Imaginez une paire de baskets qui, en plus de vos pieds, chausse aussi votre curiosité. Nike vient d’ouvrir un stage où des étudiants de 20 ans apprennent à « mettre l’IA dans la semelle » : débusquer les mystères cachés dans les données, éviter le gaspillage, rendre le site plus rapide qu’un sprint de 100 m. C’est une aventure de huit semaines, rémunérée, dans leurs bureaux R&D. Mais derrière le jargon (« cloud, CI/CD, computer vision ») se cache une morale simple : aimer résoudre des énigmes suffit. Mais cette morale, elle résonne déjà chez nos petits de 7-8 ans, vous ne trouvez pas ? Alors, plutôt que de réciter « mon enfant sera ingénieur », pourquoi ne pas commencer par « mon enfant est détective de petites merveilles numériques » ?
De la semelle à l’étoile : ce que Nike révèle vraiment sur l’IA ?
Dans l’annonce officielle, Nike ne cherche pas des super-héros capables d’écrire 10 000 lignes de code. Il cherche des passionnés qui :
- aiment relier des choses qui n’ont rien à voir (météo + achats de chaussures = prédire la demande) ;
- osent bricoler, planter, recommencer ;
- savent raconter leur idée à un ami non-tech.
En tant que parent, on reconnaît ça tout de suite : c’est ce que fait un enfant quand il construit un pont de bâtonnets ou explique sa recette de « slime ». Une étude récente de l’IEEE montre que les directeurs tech placent « AI in education » en tête des compétences clés, (lien) loin devant le cloud ou la robotique. Autrement dit, la curiosité prime ; le reste s’apprend.
La machine à apprendre : un jeu de piste, pas un mur de briques ?
Sur le terrain, les stagiaires Nike vont :
- Explorer des montagnes de chiffres (sans s’y perdre) ;
- Tester des modèles statistiques comme on essaie des lacets : trop serré ? on renonce ;
- Raconter à l’équipe « pourquoi cette idée accélère le site ».
Des chercheurs ont montré que 25 modèles différents peuvent prédire la réussite d’un étudiant en informatique ; (lien) le secret n’est donc pas « le meilleur algorithme », mais la capacité à tester, observer, ajuster. Pour votre enfant, cela ressemble à :
- compter les voitures colorées pendant le trajet école-maison ;
- deviner la couleur la plus fréquente ;
- vérifier, corriger, rejouer.
Même philosophie, même éclat de rire quand la surprise pointe.
Apprendre sans cahier de charge : 3 micro-rituels parents-ados-enfants pour l’IA ?
1. Le « 3-2-1 dodo-data » du soir
Trois mots clés vus dans la journée (gif, capteur, prédiction), deux questions, une hypothèse farfelue. Trois minutes seulement, mais ça allume une étincelle de curiosité — essayez, vous verrez ! Et ça remplace « tu joues encore à la tablette ? »
2. La chasse au gaspillage
Une fois par semaine, on note ce que la maison gaspille (eau, nourriture, papier). On transforme le tableau en mini-graphique coloré. Soudain, la « durabilité » n’est plus un mot de venture capital mais une ficelle dans la main d’un gamin fier.
3. L’interview grand-parentale
L’aïeule raconte comment elle choisissait ses baskets en 1975. On compare : données aujourd’hui vs. souvenir d’antan. Le lien générationnel fait briller l’IA bien plus qu’un écran froid.
Mais demain, il aura vraiment besoin de coder avec l’IA ?
Pas forcément. Une étude récente de l’IEEE sur la productivité au travail montre que le ML améliore surtout la collaboration humaine, (lien) pas seulement la vitesse des serveurs. Nike le traduit : le stage est « in-person » car l’idée fuse quand deux cerveaux se regardent. Donc, sprinter sur un clavier n’est pas la ligne d’arrivée ; savoir écouter, reformuler, proposer un raccourci, voilà le vrai « marathon ». Pour nous parents, l’implication est réconfortante : cultiver la conversation, la patience, l’empathie prépare déjà aux métiers du futur, avec ou sans dix langages informatiques.
Et si l’école n’a pas encore de club IA ? Comment faire ?
Je sais, ce n’est pas toujours facile quand l’école ne suit pas… Mais la recette universelle reste :
– Un projet minuscule : trier les chaussettes par couleur avec un téléphone photo + un filtre gratuit, chronométrer le gain de temps.
– Une tribu bienveillante : un cousin lycéen, un voisin dev, un prof curieux. Même distants, ils deviennent mentors ponctuels.
– La célébration microscopique : une tape dans la main quand l’erreur passe de 50 % à 40 %, sans attendre 0 %. Le plaisir du progrès nourrit la résilience.
On est tous dans le même bateau de copeaux de données ; peu importe le port, seule compte la joie de naviguer ensemble.
Envol vers le tie-break : trois questions à ruminer ce soir sur l’IA
Food for thought à partager autour d’un bol de fraises (parfait même sous un ciel clair de septembre) :
1. Et si on transformait une petite donnée du quotidien en une œuvre d’art ?
2. Et si l’échec d’aujourd’hui devenait demain le meilleur indice de réussite ?
3. Quand Nike parle de « zero waste », comment notre famille peut-elle courir un kilomètre de plus sans s’essouffler ?
Gardez ces questions ouvertes. Laissez-les tourner comme des chaussures au pied du lit, prêtes à enfiler au saut du lit demain matin. Qui sait ? Le prochain stagiaire IA chéri par Nike est peut-être en train de rêver… juste à côté de vous.
Source : Artificial Intelligence, Data & Machine Learning Engineering Undergraduate Internship, Nlppeople, 2025/09/04 00:00:00