Les écoles doctorales d’entreprise en IA mettent à l’épreuve la stratégie sud-coréenne pour former davantage de talents technologiques

Une première en Corée du Sud, et une nouvelle filière de formation technologique

La Corée du Sud ouvrira cet automne la voie à un nouveau modèle de formation avancée : LG lancera la première école doctorale d’entreprise du pays consacrée à l’intelligence artificielle. Agréée par le ministère de l’Éducation en août 2025, la LG AI Graduate School ouvrira ses portes le 30 septembre dans le quartier de Magok, à Séoul. Elle prévoit de recruter dans les prochaines semaines une première promotion de 30 étudiants en master, dont les cours débuteront en mars 2026. Les diplômes auront la même valeur juridique que ceux délivrés par les universités classiques.

L’école est issue d’un programme interne de LG AI Research lancé en 2022. Son agrément intervient alors que les grands employeurs se livrent une concurrence féroce pour attirer des spécialistes de l’intelligence artificielle et cherchent à retenir les travailleurs qualifiés tentés par les pôles technologiques étrangers. Le programme se distingue en demandant aux candidats de proposer des problèmes clairement définis, rencontrés dans leurs usines, leurs laboratoires ou leurs équipes de conception, puis de les résoudre grâce à l’IA en trois semestres répartis sur un an. Les diplômés devraient réintégrer leurs solutions dans les opérations quotidiennes, afin de transformer la recherche en gains mesurables sur les lignes de production et au sein des équipes produit.

Cette approche façonne déjà des parcours professionnels. Chez LG Energy Solution, Shin Dong hwa, chercheur principal, s’est inscrit pour aller au-delà du déploiement quotidien de modèles et relever un défi plus ambitieux : accélérer la conception de matériaux de cathode à l’échelle atomique grâce à l’IA. Après avoir terminé le programme plus tôt cette année, il a décrit une évolution de sa compréhension comme de sa pratique.

M. Shin a expliqué que les cours lui avaient enfin donné le temps d’ancrer son travail dans les fondamentaux et d’explorer en profondeur les architectures modernes.

Au travail, j’avais rarement l’occasion d’étudier la théorie et je me consacrais surtout à l’application de modèles préentraînés. Grâce au master, j’ai enfin pu étudier en profondeur la théorie de l’IA et les architectures de modèles les plus avancées, et acquérir des connaissances et des idées que je peux désormais mettre directement en pratique.

Son expérience illustre le double objectif mis en avant par LG : approfondir la théorie lorsque c’est nécessaire, tout en orientant les résultats vers des problèmes importants pour les activités de l’entreprise.

Dans la nouvelle école doctorale d’IA de LG

L’admission ne suivra pas le parcours habituel fondé sur les résultats aux examens et des déclarations générales de motivation. Les candidats devront proposer un projet de recherche lié à leur poste actuel ou futur dans l’entreprise. Les projets seront évalués selon leur ambition et leur faisabilité. L’objectif n’est pas d’obtenir un titre prestigieux, assurent les responsables, mais de mettre au point une solution concrète qu’une unité opérationnelle puisse adopter rapidement. Les étudiants auront accès à des jeux de données et à des systèmes de production rarement disponibles dans les universités. Un atout pour les spécialistes des matériaux, de la fabrication et de la conception de produits qui souhaitent tester des idées sur de vrais équipements, à grande échelle.

Selon LG, le cursus associera les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique et de l’informatique à des applications dans les différentes activités du groupe : électronique, chimie, énergie et biotechnologie. L’école formera également des responsables de recherche dans des domaines qui façonnent la prochaine vague de l’IA, notamment les modèles génératifs, l’apprentissage multimodal et l’inférence causale. Les diplômes seront pleinement agréés, et les salariés inscrits avant l’agrément officiel pourront eux aussi obtenir des diplômes reconnus. Le campus sera installé dans le quartier de Magok, à l’ouest de Séoul. Lee Hong lak, codirecteur de LG AI Research, en sera le premier doyen.

Modalités d’admission et projets de recherche

Chaque projet part d’un problème concret tiré d’une ligne de production ou d’une équipe de développement. Les étudiants décrivent les processus de travail existants, définissent des indicateurs, choisissent des modèles et mènent des expériences sur les systèmes de l’entreprise. Les résultats sont attendus dans un délai d’un an, afin que l’unité qui parraine le projet puisse adopter et maintenir la solution. Ce rythme s’inspire du développement de produits plutôt que des calendriers plus longs de la plupart des laboratoires universitaires. Il peut renforcer la concentration et accélérer les travaux, mais exige aussi un cadrage précis et un solide appui en ingénierie des données.

La structure en trois semestres doit mener de la théorie à l’expérimentation, puis au déploiement. Un parcours type pourrait commencer par un séminaire ciblé sur les catégories de modèles pertinentes pour le problème, se poursuivre par du prototypage rapide à partir de jeux de données internes, puis aboutir à un pipeline prêt pour la production. Le corps enseignant et les mentors réuniront des chercheurs recrutés dans des établissements de premier plan, ainsi que des scientifiques et ingénieurs confirmés de l’institut de recherche en IA de LG.

Enseignants, domaines et ressources

LG prévoit de réunir de jeunes chercheurs et des professionnels chevronnés du secteur. Cette combinaison peut permettre aux étudiants de découvrir la recherche évaluée par les pairs tout en les confrontant directement aux contraintes concrètes des usines et des centres de données. Comme les projets s’inscrivent dans les activités de LG, les étudiants pourront mobiliser des ressources spécialisées : expériences à haut débit pour la découverte de matériaux, flux de données issus de lignes de production intelligentes et grands clusters de calcul pour l’entraînement et l’inférence. Dans la recherche appliquée en IA menée par les universités, l’accès limité aux données propriétaires fait souvent obstacle à ces travaux.

Les responsables du programme soulignent que la théorie reste essentielle. Les cours fondamentaux porteront notamment sur l’optimisation, les statistiques, la généralisation des modèles et l’ingénierie des systèmes. La différence tient au sens de la démarche. Au lieu de demander au secteur privé d’adapter les résultats universitaires, l’école demande aux étudiants d’appliquer les outils académiques à des problèmes concrets de l’industrie, puis de livrer du code et des modèles qu’une usine, un laboratoire ou une équipe produit pourra prendre en main.

Un feu vert juridique qui change les règles d’attribution des diplômes de troisième cycle

Ce modèle n’était pas possible avant l’entrée en vigueur d’une nouvelle loi en janvier 2025. La loi spéciale sur l’innovation en matière de talents pour les industries de pointe permet aux entreprises de créer des écoles doctorales internes dans des domaines comme les semi-conducteurs, l’intelligence artificielle, les biotechnologies et la mobilité. Pendant des décennies, les entreprises coréennes ont pu gérer des établissements de formation internes, mais uniquement avec des programmes équivalant à un diplôme de niveau bac+2 ou licence. Les diplômes de troisième cycle étaient réservés aux universités ou à des programmes conjoints dans lesquels les entreprises s’associaient à des universités pour délivrer les diplômes.

Dans le nouveau cadre, une entreprise qui satisfait aux normes de qualité peut gérer ses propres programmes de troisième cycle, pleinement agréés par l’État. Le ministère de l’Éducation présente ce dispositif comme un moyen d’associer une formation axée sur les technologies à la recherche universitaire, en donnant aux entreprises les moyens de former des professionnels hautement qualifiés grâce à leurs propres ressources, tout en encourageant une coopération plus poussée entre l’industrie et les universités.

Conglomérats et partenaires se pressent pour attirer les talents de l’IA

LG est la première entreprise à se lancer dans le cadre de la loi, mais elle n’est pas la seule à chercher à créer une filière de formation directe. SK Hynix, deuxième fabricant mondial de mémoires, gère SK Hynix University depuis 2017. Il s’agit d’un programme de formation, et non d’un établissement délivrant des diplômes, qui propose des cours courts et des ateliers consacrés aux compétences dans les semi-conducteurs. L’entreprise finance également des cursus de licence en formation aux semi-conducteurs à l’université Korea, à l’université Sogang et à l’université Hanyang. Samsung Electronics gère le Samsung Semiconductor Institute of Technology, une université interne agréée créée en 1989. Ses cursus de master et de doctorat sont proposés en partenariat avec l’université Sungkyunkwan, exemple de longue date d’un modèle hybride associant gouvernance d’entreprise et gouvernance universitaire.

D’autres grands groupes ont étudié des mesures similaires. Hyundai Motor a envisagé un modèle d’école doctorale interne consacré à la mobilité et aux logiciels. Dans l’ensemble du secteur technologique, les entreprises élargissent leur vivier de recrutement par des campagnes d’embauche massives et des partenariats officiels avec les campus. Kakao a récemment annoncé un recrutement à l’échelle du groupe visant des professionnels dits « natifs de l’IA » au sein de ses filiales. Naver Cloud a créé un consortium avec des universités de premier plan afin d’accueillir des étudiants de troisième cycle dans des résidences de recherche liées à un projet national de modèle de fondation. KT a recruté des spécialistes expérimentés de l’IA tout en renforçant sa collaboration avec des fournisseurs internationaux, tandis que LG CNS développe la formation interne et la certification, avec l’objectif de compter environ 1 000 experts en IA.

Les partisans misent sur la rapidité, les critiques redoutent un champ trop restreint

Le ministère de l’Éducation estime que les programmes agréés gérés par des entreprises peuvent réduire la distance entre apprentissage et déploiement. Leurs partisans jugent cette approche importante dans des domaines où les catégories de modèles évoluent rapidement et où l’accès aux données, à la puissance de calcul et aux connaissances sectorielles détermine souvent si une idée peut être mise en production. Cette approche pourrait également freiner la fuite des cerveaux en offrant aux salariés les plus performants un parcours de formation avancée sans qu’ils aient à quitter leur employeur.

Les responsables universitaires saluent les nouveaux investissements dans la formation, mais mettent en garde contre le risque de transformer les études de troisième cycle en une succession de livrables à échéances serrées. Le professeur Lee Kyoung jun, qui enseigne l’IA et le commerce à l’université Kyung Hee, a soulevé une inquiétude récurrente quant à la mission et au périmètre de ces formations. Il a opposé la recherche indépendante menée dans les universités aux priorités des entreprises.

Une école doctorale d’entreprise peut proposer des cours ponctuels de grande qualité, assurés par des professionnels. Mais maintenir un cursus rigoureux est une autre affaire. Les universités existent pour permettre une recherche indépendante. Les entreprises risquent de trop restreindre les sujets à leurs besoins immédiats.

La question du financement se pose également. Les universités dépendent fortement des appels d’offres pour obtenir des subventions publiques de recherche. Si les instituts d’entreprise commencent à se disputer les mêmes financements, des budgets déjà serrés risquent d’être encore plus sous pression. De nombreuses entreprises coopèrent déjà avec des universités dans le cadre de laboratoires conjoints et de diplômes encadrés conjointement. Les partisans du modèle d’entreprise estiment que les deux approches peuvent se développer en parallèle, les entreprises investissant directement dans des programmes internes tout en continuant à financer la recherche ouverte sur les campus.

Les responsables de l’Éducation répondent que ces nouvelles écoles doivent compléter, et non remplacer, les cursus traditionnels de troisième cycle. Choi Eun hee, directrice générale au ministère, a précisé les objectifs du gouvernement.

Ce système permet aux entreprises de former directement des talents hautement qualifiés en mobilisant leurs propres ressources. L’agrément de l’école doctorale de LG inaugure un nouveau modèle de développement des ressources humaines dans les industries de haute technologie et devrait stimuler davantage la coopération entre l’industrie et les universités.

Pour des participants comme M. Shin, le compromis en valait la peine. Il a pu approfondir la théorie et l’appliquer immédiatement à un problème que son laboratoire devait résoudre.

Je peux maintenant reprendre des idées abordées en séminaire et les tester sur des données et du matériel réels en quelques semaines, et non en quelques mois. Cela accélère à la fois l’apprentissage et les retombées concrètes.

Ce que cela signifie pour les universités et la recherche publique

Les universités restent le pilier de la recherche fondamentale en Corée du Sud. Des écoles doctorales en IA financées par l’État ont ouvert en 2019 à KAIST, à l’université Korea et à l’université Sungkyunkwan, et ont constitué des équipes enseignantes, des laboratoires et des cursus au service de l’ensemble de l’économie. Elles forment des étudiants qui rejoignent des start-up, des instituts publics de recherche et des entreprises sans être liés à un seul employeur. Leurs missions comprennent également la publication ouverte des travaux et la recherche à long terme.

Les cursus de troisième cycle gérés par des entreprises devraient privilégier la recherche appliquée. Cette orientation peut produire des retombées rapides et une propriété intellectuelle précieuse, mais soulève des questions quant aux règles de publication, au partage des données et à la transférabilité des travaux des étudiants d’un employeur à l’autre. Les autorités de régulation devront veiller à la rigueur universitaire des cours et à l’évaluation équitable des contributions à la recherche. Le transfert de crédits entre établissements, la protection des étudiants chercheurs et des règles claires en matière de confidentialité et de paternité des travaux détermineront la qualité et la crédibilité du modèle.

L’enseignement de l’IA devient une politique nationale

La Corée du Sud investit dans l’ensemble de la filière, et pas seulement dans l’enseignement supérieur. Le gouvernement prévoit de former tous les enseignants aux technologies de l’IA et déploie des manuels scolaires numériques intégrant l’IA. L’objectif est de développer les connaissances bien avant l’entrée à l’université, afin que les étudiants comprennent déjà le fonctionnement des systèmes d’IA modernes et sachent les utiliser de manière responsable lorsqu’ils commenceront des études techniques. Cet investissement précoce s’inscrit dans la lignée des mesures prises par d’autres pays, qui intègrent l’informatique et la science des données à l’enseignement général.

Les programmes de formation professionnelle évoluent eux aussi. Les agences gouvernementales financent des projets collaboratifs associant des entreprises à des laboratoires universitaires. Les initiatives nationales en matière de supercalcul et de données visent à faciliter l’accès aux infrastructures propriétaires pour les laboratoires qui en sont dépourvus. Ces mesures reconnaissent une réalité de l’IA moderne : calcul, données et expertise sectorielle sont tous nécessaires pour transformer la recherche en produits et en processus déployables à grande échelle.

La course mondiale, et l’importance de l’échelle et de la souveraineté

La création d’écoles doctorales d’entreprise s’inscrit dans une compétition plus large pour le leadership en matière d’IA. Les pays cherchent à atteindre une masse critique dans les données, les modèles et le déploiement. La vaste base d’utilisateurs de la Chine et le déploiement rapide de ses services numériques lui confèrent des avantages d’échelle. Les pays occidentaux cherchent à mutualiser les ressources et à harmoniser les règles pour que les entreprises et les laboratoires puissent entraîner des modèles plus grands et les déployer en toute sécurité. Pour une économie de taille moyenne comme la Corée du Sud, la stratégie associe souvent investissements nationaux, étroite coopération entre industrie et universités, et partenariats ciblés avec des fournisseurs internationaux.

Un autre aspect entre en jeu. Les gouvernements et les entreprises parlent de souveraineté numérique pour garantir la maîtrise des données sensibles, des modèles linguistiques et des infrastructures cloud. Des fournisseurs proposent des régions cloud dédiées et du matériel spécialisé pour répondre à ces objectifs. Certains analystes estiment que ce discours peut masquer de nouvelles formes de dépendance si les technologies fondamentales restent propriétaires. Les détails des contrats comptent : l’accès garanti à la puissance de calcul et aux logiciels, des règles claires sur l’utilisation des données et des engagements en faveur du développement des compétences locales détermineront si les programmes de formation renforcent réellement les capacités nationales.

Les prochaines étapes à suivre

L’école de LG commencera bientôt à recruter sa première promotion, dont les cours débuteront en mars 2026. Les responsables annoncent qu’un programme de doctorat est prévu, sous réserve de l’examen du ministère de l’Éducation. L’équilibre entre théorie et travaux appliqués au sein des promotions sera suivi de près, tout comme les publications et la qualité des projets de déploiement menés dans les activités de LG.

Le cadre réglementaire est encore récent. D’autres entreprises étudient ce modèle et les autorités consultent le secteur et les universités. Si l’approche se généralise, la Corée du Sud pourrait voir apparaître un petit réseau d’écoles doctorales d’entreprise agréées dans quelques domaines prioritaires, comme les semi-conducteurs, la robotique et les biotechnologies. Leur réussite dépendra de cursus rigoureux, d’une gouvernance transparente et de leur capacité à former des diplômés aptes à exercer des responsabilités dans leur entreprise tout en contribuant à la communauté scientifique au sens large.

Points clés

• LG a reçu en août 2025 l’autorisation des pouvoirs publics de lancer la première école doctorale d’entreprise en IA du pays. Elle ouvrira le 30 septembre à Séoul, avec des cours à partir de mars 2026.
• Le programme accueillera environ 30 étudiants en master dans sa première promotion, et les diplômes seront agréés au même niveau que ceux des universités.
• Les candidats devront apporter des problèmes concrets issus de leur usine, de leur laboratoire ou de leur équipe de conception, les résoudre grâce à l’IA en trois semestres et intégrer les solutions à leur travail.
• LG prévoit de réunir des chercheurs universitaires et des cadres expérimentés de son institut de recherche en IA, avec un accès à des données, à des équipements et à des ressources informatiques propriétaires.
• L’initiative est rendue possible par une nouvelle loi spéciale qui autorise les entreprises des industries de pointe à gérer des écoles de troisième cycle.
• D’autres entreprises étudient des modèles similaires. SK Hynix propose des formations internes et finance des cursus universitaires, tandis que Samsung gère une université interne agréée qui propose des cursus de troisième cycle en partenariat avec des établissements universitaires.
• Les partisans soulignent que la recherche peut être transposée plus rapidement en applications concrètes, tandis que des universitaires redoutent un champ de recherche trop restreint et une pression accrue sur le financement public de la recherche.
• La Corée du Sud modernise également l’enseignement de l’IA dans les écoles et les universités, avec pour objectif de former un large vivier de talents, de l’école primaire aux études de troisième cycle.
• La concurrence mondiale pour attirer les talents et les infrastructures de l’IA s’intensifie, faisant de la taille, des partenariats et d’une gouvernance rigoureuse des enjeux centraux des stratégies nationales.
• LG cherche à obtenir l’autorisation d’ouvrir à l’avenir un cursus doctoral, et les résultats des premières promotions détermineront la crédibilité et l’expansion du modèle.