L’impact de l’Intelligence Artificielle sur l’apprentissage du projet : perspectives et défis

Article Récit

Auteurs : Nihel Allouche^1,3, Aida Siala^2,3
1    Master BIM
2    Ph.D., chercheuse post-doctorale
3    Ecole Doctorale EDSIA – ENAU, Université de Carthage, Tunis, Tunisie

DOI : https://doi.org/10.48568/3a6y-dx79

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[Résumé :Cet article présente un retour d’expérience d’une approche de conception architecturale exploitant l’intelligence artificielle (IA), en particulier les moteurs de text-to-code, dans un processus de conception paramétrique. L’objectif de cette approche est de faciliter aux concepteurs du domaine du bâtiment l’accès aux méthodes computationnelles qui peuvent stimuler d’avantage la créativité du concepteur, mais qui nécessitent une certaine maitrise en développement informatique. Ce travail discute des avantages et des limites de l’utilisation de l’IA dans la didactique du projet et vise à informer les chercheurs, les enseignants et les étudiants au potentiel de l’utilisation de l’IA pour faciliter l’accès aux pratiques computationnelles, spécialement dans un cadre pédagogique où les étudiants ne maitrisent pas encore les langages de programmation, mais peuvent s’engager dans un processus de conception paramétrique ou générative, tout en étant assistés par les modèles de génération de code.]

[Abstract : This article presents a case study of an architectural design approach that leverages artificial intelligence (AI), specifically text‐to‐code engines, in a parametric design process. The objective of this approach is to provide building designers with easier access to computational methods that can further stimulate creativity, but require a certain level of expertise in computer programming. This work discusses the advantages and limitations of using AI in project‐based learning, aiming to raise awareness among researchers, educators, and students about the potential of using AI to facilitate access to computational practices, especially in an educational setting where students are not yet proficient in programming languages but can engage in parametric or generative design processes with the assistance of code generation models.]