À l’heure où l’intelligence artificielle envahit les démonstrations, génère du code en quelques secondes et donne l’illusion que tout devient simple, une question plus inconfortable s’impose : qu’est-ce que cela signifie vraiment “savoir” dans un monde où les réponses sont instantanées ?
Le vrai enjeu n’est pas ce que l’IA est capable de produire, mais ce que les humains sont capables d’en comprendre, d’en vérifier et d’en transformer en systèmes fiables.
C’est précisément là que l’éducation fait la différence. Et c’est là que le modèle de 42 Lausanne prend tout son sens. Non pas en cherchant à suivre chaque nouvelle vague technologique, mais en formant des profils capables d’évoluer dans un environnement où l’IA devient un outil parmi d’autres, puissant, certes, mais jamais autonome. À l’ère de l’IA générative, apprendre ne consiste plus à accumuler des réponses, mais à savoir poser les bonnes questions, tester les hypothèses, comprendre les limites et assumer les conséquences techniques des choix effectués.
L’IA comme révélateur : pourquoi la pédagogie compte plus que l’outil
À première vue, l’intelligence artificielle semble introduire une rupture radicale dans le champ éducatif. Jamais les outils n’ont été aussi accessibles, aussi performants, ni aussi spectaculaires. Générer du code, expliquer un concept complexe, traduire, corriger, résumer : autant de tâches qui relevaient hier encore de compétences expertes et qui sont aujourd’hui à portée de clic.
Pourtant, lorsque l’on observe les usages réels, une constante apparaît. Les environnements éducatifs qui tirent véritablement parti de l’IA sont rarement ceux qui l’ont adoptée le plus vite, mais ceux qui disposaient déjà de bases solides : une culture du numérique, des pédagogies actives, une autonomie réelle laissée aux apprenant·e·s. L’IA ne crée pas ces conditions; elle les révèle.
Cette réalité met à mal une idée largement répandue : celle selon laquelle l’IA pourrait “compenser” les faiblesses structurelles de l’éducation. En pratique, elle ne remplace ni l’effort cognitif, ni la compréhension profonde, ni la capacité à raisonner dans des situations nouvelles. Elle peut accélérer, suggérer, assister. Mais elle ne pense pas à la place de l’humain, et surtout, elle ne prend pas la responsabilité des systèmes qu’elle contribue à produire.
Apprendre à penser comme un·e ingénieur·e, pas à consommer des réponses.
C’est ici que le lien entre intelligence artificielle et pédagogie devient réellement intéressant. Car former à l’ère de l’IA ne consiste pas à enseigner des outils, mais à développer une posture. Une posture faite de doute méthodique, de vérification, d’expérimentation et d’itération. Autrement dit, exactement ce que l’on attend aujourd’hui d’un·e développeur·euse ou d’un·e ingénieur·e confronté·e à des systèmes complexes intégrant des modèles d’IA.
Le modèle pédagogique de 42 s’inscrit naturellement dans cette logique. Non pas parce qu’il “enseigne l’IA” au sens classique du terme, mais parce qu’il place les apprenant·e·s dans des situations où l’usage de l’IA devient un problème à résoudre, et non une solution magique. Lorsqu’un modèle génératif propose une réponse, la question n’est jamais “est-ce que ça marche ?”, mais “pourquoi ça marche, dans quelles conditions, et à quel prix technique ?”.
Du “vibe coding” à la réalité industrielle
Cette distinction est centrale à l’heure où l’on confond trop souvent démonstration et mise en production. Les outils d’IA donnent l’illusion d’une simplicité immédiate, parfois qualifiée de vibe coding, où le résultat semble fonctionner sans que l’on comprenne réellement ce qui se passe sous le capot. Or, dans un contexte professionnel, cette illusion se dissipe très vite. Déployer une solution intégrant de l’IA implique de maîtriser des architectures, des flux de données, des contraintes de performance, de sécurité et de maintenabilité.
C’est précisément ce passage, de l’expérimentation enthousiaste à la construction de systèmes fiables, que la pédagogie de 42 prépare à franchir. En confrontant les étudiant·e·s à des projets concrets, à des contraintes réelles et à l’évaluation par les pairs, elle développe une compétence devenue centrale à l’ère de l’IA : la capacité à transformer une idée techniquement séduisante en une solution robuste, compréhensible et responsable.
Le vrai enjeu : AI Literacy
Au cœur des débats sur l’intelligence artificielle en éducation se trouve une notion clé : l’AI literacy. Le véritable enjeu n’est pas d’avoir accès à l’IA, mais de savoir l’utiliser avec discernement. Travailler avec un LLM ne consiste pas à formuler de bons prompts, mais à être capable de tester, comprendre, vérifier et intégrer ses résultats dans des systèmes fiables, sécurisés et maintenables.
C’est précisément cette posture que cultive 42 Lausanne. En s’appuyant sur le peer-learning et l’intelligence collective, 42 fait le choix de l’humain là où d’autres misent sur l’automatisation. L’IA peut assister et accélérer, mais l’apprentissage profond reste un processus social.
Dans ce contexte, 42 ne promet pas une solution miracle. Elle propose un modèle pédagogique solide, capable d’évoluer avec l’IA sans perdre ce qui fait sa force : former des personnes capables de comprendre, de construire et de s’adapter.
Christophe Wagnière
CEO 42 Switzerland