Pour intégrer la robotique et l’IA dans leurs programmes, les écoles françaises et les écoles d’ingénieurs utilisent diverses méthodes pédagogiques et s’efforcent de créer un environnement d’apprentissage motivant qui stimule les neurones de tous. Mais qui dit robotique, dit aussi programmation, ce qui peut effrayer les néophytes.
Heureusement, la robotique s’est grandement démocratisée avec les formations et les ressources en ligne au cours de ces dernières décennies, si bien que l’accès à l’IA et à la robotique pour tous est devenu une réalité. En effet, il est désormais plus facile pour le grand public de s’y initier. Alors, comment les établissements de formation enseignent-ils l’IA et la robotique aux étudiants ingénieurs ?
Comment les écoles d’ingénieurs organisent-elles leurs programmes pour enseigner l’IA et la robotique ?
Dans les écoles de robotique et d’IA, le recours à une variété de tactiques et méthodes d’enseignement en classe concourt au développement général des apprenants. L’apprentissage n’a pas seulement vocation à améliorer leur capacité à résoudre des problèmes.Il vise aussi à leur conférer une réflexion critique. Afin de garantir la pertinence des programmes sur la robotique et l’automatisation dans le cadre d’une formation d’ingénieur, leur conception doit tenir compte de certains points fondamentaux.
Une bonne compréhension des concepts fondamentaux
Il est essentiel dans un premier temps que les élèves s’approprient les bases et les concepts fondamentaux. Avant de commencer le programme d’étude, il s’agit d’abord de cerner les notions de cinématique, des systèmes robotiques et de contrôle, de comprendre comment fonctionnent les capteurs et les actionneurs, de bien connaître les outils et langages de programmation utilisés en robotique,
S’exercer dans des conditions réelles
Les écoles d’ingénieurs intègrent dans leurs programmes de robotique et d’IA de nombreuses possibilités d’expériences pratiques. Sont mis à disposition des apprenants des laboratoires de robotique équipés de différents types de robots, y compris des systèmes d’automatisation. Le but est de les aider à se mettre à l’épreuve dans des scénarios réels.
C’est ainsi qu’ils appliquent leurs connaissances théoriques. Les partenariats avec les industriels sont aussi de bons moyens de leur donner accès à des installations de pointe en vue de relever les défis propres à l’industrie.
La discussion centrée sur l’étudiant : une des clés de l’efficacité des programmes dans les écoles d’IA et de robotique
À travers la collaboration et la participation, cette technique d’apprentissage soutient les étudiants dans la compréhension des sujets en rapport avec l’IA et à la robotique. Cela fonctionne aussi avec les concepts de l’ingénierie en général. Impliquant une discussion en profondeur des problèmes et des idées, cette méthode optimise les capacités de mise en œuvre des étudiants tout en les rendant plus confiants et plus productifs.
Des groupes de discussion sont formés avec quelques élèves, avec un animateur désigné pour chacun d’entre eux. Après la session de pratique, le formateur qui a observé chaque équipe se concerte brièvement avec chaque animateur pour faire un feedback et commenter le leadership qu’il a manifesté avec son équipe. Ces réunions de feedback sont davantage une sorte de coaching qu’une évaluation de notes.
Le travail en équipe et la collaboration
Les projets de robotique et d’automatisation se font souvent en équipe pluridisciplinaire afin de permettre aux futurs ingénieurs de développer leur sens du relationnel et des compétences techniques. Ce faisant, ils doivent comprendre l’importance de résoudre collectivement les problèmes et de savoir s’exprimer clairement. Ce qui améliore non seulement leurs compétences opérationnelles mais aussi leurs compétences communicationnelles.
L’apprentissage en situation
Pédagogie innovante connue aussi sous l’appellation « méthodologie d’apprentissage situé », l’apprentissage en situation rejoint les programmes de robotique pratiques. Sa particularité est de valoriser les projets, dans une unité de premier cycle par exemple. Contenu, communauté, contexte et participation sont les lignes directrices qui guident cette pédagogie d’enseignement.
L’apprentissage en situation
Les stages et les collaborations avec les entreprises
Il existe souvent un fossé énorme entre les applications du duo IA/robotique dans le monde réel et dans la sphère scolaire et universitaire. Pour le combler, la coopération entre organismes de formation et les leaders de l’industrie s’annonce comme une aide inestimable. Les collaborations établies sous forme de stages en robotique, conférences ou visites d’entreprises sont indispensables pour que les étudiants puissent acquérir une expérience pratique, voir les applications réelles de ces technologies et les pratiques industrielles.
Travailler sur des projets communs en vrai dans des industries recourant à l’automatisation offre aux apprenants une occasion de s’exposer aux outils et aux technologies qui y sont fréquemment utilisés. C’est ainsi qu’ils peuvent se familiariser avec les systèmes de contrôles, les logiciels de simulation et la réalité du métier. Une fois leur diplôme en poche, ces élèves sont tout de suite opérationnels.
La gamification
L’apprentissage des matières techniques comme l’IA et la robotique nécessite une bonne mémorisation et de la créativité qui s’acquièrent par l’action. C’est pourquoi les écoles d’ingénieurs choisissent souvent de rendre leurs programmes plus ludiques avec les jeux afin de stimuler la curiosité et l’intérêt des participants.
La gamification revêt ainsi un intérêt croissant dans l’enseignement de ces disciplines. L’engagement des étudiants s’en trouve accru. Avec l’apprentissage par projet, la formation met en avant le plaisir et le jeu tout en restant en rapport avec les concepts théoriques de codage. La compétitivité positive des élèves est aussi favorisée par la conception de leurs propres robots.
En équipe, ils construisent des prototypes ou des modèles fonctionnels sous tous les rapports, impliquant une augmentation graduelle de leur complexité ou de leurs fonctionnalités. Ils peuvent développer des bras robotiques, des applications industrielles, des véhicules autonomes. L’organisation d’une course de robots est aussi une bonne idée.
La classe inversée
Une autre méthode novatrice à introduire dans les programmes de robotique mobile ou d’IA dans les écoles françaises pourrait être la classe inversée. Cette technique d’apprentissage a vocation à inciter les élèves à s’impliquer davantage.
Dans une classe inversée, les apprenants font leurs recherches à la maison et les exposent à l’école afin de mettre en pratique leurs trouvailles. Cette approche repose sur des exposés, des débats et des expériences en laboratoires et sur des plateformes variées. Les vertus de la classe inversée sont une confiance renforcée des élèves, des capacités d’analyse améliorées.
Rôle de l’expérience pratique dans la préparation des étudiants aux métiers de la robotique et de l’automatisation
Si la base théorique solide est vitale en formation robotique, l’expérience pratique l’est tout autant. C’est à travers des scénarios du monde réel que les étudiants apprennent à traduire des concepts théoriques en solutions fonctionnelles. Mettre en application les concepts théoriques appris en cours est prépondérant pour les faire accéder à des compétences précieuses en matière de résolution de problèmes.
Les spécialisations et cours à option
Les écoles d’ingénieurs proposent parmi leurs programmes des cours spécialisés et des cours à option afin de satisfaire les aspirations professionnelles et divers intérêts des apprenants. Les choix ne manquent pas entre la vision par ordinateur, l’intelligence artificielle, la mécatronique, les systèmes autonomes ou encore la théorie du contrôle. Cette personnalisation de programme d’études favorise un choix de projet professionnel axé sur le domaine d’intérêt de chacun.
Les AI LABs et Robot LABs
Dans un souci de mieux préparer les étudiants à leur futur professionnel, les formateurs introduisent l’IA dans les programmes de STEM et d’ingénierie. Les laboratoires d’IA offrent un terrain propice pour explorer les concepts abstraits de cette technologie à des scénarios de la vie réelle. Les élèves y apprennent les algorithmes de lissage, la réalité virtuelle, l’apprentissage automatique, les capteurs de mouvement, l’affichage et les algorithmes de contrôle.
Les écoles sont dotées de stations d’apprentissage modulaires équipées et à la pointe de la technologie. Les écoles sont également dotées de laboratoire robotique humanoïde afin de découvrir le fonctionnement des robots. Une station de téléopération permet d’en savoir un peu plus sur la robotique utilisée pour tes tâches complexes telle que la détection des bombes ou la réalisation des tâches à distance…Les étudiants ingénieurs utilisent une variété de stations pour leurs activités pratiques et leurs recherches.
La robotique et l’IA dans les écoles françaises : l’importance de bien structurer les programmes
Fournir une expérience d’apprentissage interactive et pertinente aux étudiants implique un programme d’études bien structuré, conçu avec le concours d’académiciens et d’experts de l’industrie de la robotique et l’IA. Les cours portent sur des concepts multidisciplinaires, dont la vision artificielle, les cobots et l’industrie 4.0, l’apprentissage automatique, l’informatique de pointe, l’IdO.
En outre, d’autres sujets sont incontournables comme les principes de l’IA et de la robotique, les mathématiques pour les systèmes intelligents, le ML, l’analyse des données massives, etc. pour pouvoir mettre en œuvre des projets d’IA et implémenter cette technologie dans la robotique. Cependant, devant les applications quasi infinies et les vastes sujets couverts par les cours, les sujets traités doivent aboutir à une expertise spécifique et correspondre aux compétences attendues.
Ce, afin de répondre aux besoins de l’industrie. La participation des apprenants à des programmes d’échange entre étudiants dans d’autres universités où des recherches sur les domaines sont menées apparaît également nécessaire. Enfin, une évaluation des compétences des élèves donne des indications sur la pertinence des programmes de robotique et d’IA au sein des écoles. Elle peut se faire à l’aide d’un portfolio numérique par équipe, avec un compte-rendu de missions, des vidéos, un projet final, des QCM, etc.
