Pouvez-vous vous présenter ?
J’enseigne en génie industriel et je mène mes recherches au sein d’un laboratoire d’économie appliquée, où j’utilise et adapte les outils de la science des données pour analyser des données issues de l’économie.
Je suis également membre du Conseil pédagogique d’EFELIA, adossé au MIAI Cluster IA. Au sein du Département de la Formation Professionnelle, j’interviens plus particulièrement sur la conception de certificats et de formations autour de l’IA appliquée.
Quel est votre parcours ?
J’ai suivi un parcours universitaire classique : un master, une thèse puis un recrutement comme maître de conférences à Grenoble INP - UGA.
Ce qui est intéressant dans les projets de recherche que j’ai développés, c’est que l’intelligence artificielle y est mobilisée à la fois comme outil de recherche et comme objet d’étude. Par exemple, avec mes doctorants, nous avons analysé la manière dont les consommateurs adoptent des produits éco-responsables ou innovants, ou encore la façon dont des managers s’engagent dans des stratégies d’économie circulaire notamment en adoptant des outils d’IA.
Dans ces travaux, l’IA permet d’exploiter des données issues d’enquêtes et d’observations, sur des thématiques mêlant technologie, décision et soutenabilité.
Pourquoi aborder la question de l’IA dans vos recherches et l’enseignement ?
La question de l’IA est passionnante, notamment parce que sa définition n’est pas évidente et dépend beaucoup des interlocuteurs. Pour ma part, je vois l’IA comme une automatisation de l’aide à la décision à partir des données.
Historiquement, cela recouvre ce que l’on appelait le data mining ou la business intelligence. Mais aujourd’hui, l’aide à la décision intègre aussi des données dites « non classiques », proches de la perception humaine : le texte, l’image, le son, etc.
C’est là que les LLM deviennent particulièrement intéressants. Ils nous amènent à appliquer des outils de science des données à des objets plus souples, plus complexes, et à connecter entre eux des champs disciplinaires qui dialoguaient peu auparavant.
En plus de votre implication en formation initiale, pourquoi travailler avec la Formation Pro ?
À Grenoble INP – Génie Industriel, je forme des futur·es ingénieur·es qui vont ensuite exercer en entreprise. En parallèle, je participe à un projet appelé Accel 4.S, dans lequel nous analysons le positionnement des entreprises vis-à-vis de l’IA : leurs usages, leurs besoins, leur niveau de compréhension.
Ce travail met en évidence un besoin fort, non seulement technique, mais surtout de compétences managériales de projet d’IA et d’acculturation.
Le rôle de la Formation Professionnelle est justement de se situer à l’intersection entre les compétences acquises en sortie d’école et celles requises en entreprise. Lorsqu’un jeune diplômé arrive dans une organisation avec des notions d’IA, il peut se retrouver face à des collègues qui ne partagent pas ce langage.
Les formations que nous construisons visent à créer un pont : elles permettent aux collaborateurs de mieux formuler leurs besoins, et aux jeunes diplômés de ne pas se retrouver isolés. C’est un levier essentiel pour faciliter les recrutements, les collaborations et la montée en compétences collective.
Qu’est-ce qui vous plaît dans les fonctions que vous occupez aujourd’hui ?
J’apprécie beaucoup ce va-et-vient entre un travail très opérationnel et une approche analytique rigoureuse des phénomènes économiques. Les acteurs industriels voient l’IA transformer profondément leurs pratiques, et mon rôle consiste à leur apporter des clés de compréhension et de décision.
Ce que j’aime particulièrement, c’est cette interdisciplinarité : l’IA ne se limite pas à des enjeux économiques ou monétaires. Elle soulève aussi des questions organisationnelles, sociales, environnementales… Avoir une vision globale est essentiel.
Le mot de la fin ?
Il faut considérer l’IA comme un objet multiple et complexe. J’aime bien l’image du mille-feuille : on y trouve des enjeux de données, d’informatique, de mathématiques, de décision, de gestion des risques, mais aussi des dimensions économiques et écologiques.
Lorsque l’on prend conscience de cette richesse, on mesure à quel point l’IA est capable de transformer nos pratiques, aussi bien professionnelles que personnelles. Cela invite à une approche lucide, nuancée et prudente de ses usages.
