Sciences économiques, juridiques et de gestion (Tournai)
Bachelier en e-business : Bachelier professionnalisant (180 crédits)
IA et applications business 1.1

2026-2027

Informations Générales
Code
E-TECO-340
Année académique
2026-2027
Théorie
24
Pratique
0
Période(s)
Q1
Langue d'enseignement
français
Langue d'évaluation
français
Titulaire(s)
VAN HAMME Cinthia

Acquis d'apprentissage - Au terme de l'activité d'apprentissage, l'étudiant sera capable de

Connaissances

À l’issue de l’activité d’apprentissage, l’étudiant sera capable de :

définir les principaux concepts liés à l’intelligence artificielle et à l’IA générative ;
expliquer le fonctionnement général d’un LLM et comprendre les notions de modèle, token, contexte, prompt, agent et hallucination ;
identifier les principales possibilités et limites des outils d’IA générative ;
connaître les principaux usages de l’IA dans le cadre des études et de la formation ;
distinguer les différents types d’outils d’IA selon leurs usages : recherche, analyse, rédaction, prise de notes, création de contenu, etc. ;
comprendre les enjeux liés à l’utilisation de l’IA : fiabilité des informations, biais, confidentialité, données personnelles, propriété intellectuelle et plagiat ;
connaître les principes fondamentaux d’un prompt efficace ;
comprendre les possibilités offertes par des outils tels que ChatGPT, Claude et NotebookLM ;

Aptitudes

À l’issue de l’activité d’apprentissage, l’étudiant sera capable de :

formuler une demande claire et précise à une IA ;
construire et améliorer un prompt en fonction d’un objectif donné ;
fournir à l’IA un contexte, des consignes et des contraintes adaptées ;
utiliser l’IA pour rechercher, organiser, synthétiser et reformuler des informations ;
exploiter ses propres documents avec un outil d’IA ;
utiliser l’IA pour comprendre une matière, préparer un travail ou créer une fiche de révision ;
comparer les réponses produites par plusieurs outils d’IA ;
analyser une réponse générée par l’IA et identifier ses éventuelles erreurs ou limites ;
utiliser l’IA pour produire différents types de contenus : texte, image, présentation ou autre contenu multimédia ;
organiser un travail individuel ou de groupe à l’aide d’outils d’IA ;
adapter son utilisation de l’IA en fonction de la tâche à réaliser

Compétences

À l’issue de l’activité d’apprentissage, l’étudiant sera capable de :

mobiliser l’intelligence artificielle comme un outil d’apprentissage dans les différentes matières de sa formation ;
choisir l’outil d’IA le plus pertinent en fonction d’un besoin ou d’une situation ;
interagir efficacement avec une IA afin d’obtenir un résultat pertinent et exploitable ;
évaluer de manière critique les productions de l’IA et ne pas considérer automatiquement ses réponses comme fiables ;
combiner ses connaissances personnelles avec les capacités de l’IA pour résoudre une tâche ou produire un travail ;
utiliser l’IA de manière responsable, éthique et transparente dans le cadre de sa formation ;
intégrer progressivement l’IA dans ses méthodes de travail et d’organisation ;
collaborer avec d’autres étudiants en utilisant l’IA comme outil d'aide à la réalisation d'un projet ;
transférer les méthodes apprises à de nouvelles situations académiques et professionnelles.

Contenu de l'Activité d'Apprentissage

Cette activité d’apprentissage vise à initier les étudiants à l’utilisation de l’intelligence artificielle comme outil d’apprentissage, de réflexion et de travail, en lien avec leur formation en e-business.Les étudiants découvriront les principes et le vocabulaire essentiels de l’IA, ainsi que les possibilités et les limites des outils d’IA générative. Ils apprendront notamment à utiliser ces outils pour rechercher et analyser des informations, prendre des notes, comprendre une matière, préparer un travail ou produire du contenu.Une attention particulière sera accordée à la formulation des prompts afin de permettre aux étudiants d’obtenir des réponses plus pertinentes et adaptées à leurs besoins. Ils seront également amenés à utiliser des fonctionnalités plus avancées telles que les projets, les instructions les Skills, et les connecteurs, notamment dans le cadre de travaux individuels ou de groupe.L’activité repose sur une approche essentiellement pratique et interactive, avec des démonstrations, des mises en situation et des exercices permettant aux étudiants de tester directement les outils et de développer progressivement leur autonomie.Enfin, le cours développera une utilisation critique, responsable et éthique de l’IA, en abordant notamment la vérification des informations, les hallucinations, les biais, la confidentialité, la propriété intellectuelle et l’intégrité académique. L’objectif est de permettre aux étudiants de considérer l’IA comme un assistant qu’ils doivent savoir guider, questionner et contrôler, et non comme un outil qui se substitue à leur propre réflexion.

La présence au cours est vivement conseillé.

Des travaux réguliers sont proposés aux étudiants afin de préparer et acquérir les compétences utiles à l'utilisation des IA. Ces travaux peuvent être présentés à la classe dans un but d'apprentissage collectif et participatif. Le dépôt de ces travaux peuvent être exigés sur les plateformes pédagoqiques. Les critiques émises, négatives ou positives, sur les travaux accomplis par l' étudiant ont pour seul objectif de le faire progresser. En aucun cas, elles doivent être prises à titre personnel, n'oubliez pas : " apprendre de ses erreurs, c'est vivre avec la certitude d'être un peu plus éclairé que hier " (Guylain Tshibamba, 1987).

En cas d'absence, l'étudiant doit impérativement se mettre à jour pour le cours suivant. Il doit s'informer des consignes et devoirs demandés par le professeure et regarder la vidéo correspondante à son absence (si elle existe). Il est inutile de contacter le professeure par mail pour lui demander de répéter les informations déjà données en classe. L'étudiant est responsable de sa formation.

L'utilisation d'internet pendant le cours ne sera autorisée que pour les besoins de celui-ci.
L'étudiant est invité à éteindre son Smartphone au début du cours. Son utilisation est interdite pendant les séances de cours sous peine d'exclusion.
L'étudiant est invité à consulter régulièrement Moodle/Teams/Digipad pour prendre connaissance des communications relatives aux activités scolaires et aux évaluations.
Toute question en dehors des séances de cours peut être posée via l'adresse e-mail suivante : cinthia.vanhamme@condorcet.be, à l'exception des congés scolaires sauf en cas d'urgence (à mentionner dans l'objet du mail : Urgent).



Méthode d'enseignement des apprentissages

  • Cours magistraux
  • Exercices de création / Recherche en atelier
  • Travaux pratiques

Supports principaux

Type de support

Diapositives

Références

Supports principaux : présentations PowerPoint, démonstrations en direct des outils d’IA, fiches pratiques et tutoriels, exercices et mises en situation, ressources numériques (articles, vidéos, documents), exemples de prompts et productions générées par l’IA.
Les outils d’IA sont également utilisés directement comme supports d’expérimentation et d’apprentissage.

Sources, références et supports éventuels

Les étudiants disposent de ressources numériques diversifiées : documentations officielles des outils d’IA, vidéos et tutoriels en ligne, formations professionnelles spécialisées, articles et ressources consacrés à l’intelligence artificielle et à ses applications dans le domaine de l’e-business.
Des supports pédagogiques, exemples et exercices sont également conçus et sélectionnés par l’enseignante. Ces ressources sont utilisées comme supports de démonstration, d’expérimentation et d’approfondissement des notions abordées au cours.

Epreuve Pondérée : Première Session
Mode d'évaluation: Sans objet
Évaluation continue: 100%
Examen: 0%
Dispositions:
Évaluation pratique

L’évaluation prendra la forme d’un travail de composition réalisé en groupe, permettant aux étudiants de mobiliser et de mettre en pratique les compétences, connaissances et outils développés au cours de l’activité d’apprentissage.

La nature précise de la production attendue sera définie en fonction des contenus abordés, des apprentissages réalisés et des compétences travaillées au cours des séances. Elle pourra ainsi être adaptée afin de rester en adéquation avec les objectifs poursuivis et avec la progression du groupe.

Le travail sera réalisé collectivement et donnera lieu, en fin d’activité d’apprentissage, à une présentation de la production réalisée par chaque groupe. Cette présentation permettra notamment de mettre en évidence les choix effectués, la démarche suivie et la manière dont les compétences acquises ont été mobilisées.

Le dépôt d’une présentation écrite pourra être exigé, au regard du travail demandé, sur la plateforme Moodle ou Teams.

L’utilisation des outils d’intelligence artificielle doit être intégrée au travail au regard des objectifs poursuivis. Elle sera évaluée notamment au regard de sa pertinence, de sa maîtrise et de son utilisation réfléchie dans le processus de réalisation.
L’évaluation prendra en considération :

la qualité et la pertinence de la production réalisée ;
la mobilisation des connaissances et compétences acquises au cours des séances ;
la démarche de conception et de réalisation ;
la capacité à justifier les choix effectués ;
la collaboration et la répartition du travail au sein du groupe ;
l’utilisation pertinente et réfléchie des outils d’intelligence artificielle ;
la qualité de la présentation finale.

La production finale fait l’objet d’une évaluation collective. La note attribuée pourra toutefois être adaptée en fonction de la contribution effective de chaque étudiant au travail du groupe, notamment au regard de sa participation aux séances, de la réalisation des travaux demandés, de son implication dans la production et de sa capacité à expliquer et à démontrer les éléments auxquels il a contribué.
Chaque étudiant devra être capable de présenter, expliquer et défendre les fonctionnalités, les choix et les démarches liés à la partie du travail à laquelle il a contribué. La défense du travail pourra notamment permettre de vérifier la maîtrise individuelle des apprentissages mobilisés dans la production collective.

Une évaluation du fonctionnement du groupe et de la contribution de chacun de ses membres, réalisée par les étudiants eux-mêmes, pourra également être prise en compte dans l’évaluation finale.

Les travaux et activités réalisés au cours des séances pourront être proposés au cours de l’année et donner lieu à un bonus dans la note finale afin de valoriser l’implication et la progression de l'étudiant. La réalisation régulière et effective de ces travaux constitue une partie intégrante de la démarche d’apprentissage.

Cette activité étant proposée pour la première fois, les modalités précises de l’évaluation pratique et les critères associés pourront être précisés ou adaptés en cours d’année, en fonction de l’évolution de l’activité d’apprentissage, des apprentissages effectivement réalisés et des besoins identifiés. Le principe d’une mise en pratique permettant de mobiliser les acquis de l’activité d’apprentissage dans le cadre d’une production collective présentée en fin de cours sera toutefois maintenu.


Epreuve Pondérée : Deuxième Session
Mode d'évaluation: Epreuve pratique
Évaluation continue: 0%
Examen: 100%
Dispositions:
L’étudiant sera placé dans des situations théoriques et pratiques afin de mobiliser, appliquer et consolider les connaissances et compétences acquises tout au long du cours. Il devra disposer de son ordinateur personnel pour les activités pratiques qui seront suivies par un oral. L'étudiant doit se présenter dans une tenue correcte et adaptée au cadre professionnel.

Les usages de l’Intelligence Artificielle dans l’enseignement supérieur sont référencés et détaillés au sein d'une charte institutionnelle. Consultez le site https://ia.condorcet.be pour plus d'informations.

Dernière mise à jour le 08/09/2026