ÉDITION GRANDS ENTRETIENS
de rapports et de documents qu’il leur serait matériellement impos- sible de traiter sans l’aide d’une IA. L’objectif n’est donc plus de vérifier qu’ils savent résumer une documentation volumineuse, mais qu’ils savent mobiliser l’IA pour produire une analyse perti- nente, structurée et critique. Vous avez récemment échangé avec de nombreux professeurs de classes préparatoires à l’occasion du congrès de l’APHEC. Qu’est- ce qui vous a le plus marqué ? G.C. Ce qui m’a le plus frappé, c’est le constat de professeurs venus échanger à la suite de ma conférence : au-delà des questions techniques relatives à l’usage de l’IA, ils observent une inquiétude nouvelle apparaître chez certains étudiants. Beaucoup développent un véritable complexe d’infériorité face à l’IA. Ils se demandent par- fois quel est le sens de leurs efforts si une machine semble capable de produire en quelques secondes une dissertation de culture générale ou une analyse géopolitique qui pour- raient être gratifiées d’excellentes notes. Mais c’est oublier une chose essentielle : la classe préparatoire ne prépare pas un concours contre l’intelligence artificielle. Les élèves se préparent à être meilleurs que les autres candidats. Renoncer à ap- prendre parce qu’une machine pro- duit une réponse est précisément le meilleur moyen de lui laisser prendre l’avantage. Quel conseil donneriez-vous aujourd’hui à un étudiant de classe préparatoire face à l’IA ? G.C. Je lui conseillerais d’abord de développer une véritable culture de l’outil. Non pas pour contour- ner les difficultés ou gagner du temps à tout prix, mais pour comprendre ce qu’il sait faire… et ce qu’il ne sait pas faire. Il faut conserver une mentalité explora- trice. Utiliser l’IA pour créer un site, lancer un projet, développer une idée, explorer une intuition entrepreneuriale ou débloquer une situation nouvelle me paraît beaucoup plus formateur que de lui déléguer un devoir de philoso- phie. La bonne utilisation de l’in- telligence artificielle est celle qui nous fait grandir plutôt que celle qui nous dispense de réfléchir. ■
La connaissance après ChatGPT À l’ère de l’IA, continuer à apprendre
Professeur de Finance et de Data Science à emlyon, Guillaume Coqueret dirige également l’Artificial Intelligence in Management Institute (AIM). Les adhérents de l’APHEC présents lors du congrès 2026 ont pu découvrir une partie de ses travaux de recherche, consacrés à la finance durable, à l’intelligence artificielle et à leurs conséquences sur le monde de l’entreprise. Dans cet entretien, il décrit le changement profond de notre rapport au savoir à l’ère de l’IA. Que faut-il encore apprendre lorsque la machine produit des réponses en quelques secondes ? Pourquoi les connaissances deviennent-elles, paradoxalement, encore plus indispensables ?
Guillaume Coqueret, professeur à emlyon.
Si une très grande partie des tâches aujourd’hui confiées à un métier devient automati- sable, quelle sera demain la valeur ajoutée du diplômé? Je suis sur le point de publier les conclusions de mes re-
continuent d’halluciner! Celui qui ne possède pas les connaissances nécessaires ne pourra tout simple- ment pas s’en rendre compte. Fi- nalement, l’intelligence artificielle ne nous demande pas moins de compétences, elle nous oblige à en développer davantage. Concrètement, comment l’IA est-elle entrée dans votre salle de cours ? G.C. En 2023, l’arrivée de ChatGPT a provoqué un véri- table choc dans l’enseignement supérieur. Beaucoup d’établisse- ments se sont d’abord demandé comment empêcher les étudiants de l’utiliser. Cette question est aujourd’hui derrière nous. L’IA s’est imposée dans les entre- prises comme dans la société. Notre responsabilité n’est plus de l’interdire, mais d’apprendre aux étudiants à s’en servir intel- ligemment. Nous l’avons donc intégrée aussi bien dans nos en- seignements que dans nos moda- lités d’évaluation. Mes collègues d’emlyon et moi-même l’utilisons pour produire des cas, générer des jeux de données ou imaginer de nouveaux sujets. Personnellement, je m’en sers pour créer ce que j’appelle un « benchmark inférieur ». Je de- mande d’abord à une IA de ré- pondre au sujet, puis je présente cette production aux étudiants avec une consigne très simple : « Faites mieux ». L’IA devient ain- si non pas une réponse, mais un niveau minimal à dépasser. Cette logique irrigue aussi nos évalua- tions. Dans mon cours de finance verte, les étudiants doivent analy- ser en trois heures une quantité
Vos recherches portent autant sur la finance durable que sur l’intelligence artificielle. Quels sont vos sujets actuels ?
par Stéphanie Ouezman
Guillaume Coqueret. Mes re- cherches s’articulent aujourd’hui autour de deux grands axes. Le pre- mier concerne en effet la finance durable. Je travaille notamment sur la manière dont les données extra-financières (critères ESG, empreinte carbone ou biodiversi- té) peuvent être intégrées dans la construction des portefeuilles d’in- vestissement. Je collabore actuel- lement avec des équipes d’HSBC autour des conséquences du chan- gement climatique sur les marchés financiers à partir de scénarios éla - borés par le GIEC. Mon second grand champ de re- cherche est l’intelligence artificielle. J’ai d’abord travaillé sur le machine learning appliqué aux données financières. Aujourd’hui, je m’in - téresse surtout à l’IA générative et à ses conséquences bien au-delà de la finance. Mes travaux de re - cherche les plus récents portent sur une question qui me paraît essentielle : quel sera l’impact de l’IA générative sur le modèle éco- nomique des business schools ? Si l’intelligence artificielle conduit les entreprises à recruter moins de diplômés, la promesse historique des écoles de commerce est néces- sairement interrogée. Pendant des décennies, elles ont pu dire : « Ve- nez vous former chez nous, vous trouverez un emploi qualifié qui valorisera votre diplôme. » Mais si les besoins des entreprises évoluent profondément, cette proposition de valeur devra elle aussi évoluer.
cherches sur ces questions dans un papier intitulé : “ Will business schools survive the era of Generative AI ? ” L’IA impacte les recrutements, mais réduit- elle aussi l’importance des connaissances ? G.C. Contrairement à ce que l’on imagine souvent, l’arrivée de l’IA ne nous a pas conduits à alléger les enseignements. Bien au contraire. Le paradoxe est même frappant, je parle en tout cas pour ma disci- pline : les étudiants doivent tou- jours maîtriser les connaissances fondamentales de la finance, mais ils doivent désormais apprendre, en plus, à utiliser efficacement l’in - telligence artificielle. Et surtout, ils doivent être capables d’en évaluer les productions. À mes yeux, le véritable défi des trois à cinq pro - chaines années réside dans nos ca- pacités à apprendre à vérifier ce que produit l’IA. Les connaissances ne disparaissent pas, mais changent de fonction. Elles servent désormais à exercer un jugement critique sur les contenus générés par la machine. Aujourd’hui, n’importe quel étu- diant peut demander à une IA de produire en quelques minutes une présentation de plusieurs dizaines de slides . Encore faut-il être capable de repérer les raisonnements ban- cals, les concepts mal employés, les incohérences, les transitions artificielles ou les chiffres erronés, car même les meilleurs modèles
NUMÉRO DOUBLE La Lettre de Major Prépa #16 & 17
Avril/Juin 2026 p. 6
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