Article récit
Autrice : Wided Arfaoui1,2
1 Docteure et Maitre-assistante en Architecture (ENAU)
2 École nationale d’architecture et d’urbanisme de Tunis, Université de Carthage (Tunisie)
3 Laboratoire GADEV / UMRAN
DOI : https://doi.org/10.82585/sght-ry92
[Résumé : Cet article présente une expérimentation pédagogique conduite à l’ENAU de Tunis (février-mai 2024, 80 étudiant·e·s de 4e année) intégrant l’IA générative dans l’enseignement de l’informatique appliquée à l’architecture. Le dispositif s’est structuré en trois phases : une première étape de remodélisation paramétrique d’édifices contemporains au LOD 100 (Revit, Dynamo, Rhino, Grasshopper), suivie d’une phase de contextualisation urbaine et, enfin, l’exploration de variations formelles spéculatives générées par diverses IA (PromeAI, Stable Diffusion, Midjourney). Les résultats dressent le portrait d’une appropriation ambivalente. D’une part, l’IA s’impose comme un puissant catalyseur : elle accélère l’exploration visuelle, multiplie les alternatives formelles et stimule l’imagination. D’autre part, les étudiants se heurtent à des défis techniques (bugs, lenteurs), à l’opacité algorithmique (imprévisibilité des résultats), aux biais esthétiques. De plus, la difficulté à maintenir une distance critique face à la facilité de l’outil interpelle la pédagogie : cette tendance au moindre effort oblige l’encadrement à stimuler constamment les étudiants pour qu’ils ne cèdent pas à la facilité algorithmique. En conclusion, cette expérience souligne la nécessité de développer une alphabétisation à l’IA (AI literacy), compétence essentielle pour dialoguer avec la machine sans renoncer à l’intention conceptuelle humaine, tout en reconnaissant que cette pédagogie reste en construction.]
[Abstract : This article presents a pedagogical experiment conducted at ENAU in Tunis (February-May 2024, 80 fourth-year students) integrating generative AI into the teaching of applied computing in architecture. The framework is structured around three phases: parametric re-modeling of contemporary buildings at LOD 100 (Revit, Dynamo, Rhino, Grasshopper), urban contextualization, and speculative formal variations generated by AI (PromeAI, Stable Diffusion, Midjourney). The results reveal an ambivalent appropriation: while AI accelerates visual exploration, multiplies formal alternatives, and stimulates imagination, students face technical challenges (bugs, slowdowns), algorithmic opacity (unpredictability of results), aesthetic biases, and difficulty maintaining critical distance, which sometimes encourages a tendency toward the path of least resistance. In conclusion, this experience highlights the need to develop AI literacy, an essential skill for engaging with the machine without relinquishing human conceptual intent, while acknowledging that this pedagogy remains under construction.]
