[L’Actu – Avril 2026]

IA : un grand chercheur à la rencontre des étudiants

Deux amphis étaient dédiés au scientifique ce jour-là, dont un proposant une retransmission en direct pour ceux qui n’avaient pas pu avoir de place dans l’amphi principal, comble ce jour-là. Comble parce que c’est une référence mondiale des mathématiques appliquées qui était attendue, comme aime le qualifier le professeur des universités à l’origine de cette invitation, Charles Dossal, enseignant à l’INSA de Toulouse et chercheur à l’Institut de Mathématiques de Toulouse.

Stéphane Mallat affiche en effet un « pedigree » remarquable. Il a été, entre autres, professeur de mathématiques appliquées à l’Institut Courant (New York University), puis à l’École Polytechnique à Paris et à l’École Normale Supérieure (ENS), avant d’être titulaire, à partir de 2017, de la chaire « Science des données » au Collège de France. Aujourd’hui, il est aussi membre de l’Académie des sciences, de l’Académie des technologies et membre étranger de la National Academy of Engineering des États-Unis. Spécialisé dans les mathématiques appliquées au traitement du signal et à l’intelligence artificielle, ses contributions ont révolutionné des domaines allant de la compression d’images à l’apprentissage automatique et il travaille beaucoup sur l’établissement de modèles basés sur l’IA et non sur des équations pour faire des prévisions météorologiques. Sa médaille CNRS, récompensant un parcours exceptionnel à l’interface entre mathématiques et informatique, s’ajoute à d’autres récompenses importantes : le prix Blaise Pascal, le grand prix EADS de l’Académie des sciences, le prix Friedrich Gauss, le prix Milner de la Royal Society et le prix Fourier de l’IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers).

L’incorporation progressive de l’IA dans les cours de l’INSA Toulouse depuis les années 2010

Si cette rencontre a suscité tant d’intérêt, c’est parce qu’elle s’adressait à des étudiants déjà « nourris à l’IA », notamment ceux de la spécialité Mathématiques appliquées du département de Génie mathématique et modélisation (GMM). Spécialité qui se divise en deux filières arborant une coloration « intelligence artificielle », même si ce virage ne date pas d’hier, comme le relève Charles Dossal. « Depuis une quinzaine d’années, on a successivement parlé de machine learning, de Big Data, de réseaux de neurones convolutifs, d’IA générative… Ce sont des mots-clés qui traduisent seulement une évolution d’une approche des maths : la profusion des données disponibles sur le net – mesures, images, etc. – a en effet amené les chercheurs à s’inspirer davantage de données réelles plutôt que de s’appuyer sur des équations pour construire des modèles. Et l’INSA Toulouse a incorporé ces méthodes au fur et à mesure dans sa formation à partir des années 2010. »

À l’INSA, quelles formations en IA et quels débouchés ?

Aujourd’hui, le département GMM porte donc deux formations (de la 3e à la 5e année) qui mènent au diplôme spécialité Mathématiques Appliquées. Dans la formation « classique » sous statut étudiant, les étudiants acquièrent les outils mathématiques centraux – optimisation, apprentissage automatique, traitement du signal, modélisation statistique, calcul haute performance – et les appliquent sur des problèmes concrets. Le département a également ouvert en 2020 la formation ModIA (Modélisation et intelligence artificielle), par voie d’apprentissage, qui permet de valider en plus un autre diplôme puisqu’elle est co-habilitée par l’INP-ENSEEIHT (diplôme spécialité Informatique et télécommunications). Sa spécificité ? C’est une formation à l’IA hybride : les futurs ingénieurs sont capables de mobiliser à la fois les outils mathématiques rigoureux pour de la modélisation et les méthodes d’apprentissage automatique les plus récentes, notamment dans des contextes où la donnée seule ne suffit pas. Et comme ModIA s’inscrit dans les objectifs de l’Institut interdisciplinaire d’intelligence artificielle de Toulouse (ANITI), l’un des quatre instituts 3IA nationaux, les étudiants bénéficient d’un écosystème de recherche d’exception.

Outre une forte hausse de débouchés dans la Data Science et l’IA, en particulier pour les diplômés de ModIA (34 % des débouchés des promotions récentes contre 6 % entre 2005 et 2009), les projets concrets donnés par des entreprises ou des laboratoires confirment les attentes du monde socio-économique dans des domaines très divers. Les étudiants ont pu, par exemple, être sollicités pour : la conception, à partir de données, de modèles de détection automatique d’événements géophysiques (séismes, éruptions volcaniques, explosions) ; la mise en place d’un système de recherche augmentée dans un corpus de documents scientifiques ; l’automatisation de l’inspection des tours aéroréfrigérantes d’EDF (dont les surfaces en béton peuvent atteindre 50 000 m²) ; le développement de modèles d’IA générative pour la génération d’alliages métalliques aux propriétés sur mesure ; l’utilisation de l’IA multimodale pour la détection de la désinformation climatique…

Prendre de la hauteur et être capable d’appréhender les futures évolutions

Parce qu’ils sont donc déjà confrontés à un enseignement technique – du fonctionnement d’un réseau de neurones jusqu’au codage -, les étudiants étaient plutôt invités, pour cette conférence, à prendre « un peu de hauteur de vue sur ces outils ». « Stéphane Mallat était attendu pour leur apporter un regard différent, mettre en lumière des liens entre des domaines très différents, différentes méthodes, différents champs scientifiques… Les ‘recettes’ d’aujourd’hui, les outils qu’on leur présente actuellement ne sont pas forcément celles de demain. ChatGPT relevait de la science fiction en 2018 pour la plupart d’entre nous ! Il faut donc suffisamment de hauteur de vue pour se projeter sur un temps long et appréhender ces évolutions, car les technologies évoluent tellement vite que si on ne sait appliquer qu’une ‘recette’, cela ne marchera que 3 ou 4 ans. »

La direction donnée à cette intervention s’inscrit dans la philosophie portée par l’INSA Toulouse, « former des ingénieurs humanistes qui auront, certes, des compétences techniques, mais qui, surtout, vont se poser des questions sur ce qu’ils apprennent, pourquoi ils le font, quel impact cela va avoir, etc. », souligne encore Charles Dossal.

Rédaction : Camille Pons, journaliste

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