cette intervention souligne que l'éducation n'est plus un simple adoptant passif de l'IA, mais un domaine d'innovation actif et stratégique. Les étudiants perçoivent principalement l'IA comme un assistant cognitif hautement efficace — accélérant la compréhension, structurant les connaissances et soutenant la production académique — tandis que les enseignants la considèrent comme un outil de productivité qui automatise les tâches routinières, mais soulève des inquiétudes quant à l'intégrité académique, l'authenticité et l'utilisation éthique.

Cette double perception révèle une tension fondamentale : l’IA améliore considérablement l’efficacité, mais risque de nuire à l’autonomie, à la motivation et au développement cognitif authentique. La conférence propose une résolution structurée de cette tension à travers un « modèle pédagogique 60/40 », dans lequel l’IA agit comme un copilote cognitif (40 %) tandis que le mentorat humain reste central (60 %), préservant ainsi les dimensions humaines essentielles de l’apprentissage telles que la pensée critique, l’empathie et la rigueur intellectuelle.

Enfin, cette intervention esquisse une vision d'avenir pour l'éducation, allant de l'intégration tactique de l'IA à des systèmes d'apprentissage entièrement adaptatifs et personnalisés, et aborde les compétences dont les enseignants auront besoin pour devenir des « mentors en IA ». Le discours soutient que l'avenir de l'éducation ne réside pas dans le remplacement du rôle humain, mais dans la conception d'environnements d'apprentissage enrichis par l'IA qui soient sûrs, éthiques et pédagogiquement solides.

Biographie du conférencier

Titre de la 4^ème Conférence :

Interdisciplinarité entre l’éthologie cognitive et développement de l’intelligence à travers différentes formes d’expression pour un apprentissage auto poétique au préscolaire

Résumé :

Nous proposons de combiner les méthodes des psychologues, éthologistes et pédagogues pour analyser le développement de l’intelligence chez de jeunes enfants de cultures différentes, à travers leurs formes d’expression verbales et non verbales. Ils distinguent deux approches complémentaires : celle de Reinert (manière b), qui étudie les « mondes » parcourus par le récit via une analyse textuelle globale (logiciel ALCESTE), et celle de Zlotowicz (manière a), qui privilégie l’ordre temporel et la succession des actions (logiciel AMADO).

Leur méthode étho-cognitive combine ces deux approches pour réaliser une analyse différentielle et séquentielle des formes d’expression de l’intelligence, principalement l’intelligence fluide. Contrairement aux tests psychologiques classiques qui ne regardent que le résultat final, cette méthode étudie la dynamique de construction des éléments et les manifestations motrices et langagières qui l’accompagnent.

Grâce à l’analyse du dessin libre, du jeu et du langage chez l’enfant de 2 à 7 ans, ils ont proposé une échelle du développement mental. Celle-ci permet aux professionnels de l’enfance d’élaborer des activités pédagogiques motrices, langagières et graphiques fondées sur une évaluation formative.

Le texte conclut en soulevant plusieurs questions : quels sont les invariants cognitifs communs entre différentes cultures ? Qu’y a-t-il de commun entre les formes gestuelle, orale, graphique, linguistique et mathématique ? Et comment préparer les enfants aux apprentissages scolaires de manière auto-poétique ?