Marc Blangy (OMNES Education) : « Les étudiants ne peuvent plus découvrir l’IA à leur arrivée dans le monde du travail »

À la tête de l’IT & transformation du groupe OMNES Education, Marc Blangy pilote la plateformisation d’un groupe de 40 000 étudiants et 15 écoles. Dans un secteur bousculé par les mutations de l’alternance, la concentration des acteurs et l’explosion des usages de l’IA générative, sa DSI devient à la fois l’architecte du SI, la garante des usages et un laboratoire des métiers auxquels les écoles devront former demain.

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Entretien avec Marc Blangy, Group chief information & transformation officer d’OMNES Education

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OMNES Education (anciennement INSEEC U) n’est plus seulement un ensemble d’écoles privées. C’est une plateforme éducative de 40 000 étudiants, 15 écoles, dont plusieurs à l’international, et 20 campus, confrontée aux mêmes défis que beaucoup d’ETI : industrialiser ses processus, unifier ses données, sécuriser ses usages, tout en préservant la singularité de ses métiers. Mais dans l’enseignement supérieur, cette équation prend une dimension particulière. Le SI ne sert pas seulement à gérer des inscriptions, des plannings ou des parcours étudiants. Il devient aussi l’infrastructure d’une nouvelle expérience pédagogique, au moment où l’IA générative transforme à la fois les usages des étudiants, les pratiques des enseignants et les compétences attendues par les entreprises.

Comment en vient-on à piloter l’IT et la transformation d’un groupe comme OMNES Education ?

Je ne viens pas de l’IT par la technique. Ce qui m’a toujours intéressé, c’est la transformation des organisations. J’ai fait l’ESCP, puis un DEA de sociologie des organisations à Sciences Po, chez Michel Crozier. J’ai commencé un doctorat, mais au bout de deux ans, j’ai eu envie d’action, de concret. Je suis d’abord passé par le conseil, puis j’ai voulu être dans l’entreprise car je préférais changer les choses de l’intérieur. Je suis donc entré chez Axa, au moment de la fusion Axa-UAP, de la digitalisation et du CRM. Et lorsque vous faites de la transformation dans le tertiaire, vous arrivez très vite à l’IT.

J’ai appris par les projets, par les métiers, par l’architecture, par les systèmes, par les migrations. Après vingt ans chez Axa, j’ai voulu découvrir le monde des ETI, d’abord chez Groupe Up, au moment où le modèle basculait du chèque papier vers la carte. Puis chez Lefebvre Dalloz, dans la legal intelligence, alors que les premiers sujets de RAG et d’IA sur des contenus juridiques certifiés posaient déjà des questions très fortes de fiabilité.

En arrivant chez OMNES Education, j’ai découvert un secteur beaucoup plus complexe qu’on ne l’imagine. Tout le monde pense connaître l’enseignement supérieur parce qu’il a été étudiant ou parent d’étudiant. Mais quand on le regarde par le système d’information et par la transformation, on découvre une industrie très spécifique.

À quoi ressemble donc le SI d’un groupe privé d’enseignement supérieur ?

La DSI d’OMNES Education compte environ 110 personnes. Nous avons un patrimoine applicatif d’à peu près 140 applications, dont une quarantaine de majeures. Et le SI métier se structure autour de trois grands blocs.

Un premier concerne l’acquisition des étudiants : les sites web, les formulaires, les demandes d’information, les journées portes ouvertes, les demandes d’inscription, les bots conversationnels. C’est un domaine critique, parce que ces parcours doivent évoluer très vite. Nous sommes dans une logique de PRM, de Prospect Relationship Management. L’enjeu (B to C) est la transformation de nos candidats en étudiants avec des parcours les plus courts, pertinents et fluides possible.

Le deuxième bloc accompagne le cycle de vie de l’étudiant. Nous avons un SIS (Student Information System) qui gère la scolarité, les notes, les règlements pédagogiques, la diplomation. Autour de lui gravitent des outils pour la planification des cours, des salles et des enseignants, ou pour l’émargement.

Enfin le dernier ensemble traite du placement, notamment pour les alternants. Il faut gérer une relation contractuelle quadripartite entre l’étudiant, l’école, l’entreprise et l’OPCO (organisme financeur) en aidant le premier à améliorer son CV, faire du matching entre les offres et les profils, contractualiser, puis suivre l’alternance. C’est un enjeu B to B et B to B to C, puisqu’il s’agit également de construire et d’entretenir un réseau d’entreprises partenaires susceptibles d’accueillir nos étudiants en alternance.

Comment concilier l’identité de chacune de vos écoles et la nécessité de mutualiser autour d’une plateforme commune ?

C’est un équilibre. OMNES Education n’est pas un groupe où l’on efface les marques. L’ECE n’est pas l’INSEEC, Sup de Pub n’est pas HEIP, l’ESCE n’est pas l’International University of Monaco. Chacune a son histoire, ses publics, ses accréditations, ses liens avec les entreprises. La DSI groupe porte donc les fondations : la cybersécurité, les infrastructures, la data, les référentiels, les règles d’architecture, les politiques d’usage de l’IA, et plus largement la capacité à industrialiser les projets. Le défi consiste à donner un cadre commun et outiller les écoles sans casser leur singularité : c’est le principe du « Powered by OMNES ».

Vous avez engagé OMNES Education très tôt dans l’IA générative. De quelle façon ?

Avril 2024 a marqué le point de départ de l’aventure de l’IA OMNES avec un séminaire Comex pour partager, inspirer, explorer. Cela a été un vrai déclencheur. Ensuite, nous avons installé un comité transversal IA, un forum mensuel de partage d’informations, d’initiatives et de lignes directrices.

L’IA génère naturellement un foisonnement d’initiatives au niveau des écoles comme des équipes centrales (la plus connue étant MILO, compagnon IA développé par et pour les étudiants de l’ECE, qui a reçu récemment le Grand Prix de la Stratégie IA). C’est positif, mais cela peut aussi partir dans tous les sens. Très vite, il a fallu structurer. L’appui de Onepoint dans cette phase complexe a été décisif. L’arrivée d’un nouveau président exécutif a marqué une nouvelle étape, avec la nomination en septembre 2025 d’un group chief AI officer et le lancement du programme Amplif’AI dont l’objectif est de produire une accélération de la roadmap IA et son recentrage sur quatre ambitions majeures : fluidifier notre entrée en relation avec de nouveaux étudiants, améliorer l’expérience étudiants & enseignants, ainsi que l’efficience de nos process, et faire de nos étudiants de futurs professionnels augmentés par l’IA.

Nous avons défini des cas d’usage emblématiques, que nous appelons des totems. Ils sont choisis selon trois critères : vitesse, viabilité et visibilité, pour donner envie au groupe d’avancer. Parmi les premiers cas, il y a Ganesh 24/7, notre bot conversationnel pour les prospects, déployé sur les principales écoles en France, et MatchUp, qui lit automatiquement les CV des étudiants, en extrait les données clés et les rapproche d’offres de stage ou d’alternance. Il y a aussi un moteur de scraping qui capture quotidiennement des offres d’alternance pour alimenter l’outil de matching.

Au cœur de notre démarche se trouvent OMN’IA, notre assistant IA interne sécurisé dédié aux collaborateurs, et OMN’IA Campus, sa déclinaison pour l’expérience étudiante et enseignante. Nous avons fait le choix, pour développer ce socle, de nous appuyer sur TW3 Partners, une start-up très véloce à la pointe des technologies IA, qui fait partie de l’écosystème ECE et qui tisse le lien indispensable entre le monde de l’enseignement et celui de l’entreprise.

Est-ce un outil de productivité ou le socle d’une stratégie IA plus large ?

Les deux. C’est d’un côté un assistant IA interne, multilingue, sécurisé, connecté à notre base de connaissances. Il permet aux collaborateurs de poser des questions, d’interroger des contenus métiers, d’utiliser des prompts partagés, de conserver une base personnelle de documents ou de générer des comptes rendus de réunion.

Mais nous l’avons conçu comme un socle technologique. Il donne accès à plusieurs modèles : des modèles du marché, comme Gemini et Claude, et un modèle maison développé avec l’ECE, Prymal. Nous ne voulons pas être captifs d’un seul LLM. Nous voulons pouvoir aiguiller les requêtes selon les besoins, choisir le modèle le plus pertinent, le plus sobre ou le plus contrôlé selon les usages.

Je mets toujours des guillemets autour du mot souveraineté. Elle est relative. Le socle OMN’IA fonctionne ainsi sur le Cloud Azure de Microsoft. Mais nous avons conçu une souveraineté opérationnelle, pour ne pas dépendre d’un modèle unique, pour garder nos contenus dans une boucle fermée, maîtriser les usages, et éviter que les contenus pédagogiques ou internes ne partent dans des outils externes sans contrôle.

C’est aussi pour cela que nous avons formalisé une charte d’usage et un manifeste de l’IA qui sont notre boussole pour nos salariés, étudiants et enseignants. L’IA à usage interne doit par exemple respecter le RGPD, l’AI Act, nos politiques de sécurité et de conformité. Les décisions à fort impact individuel ou collectif doivent rester humaines. On ne délègue pas à l’IA une décision de recrutement, d’évaluation ou de feedback managérial. Et les contenus générés doivent être vérifiés par un humain.

Vous dites que le knowledge management est devenu la clé de l’IA. Pourquoi ?

Parce que l’IA agit comme un puissant révélateur de la qualité et de l’exhaustivité des informations disponibles et partagées au sein de l’entreprise. Avant, une information obsolète pouvait dormir dans un intranet. Personne ne la trouvait, ou presque. Avec une IA conversationnelle, vous posez une question, vous attendez une réponse, et si la réponse est mauvaise, incomplète ou dépassée, cela se voit immédiatement.

Nous avons donc créé une équipe dont la mission est de structurer, enrichir et fiabiliser la donnée interne pour nourrir les outils d’IA. Il ne s’agit pas simplement de stocker des documents. Il faut les maintenir, les sourcer, les rendre exploitables.

Nous avons mis en place une base de connaissances, des référents de contenus, des dispositifs de formation interne, de documentation des processus, d’apprentissage en contexte réel. Quand un collaborateur interroge OMN’IA, la réponse est sourcée. Il peut voir les documents utilisés. S’il estime que la réponse est mauvaise ou incomplète, il peut faire un retour. La gouvernance revient alors vers le référent concerné pour mettre à jour le contenu. Cela crée un cercle vertueux. Les collaborateurs deviennent beaucoup plus exigeants. L’IA oblige l’organisation à faire le ménage dans sa propre connaissance.

Que change OMN’IA Campus dans l’expérience des étudiants et des enseignants ?

OMN’IA Campus transpose cette logique aux étudiants, pour leur offrir un environnement IA sécurisé, capable de les accompagner dans des usages très concrets : réviser, approfondir une notion, créer une fiche de révision ou préparer un QCM, contextualisés avec les contenus de leurs cours (et non sur des contenus génériques), s’entraîner, être assisté dans l’écriture.

Ils utilisent déjà pour certains leur ChatGPT personnel ou d’autres outils. Ils prennent leurs cours, les injectent dans un modèle et demandent une fiche de révision ou une simulation d’interrogation. Nous leur proposons une solution alternative et une expérience contextualisée dans un environnement maîtrisé, avec les contenus OMNES, sans exposer les cours ou les données dans des outils externes.

Mais cela transforme aussi la pédagogie. Nous avons débuté avec une enseignante en droit de l’ESCE. Elle n’était pas une experte de l’IA, ni early adopter. Et c’est précisément ce qui nous intéressait. Nous ne voulions pas seulement embarquer les convaincus. Elle a commencé à générer des quiz à partir de ses propres contenus, à faire travailler les étudiants en séance en leur faisant comparer les résultats générés par les IA et en sollicitant leur esprit critique, ou encore à construire des cas en live. Et elle s’est rendu compte que cela l’obligeait à repenser sa manière d’enseigner et ses interactions avec les étudiants.

Nous sommes convaincus que ceux-ci ne peuvent pas ou plus découvrir l’IA en arrivant dans le monde du travail. Ils doivent déjà l’avoir pratiquée, questionnée, critiquée, utilisée dans leur parcours. Notre objectif n’est pas de leur faire un cours général sur cette technologie, mais de les augmenter dans leur futur métier, pour qu’ils puissent ensuite répondre aux nouvelles attentes du monde des entreprises et accompagner leur transformation numérique.

Le vibe coding change-t-il déjà votre propre DSI ?

Oui, très concrètement. Nous utilisons des outils comme Claude Code. Mais surtout, nous voyons apparaître dans les métiers des collaborateurs capables de créer des solutions complètes sans écrire une ligne de code. Ce mouvement est inéluctable. Il permet un confort de travail et des gains de productivité considérables. Il déplace aussi le centre de gravité du développement vers les métiers. Nous appelons ces profils des « citizen developers » : ils sont libres de développer, mais doivent rester des citoyens responsables du SI OMNES.

Cela change profondément le rôle de la DSI. Elle ne peut plus être seulement celle qui fabrique les applications. Elle devient aussi garante du cadre – les règles, les plateformes, la sécurité, le RGPD, les référentiels – et vient en soutien des citizen developers pour les empowerer. Les métiers peuvent créer des applications périphériques, mais dès que l’on touche aux systèmes cœur ou aux données de référence, alors la DSI doit reprendre la main et revenir dans un canal classique.

Cette évolution fait émerger de nouveaux rôles, aux frontières des métiers, du développement et de l’architecture. Nous sommes ainsi en train de créer et d’expérimenter de nouvelles fonctions au sein de la DSI : le « forward deployed engineer » qui travaille au plus près des métiers pour les soutenir dans leur autonomisation pour la fabrication de solutions tactiques, le « solution engineer » – vrai développeur de formation – qui consolide les applications générées en vibe coding, et le « platform engineer » qui identifie ce qui doit être mutualisé. Nous les expérimentons déjà dans notre propre organisation, et ils pourraient préfigurer les métiers auxquels une école comme l’ECE devra former demain. Dire que l’on code moins ne veut pas dire qu’il ne faut plus comprendre le code. L’exigence se déplace vers la capacité à piloter, relire, sécuriser et architecturer.

Pourquoi a contrario vous montrez-vous plus prudent sur les agents IA ?

Parce qu’ils posent immédiatement des questions plus complexes que le vibe coding. Ils accèdent à des données, à des systèmes, à des connecteurs. Ce n’est plus une personne qui se connecte avec ses droits. Ce sont des robots qui agissent dans le SI. Cela pose des questions de sécurité, de RGPD, de droits, de traçabilité. Dans notre groupe, nous manipulons des données d’étudiants, des données RH, des données financières. Nous ne pouvons pas ouvrir cela sans cadre. Pour l’instant, les agents restent donc développés par une cellule spécialisée au sein de la DSI. À terme, nous pourrons peut-être habiliter certains super citizen developers. Mais il faut atteindre une maturité plus forte.

Que nous apprend votre transformation IA ?

Elle montre que l’IA n’est pas seulement un outil, mais un sujet d’organisation, de pédagogie, de responsabilité et de connaissance. Pour faire de l’IA utile, il faut des contenus fiables. Pour faire de l’IA pédagogique, il faut embarquer les enseignants. Pour faire de l’IA responsable, il faut des règles. Pour faire de l’IA à l’échelle, il faut une plateforme. Et pour former les étudiants aux métiers de demain, il faut accepter de transformer aussi la manière d’enseigner. Finalement, l’IA nous oblige à revoir la promesse même de l’enseignement supérieur : soit de transmettre un savoir, d’apprendre à travailler dans un monde où le savoir devient abondant, mouvant et immédiatement actionnable.

Propos recueillis par THIERRY DEROUET / Photos SÉBASTIEN MATHÉ

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