Le Conseil supérieur de l'éducation, de la formation et de la recherche scientifique ne se contente plus d'observer la révolution de l'intelligence artificielle. Il s'en saisit pour bâtir une plateforme «agentique» et souveraine, conçue comme le système nerveux de ses activités. L'ambition institutionnelle majeure est de transformer la masse de ses données en un levier stratégique au service de l'évaluation des politiques publiques et de la décision. Dans un paysage mondial où l'intelligence artificielle redéfinit les contours de la connaissance et de la décision, le Conseil supérieur de l'éducation, de la formation et de la recherche scientifique prend un nouveau virage technologique. L'institution souhaite intégrer l'IA dans sa dynamique de fonctionnement, par la construction d'une «Plateforme IA-CSEFRS». Au-delà d'une simple acquisition d'outils, ledit projet dessine les contours d'une ambition nationale pour construire une mémoire institutionnelle intelligente, souveraine et résolument tournée vers l'action publique. Concrètement, il s'agit de concevoir et de déployer l'intelligence même de l'institution. Pour le CSEFRS, instance consultative indépendante chargée d'éclairer les politiques éducatives, l'enjeu est en somme de transformer l'océan de données que représentent les rapports annuels, études approfondies, procès-verbaux de sessions, données statistiques et les archives audiovisuelles en un levier stratégique, fiable et parfaitement sécurisé. Une vision qui transcende le technologique L'objectif premier, tel qu'énoncé dans le cahier de prescriptions spéciales, consiste à renforcer l'efficacité, l'efficience et la qualité des productions du Conseil. Cette quête se décline en plusieurs ambitions complémentaires : optimiser la prise de décision stratégique grâce à l'analyse prédictive de vastes corpus documentaires, appuyer l'évaluation des réformes éducatives par la modélisation de scénarios alternatifs, renforcer la veille scientifique et technologique par des systèmes intelligents de surveillance en temps réel, automatiser les tâches administratives pour libérer les équipes des activités répétitives, et enfin améliorer la communication interne et externe par le déploiement d'assistants virtuels conversationnels. La singularité du projet réside dans sa conception organique. L'étude est pensée pour se dérouler en mode agile, avec une implication constante des équipes techniques et des «ambassadeurs IA» issus des différentes entités du Conseil. Le transfert de compétences apparaît ainsi comme une condition sine qua non de la réussite, inscrite dans chacune des phases du projet. L'idée est de co-construire une capacité interne durable, assurant ainsi la pérennité et l'évolution de l'outil par et pour ses utilisateurs. Une Architecture de projet en quatre mouvements Le projet est structuré en quatre phases. La phase de cadrage et d'initialisation vise à poser des fondations solides. Elle apparaît cruciale pour aligner toutes les parties prenantes sur les objectifs, la méthodologie et la planification opérationnelle. Vient ensuite la phase d'identification, de catégorisation et de priorisation des cas d'usage. À travers une série d'ateliers collaboratifs animés par le titulaire, le Conseil doit identifier et classer ses besoins selon leur valeur ajoutée et leur faisabilité technique. L'enjeu est de séparer clairement les cas d'usage ordinaires et transversaux, qui concernent l'assistance à la rédaction, la synthèse documentaire ou la traduction, des cas spécifiques qui exigent une analyse documentaire avancée ou l'interrogation de bases de données structurées. La troisième phase, consacrée à la mise en place de la solution optimale pour les cas d'usage ordinaires, joue un rôle de démonstrateur et de conquête de la confiance. En déployant rapidement une solution intégrée à l'environnement Microsoft 365 existant, le projet vise à démontrer sa valeur de manière tangible. La quatrième phase représente véritablement la pierre angulaire de l'édifice, avec le déploiement de la plateforme dédiée aux cas d'usage spécifiques. Une plateforme agentique et souveraine L'examen attentif des spécifications de la phase 4 révèle que le CSEFRS exige une véritable plateforme cognitive reposant sur une architecture d'agents autonomes. Les exigences techniques formulées dans le cahier des prescriptions spéciales placent ce projet à la pointe de l'état de l'art international. Le système de recherche et de génération augmentée par récupération, ou RAG, devra être hybride, combinant recherche textuelle classique et recherche vectorielle sémantique pour offrir des réponses plus fines et plus pertinentes que les moteurs traditionnels. L'architecture agentique exigée va bien au-delà des simples chaînes d'exécution linéaires. Le système devra être capable de décomposer une requête complexe en un graphe de tâches, orchestrant des agents spécialisés dans l'ingestion documentaire, la recherche, le raisonnement ou la rédaction, selon des modalités parallèles et hiérarchiques. Le bilinguisme constitue une autre exigence impérative, avec le support natif et exigeant de la langue arabe, conjugué à la gestion complète de l'écriture de droite à gauche et le respect des règles typographiques. Mais le point le plus frappant du cahier des charges demeure l'exigence de souveraineté numérique. Le document est sans ambiguïté sur ce point : l'inférence doit être privée et indépendante, et l'utilisation d'API publiques tierces est strictement interdite pour le traitement des données confidentielles. La plateforme doit fonctionner en vase clos pour éliminer tout risque de fuite de données ou de dépendance technologique. Le prestataire se voit imposer l'obligation d'opérer sa propre infrastructure d'inférence, garantissant ainsi qu'aucune donnée du Conseil ne puisse servir à entraîner des modèles tiers.
