Dans le cadre d’un hackathon en 2017, je présentais CoursetomiZed, un projet d’apprentissage adaptatif. L’objectif : passer rapidement sur les notions que l’élève maîtrise déjà et prendre le temps d’expliquer les autres. Le projet avait remporté le premier prix du Pedagogical Innovation Challenge de l’EDHEC.

Restait à préparer les cours. Un expert devait écrire plusieurs versions des explications pour différents profils d’élèves, puis organiser les concepts et leurs prérequis. Chaque variante devait être préparée à l’avance. Cette charge de travail était trop importante et a conduit à l’échec du projet.

Avec Learn Your Way, présenté en septembre 2025, Google part d’un manuel pour générer des explications adaptées au niveau et aux centres d’intérêt de l’élève. Plus besoin de rédiger chaque variante à la main.

L’idée de CoursetomiZed n’était peut-être pas mauvaise, mais elle est arrivée trop tôt. J’envisage d’ailleurs de la ressusciter pour m’aider dans ma reprise d’études à l’universitéCet article n’est pas encore publié.Pourquoi reprends-je mes études ?Cet article n’est pas encore publié..

Combien d’autres idées avons-nous rangées dans un tiroir sans jamais penser à les en ressortir ?

Nos hypothèses ont une durée de vie

Dans son intervention à Rails World 2024, David Heinemeier Hansson parle de « cache invalidation of mental models » : l’invalidation du cache de nos modèles mentaux.

Une fable raconte que des singes sont punis lorsqu’ils grimpent chercher des bananes. Ils apprennent aux autres à ne pas grimper. La punition cesse, mais l’interdit reste. Des générations plus tard, les singes ne grimpent toujours pas chercher ces maudites bananes !

L’exemple de DHH m’y fait penser. Des développeurs adoptent des outils pour pallier les limites des navigateurs. Même quand le navigateur peut s’en passer, nous continuons à utiliser ces outils. Et nous voilà à perdre des heures sur une configuration webpack, à remettre en question tous nos choix de vie.

Un nouveau modèle d’IA sort toutes les 28 secondes. Nos habitudes arrivent-elles à suivre ?

« On a déjà essayé »

Nous écartons une fonctionnalité d’IA parce que le modèle se trompe trop souvent, répond trop lentement ou coûte trop cher. Quelques mois plus tard, un nouveau modèle pourrait faire l’affaire. Encore faut-il refaire l’essai.

« On a déjà essayé, ça ne marche pas. » Certes. Mais quand ? Et avec quoi ?

Le modèle échoue sur une tâche : nous la découpons en tâches plus petites. Le système devient plus complexe, mais plus fiable. Un nouveau modèle pourrait accomplir la tâche entière avec la même fiabilité et pour moins cher. Plus simple, moins cher. Tout bénef. Encore faut-il penser à simplifier. Boris Cherny pousse ce raisonnement plus loin : chez Anthropic, il explique construire pour les modèles attendus dans six mois. Pourquoi passer six mois à contourner une limite qui pourrait avoir disparu à la livraison ?

Ce qui ne marchait pas hier peut fonctionner aujourd’hui. Et ce qui était nécessaire hier ne l’est peut-être plus.

Une hypothèse valide aujourd’hui peut être invalide six mois plus tard. Quid des hypothèses d’il y a cinquante ans ?!

Ressuscitons certaines de nos idées

Nous avons mis des décennies d’idées à la corbeille 🗑️. Certaines avaient de bonnes raisons d’y finir. Avant de cliquer sur « Vider la corbeille », regardons si quelques-unes méritent d’en sortir.

J’aimerais relire l’histoire de l’IA sous cet angle. Qu’avons-nous abandonné faute de données, de puissance de calcul ou de temps humain ? Et qu’est-ce qui coince encore aujourd’hui ?

Prenons les systèmes experts : ils appliquent des règles pour tirer des conclusions. CoursetomiZed fonctionnait ainsi pour estimer les connaissances de l’élève. Ces règles coûtent cher à écrire et à maintenir. Un LLM pourrait-il automatiser ce travail ? J’y reviendrai dans un article dédiéCet article n’est pas encore publié.Les systèmes expertsCet article n’est pas encore publié..

Conclusion

En 2017, CoursetomiZed demandait une quantité de préparation trop importante. L’IA peut-elle résoudre ce problème et rendre CoursetomiZed viable ?

« J’ai déjà essayé, ça n’a pas marché. » Oui, en 2017. Nous sommes en 2026 : je peux bien rouvrir le dossier.

Lequel de vos projets revisiteriez-vous aujourd’hui ?