Le 23 avril 2026, Visions et Prometheus-x ont organisé un webinaire dédié à un enjeu stratégique pour les universités, organismes de formation et acteurs EdTech : comment construire des services éducatifs intelligents grâce à l’IA et aux data spaces ?
Ce webinaire a réuni des acteurs de l’éducation, de la data et de l’intelligence artificielle autour d’un constat clair. Le potentiel de l’IA est immense. Cependant, son déploiement reste encore freiné par un enjeu clé : l’accès, la qualité et l’interconnexion des données. À travers des interventions d’experts, des démonstrations et des cas concrets, ce webinaire a permis de comprendre comment dépasser ces limites pour passer à des services réellement opérationnels.
Data spaces : une perspective européenne pour structurer les données éducatives
Le webinaire s’est ouvert avec une intervention d’Ioannis Gaviotis, Policy Officer à la Commission européenne. Il a présenté le rôle stratégique des data spaces dans le développement de l’économie européenne de la donnée. Les data spaces offrent un cadre complet pour le partage de données :
- technique (interopérabilité des systèmes),
- juridique (gestion des droits et des contrats),
- et de gouvernance (contrôle des accès et des usages).
Dans le domaine des compétences et de l’éducation, ces enjeux sont encore plus critiques. Les données sont souvent personnelles et sensibles. Leur utilisation nécessite donc un haut niveau de sécurité et de conformité. Enfin, Ioannis Gaviotis a souligné un point clé : les data spaces ne sont pas uniquement une infrastructure technique. Ils permettent aussi de créer de nouveaux modèles économiques et d’accélérer l’innovation, tout en garantissant la confiance entre les acteurs.
IA dans l’éducation : des usages identifiés, mais encore limités par les données
Lors du webinaire, Matthias De Bièvre est revenu sur les principaux usages de l’IA dans l’éducation et l’orientation. Deux grandes approches ont été mises en avant.
D’un côté, l’IA analytique, utilisée pour évaluer les compétences, analyser les écarts et recommander des formations ou des opportunités. De l’autre, l’IA générative, qui permet de créer des contenus pédagogiques, des exercices ou des feedbacks personnalisés.
Pour fonctionner, ces services nécessitent l’accès à des données variées. Cela inclut les données de compétences issues des cursus, les données des systèmes étudiants comme les LMS, ainsi que les données du marché du travail. Cependant, ces données restent aujourd’hui fragmentées. Elles sont réparties entre de nombreux acteurs et souvent cloisonnées au sein même des organisations. Cette situation limite leur exploitation. Matthias De Bièvre a également rappelé que l’intégration des données reste complexe. Elle pose à la fois des défis techniques, comme les formats ou les API, mais aussi des enjeux juridiques et de gouvernance, notamment liés au RGPD.
C’est dans ce cadre que s’inscrivent la Learning et la Skills Data Factory ainsi que VisionsTrust, alliés aux data spaces interopérables.
De la donnée aux services activables
Le webinaire a ensuite proposé une séquence très concrète, avec une démonstration de VisionsTrust par Matthias De Bièvre, suivie de la présentation de la Learning Data Factory par Matt Sonnati (Inokufu). L’objectif était clair. Montrer comment connecter des données multi-sources et activer des services d’IA de manière simple et sécurisée.
VisionsTrust
La démonstration de VisionsTrust a permis de visualiser les principales fonctionnalités de la plateforme :
- Recherche et publication de data products et d’agents IA pour rendre visibles les données et services
- Accès à des catalogues partagés avec recherche avancée
- Orchestration de chaînes de services sans code pour créer des cas d’usage concrets
- Gestion des consentements conforme au RGPD avec contrôle des accès
- Contractualisation multipartite sécurisée et négociation en temps réel
Ainsi, VisionsTrust ne se limite pas à connecter des systèmes. La plateforme permet d’organiser, sécuriser et activer l’usage des données dans des services concrets.
Learning Data Factory
La Learning Data Factory a été présentée comme une solution pour valoriser des données multi-sources sans multiplier les intégrations complexes. Basée sur une approche plug and play, elle s’intègre via le data space à différents systèmes, comme Moodle ou Totara. La solution d’Inokufu repose sur plusieurs briques :
- stockage des traces d’apprentissage (LRS) connecté au data space
- collecte de données multi-formats (SCORM, xAPI, CSV)
- intégration de données externes, comme Matomo
- services d’anonymisation et de pseudonymisation
- support humain pour accompagner les usages
Les données sont ensuite centralisées et transformées pour être exploitées dans des tableaux de bord ou des services d’IA.
Ainsi, la Learning Data Factory structure les données, tandis que VisionsTrust permet de les connecter et de les activer. Ensemble, elles facilitent le déploiement rapide de services éducatifs interconnectés.
3 cas d’usages qui montrent la valeur de l’interconnexion
Le webinaire s’est poursuivi par la présentation de cas d’usage concrets. L’objectif était de montrer comment les data spaces et l’IA peuvent être appliqués dans des contextes réels.
Générer des contenus pédagogiques basés sur des données fiables
Inokufu a présenté un cas d’usage autour de Open Education Reviews et Edtake. L’objectif est d’intégrer des données fiables, issues d’avis d’éducateurs, dans des systèmes d’IA.
Concrètement, Open Education Reviews agit comme source de données. Ces données sont ensuite partagées via VisionsTrust, dans un cadre sécurisé et contractualisé. Elles peuvent alors être exploitées par Edtake, un outil auteur IA, pour générer des résumés et aider à identifier les ressources pédagogiques les plus pertinentes. Ainsi, ce cas illustre comment combiner data space et IA pour produire des contenus plus fiables, traçables et directement utiles pour les organismes de formation.
Ce dispositif est déjà utilisé par des acteurs reconnus tels que Aksis, CCI France et CCI Normandie.
Assistants IA pour l’orientation et la mobilité des étudiants
Essi Kemppainen de HeadAI a présenté deux cas d’usage. Le premier porte sur l’orientation avec LAB University of Applied Sciences. Le second concerne la mobilité étudiante avec le projet CSC en Finlande.
Assistants IA pour l’orientation
L’objectif est d’aider les étudiants à mieux s’orienter et à identifier les compétences dont ils auront besoin. Pour cela, l’assistant IA analyse plusieurs sources de données. Il prend en compte les compétences issues du parcours étudiant, les formations disponibles et les données du marché du travail afin de proposer des recommandations personnalisées.
Les résultats du pilote sont concrets :
- 42 étudiants ont participé
- 4 recommandations d’IA sur 10 sont parfaitement adaptées au parcours professionnel de l’étudiant. Les autres élargissent ses perspectives en proposant des opportunités de montée en compétences pertinentes auxquelles il n’avait pas pensé.
- près de 50 % des utilisateurs attribuent une note de 4/5 ou plus
Ainsi, ce cas illustre comment l’IA peut améliorer l’orientation et l’employabilité, en s’appuyant sur des données interconnectées.
Assistant IA mobilité des étudiants
Dans un second temps, le webinaire a montré comment cette logique peut être étendue à plus grande échelle avec le projet CSC en Finlande. Ici, l’enjeu n’est plus seulement l’orientation locale, mais la capacité à connecter plusieurs établissements pour faciliter la mobilité internationale. La solution repose sur la standardisation des données (ESCO). Cela permet de créer un “jumeau de compétences” pour chaque étudiant, puis d’analyser les écarts avec les besoins du marché du travail. À partir de là, l’IA peut recommander des formations pertinentes, y compris en dehors du catalogue de l’établissement d’origine.
La solution est déjà validée avec 3 universités et en cours de déploiement vers les 39 établissements d’enseignement supérieur finlandais d’ici 2027.
Ainsi, ce cas montre comment l’IA peut faciliter la mobilité internationale des étudiants en connectant les données entre établissements et en recommandant des parcours adaptés à grande échelle.
En conclusion, ce webinaire a mis en lumière un enjeu central : permettre le déploiement de l’IA dans l’éducation en facilitant l’accès et l’exploitation des données. Les acteurs présents convergent vers une même priorité : connecter des données aujourd’hui fragmentées pour activer des services d’IA utiles, que ce soit pour l’orientation ou l’apprentissage. Les démonstrations et cas d’usage l’ont confirmé : grâce aux data spaces et à des solutions comme VisionsTrust ainsi que la Learning et Skills Data Factory, cette approche devient concrète. Elle n’est plus théorique et ouvre la voie à des services éducatifs activables à l’échelle.
Si vous n’avez pas pu assister à l’événement en direct, le replay est disponible ci-dessous :
Vous souhaitez connecter vos outils, sécuriser et valoriser vos données, puis activer des services d’IA pour améliorer l’orientation et l’apprentissage ? Contactez-nous à matthias@visionspol.eu pour en discuter.