Journée enseignement 2026

Campus Pierre et Marie Curie, salle RC27, 4 rue Jussieu, 75005 Paris et en ligne

Date de l'événement :

Enseigner la programmation à l’ère de l’IA : quels apprentissages, quelles pratiques ?

Cette journée a lieu en hybride le mercredi 2 décembre 2026

Campus Pierre et Marie Curie, Bâtiment Atrium, salle RC27, 4 place Jussieu

Les outils d’intelligence artificielle capables de générer, expliquer ou modifier du code sont désormais accessibles aux enseignants comme aux apprenants. Leur utilisation dans les situations d’enseignement et d’apprentissage de la programmation ouvre de nouvelles possibilités, mais soulève également des interrogations sur les connaissances et les compétences acquises dans ce contexte.

Si un outil peut produire du code à la demande, expliquer une erreur ou proposer une solution, que reste-t-il à apprendre et surtout à comprendre ? Dans quelle mesure l’utilisation de ces outils permet-elle réellement d’appréhender les concepts fondamentaux de la programmation ?
Comment apprendre à raisonner, à décomposer un problème, à concevoir un algorithme ou à comprendre les mécanismes d’un programme lorsque l’IA intervient dans une partie de ces activités ? À l’inverse, peut-elle constituer un support permettant aux apprenants d’aller plus loin dans leur compréhension ?
Ces questions invitent également à interroger les pratiques des enseignants : quelles activités proposer, quelles compétences développer, quelle place accorder à l’IA et comment évaluer les apprentissages dans ce nouveau contexte ?

Les discussions seront alimentées par des expériences d’enseignement, des pratiques industrielles, ainsi que des apports en didactique et en cognition.


Intervenants

  • Jean-Marie CHESNEAUX, Inspecteur général de l’éducation, du sport et de la recherche, Doyen du groupe informatique, en charge du suivi de l’enseignement NSI.
  • Marc DE FALCO, Inspecteur général de l’éducation, du sport et de la recherche, Responsable du Pôle Données, IA et Numérique, membre du groupe informatique.
  • Cédric FLUCKIGER, Professeur en Sciences de l’Éducation et de la Formation, laboratoire CIREL, Université de Lille.
  • Sébastien HOARAU, Maitre de Conférence en Informatique, Université de la Réunion, Laboratoire d’Informatique et de Mathématique, IREM.
  • Henri D’AGRAIN, Délégué général du CIGREF.
  • Anne-Claire HAURY, Anne-Claire Haury, Ingénieure logicielle chez Google, professeure associée (PAST) au Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisation (LPSM) de Sorbonne Université.
  • Jill-Jênn VIE, Chargé de recherche, Inria Saclay, Equipe Soda, enseignant à l’Ecole polytechnique, membre du CSEN.
  • Amel YESSAD, Maîtresse de conférences HDR, Co-responsable de l’équipe MOCAH, LIP6, Sorbonne Université.

Programme

  • 09:30 – 10:00 Café d’accueil ☕🥐
  • 10:00 – 11:15
  • 11:15 – 12:30
    • Cédric Fluckiger, L’IA générative pour écrire: déléguer, faire confiance quand les normes sont incertaines
      Les IA génératives transforment les conditions de production de l’écrit, qu’il s’agisse d’un texte académique ou d’un programme : la programmation est elle aussi une pratique d’écriture, avec ses genres, ses normes et ses formes d’auctorialité. En nous appuyant sur une enquête auprès d’étudiants sur leurs usages de l’IAg pour écrire des textes, nous interrogerons ce que ces outils font à l’activité d’écriture : que peut-on déléguer, et que doit-on garder pour soi ? À quelles conditions faire confiance à ce qui est produit, texte ou code ? Et comment les scripteurs, étudiants comme programmeurs, règlent-ils leurs usages lorsque les normes qui en définissent la légitimité restent incertaines ? Ces résultats sur des textes académiques peuvent-ils éclairer l’écriture en programmation?
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    • Sébastien Hoarau, IA et compétences de la pensée informatique : retour d’expérience en apprentissage de la programmation
      Une activité de programmation mobilise de nombreuses compétences de la pensée informatique. Parmi elles, la compétence Évaluer, parfois moins visible que celles liées à la conception et à l’écriture du programme, prend une importance particulière avec l’essor des outils d’IA générative. Dans les pratiques professionnelles de développement, être capable d’évaluer rapidement la pertinence, la correction et l’intégrabilité d’une solution produite par une IA devient une compétence nécessaire. Dans l’enseignement de la programmation, les outils d’IA générative offrent aux apprenants une grande diversité de propositions pour un même problème, allant de solutions incorrectes ou fantaisistes à des solutions fonctionnelles mais inutilement complexes. Cette diversité constitue une opportunité pour placer les apprenants dans des situations répétées d’analyse, de comparaison et de critique de programmes, et ainsi faire de la revue de code un support d’apprentissage de la compétence Évaluer.       Nous présentons dans cette communication un retour d’expérience mené auprès d’étudiants de première année dans le cadre d’un enseignement de la programmation.
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  • 12:30 – 13:30 Pause déjeuner 🥪🥙🥗
  • 13:30 – 14:45
    • Henri d’Agrain, Titre_à_venir
      Résumé à venir
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    • Anne-Claire Haury, Accueillir l’IA en TP : le pari d’une enseignante et ingénieure dans le doute
      L’intégration croissante de l’IA générative bouscule les pratiques dans le métier de développeur. En tant que Software Engineer chez Google et PAST à Jussieu, j’observe cette évolution au quotidien. Lors de cette présentation, j’évoquerai d’abord comment l’IA modifie mes propres pratiques de développement dans l’industrie. Je partagerai ensuite comment cette réalité professionnelle influence mes choix pédagogiques. J’ai en effet fait le pari d’encourager mes étudiants à utiliser l’IA dans leurs travaux. C’est une démarche qui s’accompagne de doutes, mais qui me semble nécessaire pour les préparer à leur futur environnement de travail, tout particulièrement dans un contexte où beaucoup sont angoissés face à l’avenir de la profession. Nous discuterons du cadre pratique dans lequel j’autorise cet usage, des apprentissages visés, et des défis complexes que cela soulève – notamment en matière d’évaluation – afin de nourrir nos réflexions communes.
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    • Amel Yessad, L’IA au service de l’apprentissage de la programmation : quelques exemples issus de la recherche
      Les recherches IA en éducation (AIED) investissent de plus en plus le domaine de la Computer Science Education, notamment pour l’apprentissage de la programmation. À travers AlgoPython, Pyrates et SPY, cette présentation illustre différentes approches intégrant l’IA pour accompagner et personnaliser l’apprentissage de la programmation.
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    • Jill-Jênn Vie, L’IA pour l’apprentissage de la programmation
      Comment l’IA peut-elle rendre l’apprentissage plus facile, plus personnalisé, plus intense ou motivant et quels sont les impacts observés dans la littérature ? Je présenterai quelques études impliquant l’utilisation de LLM dans un cadre d’apprentissage ou pour augmenter l’enseignant.
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  • 15:10 – 15:40 Pause-café ☕
  • 15:40 – 17:10 Table ronde
  • Clôture de la journée

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Lieu

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  • 📍 Campus Pierre et Marie Curie, salle RC27, 4 rue Jussieu, 75005 Paris
  • Accès
    • RER
      • pas de RER directement à proximité
    • Métro
      • lignes 7 et 10 – station Jussieu
    • Bus
      • lignes 67 et 89 : Arrêt Jussieu.
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Remerciements

Mis en ligne le 02/10/2026