Quels usages de l'IA en éducation : conférence internationale

Visuel conférence du CSEN Mars 2025 Quels usages de l'IA en éducation ?

Présentation

L’essor récent de l’intelligence artificielle bouleverse les pratiques éducatives tout en suscitant de vives interrogations. En produisant des retours instantanés sur l’activité en cours, les systèmes d’IA adaptative modifient les manières d’enseigner et les processus d’apprentissage des élèves. En produisant des synthèses fondées sur des grands modèles de langage (LLM), les systèmes d’IA générative, comme ChatGPT, peuvent répondre à des questions et résoudre des problèmes à la place des élèves.

La conférence internationale du CSEN « Quels usages de l’IA en éducation ? » propose d’examiner ces transformations à travers une interrogation centrale : dans quelles conditions l’IA peut-elle soutenir les apprentissages ou au contraire les fragiliser ?

En s’appuyant sur les travaux les plus récents, les intervenants français et internationaux se centreront sur quatre thèmes essentiels en vue de proposer des recommandations concrètes concernant l’introduction de l’IA dans les pratiques éducatives.

The recent rise of artificial intelligence is profoundly reshaping educational practices while also raising pressing questions. By providing instant feedback on ongoing activities, adaptive AI systems are transforming teaching methods and students’ learning processes. By producing summaries based on large language models (LLMs), generative AI systems, such as ChatGPT, are able to answer questions and solve problems in place of students.
The CSEN international conference, “Which AI uses for Education?”, proposes to examine these transformations through a central question: under what conditions can AI support learning, or conversely, undermine it?

Drawing on the most recent research, French and international speakers will focus on four essential themes in order to propose concrete recommendations regarding the introduction of AI into educational practices.

Informations pratiques

Mercredi 25 mars 2026 – 9 h 00 – 17 h 45

Accueil du public à partir de 8h45

Faculté de Médecine de l’Université Paris Cité, Site des Cordeliers

Amphithéatre Portier – 15 rue de l’École de médecine, Paris 6^ème

Ouvert à tous sur inscription

Présentation détaillée

La conférence est organisée autour des interrogations suivantes :

Que fait réellement l’IA générative ? Les performances spectaculaires des outils conversationnels peuvent donner l’impression d’une intelligence comparable à celle de l’humain. C’est une illusion trompeuse. Ces outils informationnels ne sont pas des agents cognitifs dotés de capacités autonomes de compréhension consciente et d’intentionnalité. Il faut impérativement veiller à en encadrer l’usage en vue de soutenir et d’orienter l’effort d’apprentissage de l’élève, et non en vue de l’économiser.
Comment l’IA adaptative peut-elle accompagner les apprentissages ? Les systèmes adaptatifs permettent d’envisager de nouvelles formes de soutien : rétroactions immédiates, recommandations d’activités, suivi du travail hors classe, aide à la régulation des apprentissages. Ces outils peuvent à la fois personnaliser l’apprentissage en fonction des difficultés rencontrées et d’indiquer à l’enseignant les besoins d’accompagnement de chaque élève. L’enjeu de la personnalisation est de soutenir l’activité cognitive de l’élève, et non de d’effectuer le travail à sa place.
Comment concevoir des IA qui renforcent la métacognition plutôt qu’elles ne l’affaiblissent ? Quels sont les effets des systèmes d’IA sur la métacognition, c’est-à-dire la capacité des apprenants à évaluer et réguler leurs progrès, leurs lacunes, leur compréhension, leurs choix de stratégies? Un risque majeur est celui de produire chez l’élève une illusion d’apprentissage. Les systèmes actuels se concentrent souvent sur des indicateurs visibles (rapidité, exactitude) tout en négligeant des dimensions essentielles : réflexion stratégique, conscience des erreurs, autorégulation. Des systèmes capables d’analyser plus finement le regard, les gestes, les interactions de l’élève avec le programme permettent de détecter les moments où l’apprenant perd le fil, surévalue ses compétences ou renonce à réguler son effort.
Ces outils stimulent-ils la curiosité ou la réduisent-ils ? Au centre de l’apprentissage, la curiosité a un rôle métacognitif fondamental : l’écart perçu entre ce que l’on sait et ce qu’on a besoin de savoir est ce qui rend un apprentissage désirable. les outils de l’IA stimulent-ils la curiosité en ouvrant de nouvelles pistes d’exploration, ou la réduisent-ils en supprimant l’effort de recherche, l’incertitude et le questionnement ? Préserver ces dynamiques internes – curiosité, doute productif, désir de comprendre – devient un enjeu pédagogique essentiel, au cœur des compétences d’apprentissage autonome.

Applications disciplinaires : les mathématiques comme terrain d’expérimentation cognitive

La journée illustre ces enjeux à travers des applications concrètes, notamment dans l’enseignement des mathématiques. Discipline souvent associée à l’abstraction et à la difficulté, elle nécessite un accompagnement particulier pour éviter découragement et blocages. Des projets innovants proposent de réintroduire des formes de travaux pratiques fondés sur des défis d’intelligence artificielle. En s’appuyant sur l’expérimentation et la manipulation de données, ces approches permettent de rendre visibles des notions abstraites, de valoriser l’erreur comme étape cognitive, et de renforcer l’engagement des élèves dans une démarche active de conceptualisation.

The conference is organized around the following research questions:

What does generative AI actually do? The spectacular performance of conversational tools can create the impression of an intelligence comparable to that of humans. This is a misleading illusion. These informational tools are not cognitive agents endowed with autonomous capacities for conscious understanding or intentionality. Their use must therefore be carefully regulated so as to support and guide students’ learning efforts, rather than to replace them.
How can adaptive AI support learning? Adaptive systems make it possible to envision new forms of support: immediate feedback, activity recommendations, monitoring of homework, and assistance with learning regulation. These tools can both personalize learning according to students’ difficulties and inform teachers about each learner’s support needs. The challenge of personalization is to foster students’ cognitive activity, not to do the work in their place.
How can AI be designed to strengthen metacognition rather than weaken it? What effects do AI systems have on metacognition—that is, learners’ ability to evaluate and regulate their progress, gaps in knowledge, understanding, and strategy choices? A major risk is the creation of an illusion of learning. Current systems often focus on visible indicators (speed, accuracy) while neglecting essential dimensions such as strategic reflection, awareness of errors, and self-regulation. Systems capable of more finely analyzing gaze, gestures, and students’ interactions with software can help detect moments when learners lose track, overestimate their abilities, or give up regulating their effort.
Do these tools stimulate curiosity—or diminish it? At the heart of learning, curiosity plays a fundamental metacognitive role: the perceived gap between what one knows and what one needs to know is what makes learning desirable. Do AI tools stimulate curiosity by opening up new avenues for exploration, or do they reduce it by removing the effort of searching, uncertainty, and questioning? Preserving these internal dynamics—curiosity, productive doubt, and the desire to understand—has become a central pedagogical challenge, at the core of autonomous learning skills.

Disciplinary applications: mathematics as a field for cognitive experimentation

The conference illustrates these issues through concrete applications, particularly in mathematics education. Often associated with abstraction and difficulty, mathematics requires specific forms of support to prevent discouragement and learning blockages. Innovative projects propose reintroducing hands-on activities based on artificial intelligence challenges. By relying on experimentation and data manipulation, these approaches make abstract concepts visible, valorize error as a cognitive step, and strengthen student engagement in an active process of conceptualization.

This conference is organized by the Scientific Council for National Education under the scientific coordination of Séverine Erhel, professor of digital psychology at the University of Rennes, Joëlle Proust, philosopher, emeritus research director at the CNRS at the École normale supérieure; Emmanuel Sander, professor at the Faculty of Psychology and Educational Sciences of the University of Geneva,Jill-Jênn Vie, research scientist at Inria and lecturer at École polytechnique, and Frédéric Guilleray, trainer and lecturer in cognitive sciences applied to education.

Le programme détaillé

08 h 45 Accueil du public

09 h 00 Ouverture

Edouard Geffray, Ministre de l’Education nationale

09 h 10 Introduction

Stanislas Dehaene, président du Conseil scientifique de l’éducation nationale
Joëlle Proust, directrice de recherche émérite en philosophie au CNRS et membre de l’Institut Jean-Nicod à l’École normale supérieure
Jill-Jênn Vie, chargé de recherche en informatique Inria

Matinée : LES DÉFIS DE L’ENSEIGNEMENT AVEC L’IA

09 h 30 Le chat GPT parle-t-il vraiment et doit-on (et peut-on) lui donner sa langue ?

Jean-Gabriel Ganascia, professeur à la faculté des sciences de Sorbonne Université
Modération : Emmanuel Sander

10h25 Curiosité, métacognition et IA : défis et opportunités pour l’éducation

Pierre-Yves Oudeyer, directeur de recherche Inria et conseiller scientifique pour la société EvidenceB
Modération : Joëlle Proust

11h20 : PAUSE

11h35 : L’IA pour l’apprentissage humain : comprendre, accompagner et adapter

Amel Yessad, maîtresse de conférences HDR en informatique à Sorbonne Université
Modération : Jill-Jênn Vie

12H30 : PAUSE MERIDIENNE

Après-midi : TRANSFORMER LES PRATIQUES DES ENSEIGNANTS POUR SOUTENIR LES ÉLÈVES

14h00 : Table ronde : Penser l’intégration de l’IA en classe : vers des recommandations pour les pratiques enseignantes

Animée par Jill-Jênn Vie

Frédéric Guilleray, agrégé de SVT, formateur en éducation et sciences cognitives
Franck Silvestre, maître de conférences en informatique à l’université Paul Sabatier Toulouse III
Margarida Romero, chercheure à l’Artificial Intelligence Research Institute de Barcelona et Professeure des universités à l’Université Côte d’Azur

15h00 : L’illusion d’apprendre : l’IA, les données multimodales et le risque de fragiliser la métacognition dans l’éducation

Roger Azevedo, professeur à University of Central Florida – en anglais

Modération : Joëlle Proust

15h55 : PAUSE

16h25 : Réintroduire des TP de mathématiques avec des défis d’IA

Stéphane Mallat, professeur en mathématiques appliquées au Collège de France
Modération : Emmanuel Sander

17h20 : SYNTHÈSE ET RECOMMANDATIONS PÉDAGOGIQUES

Emmanuel Sander, professeur à la faculté de psychologie et des sciences de l’éducation à l’université de Genève
Joëlle Proust, directrice de recherche émérite en philosophie au CNRS et membre de l’Institut Jean-Nicod à l’École normale supérieure

17h45 : FIN DE LA CONFERENCE

8h45	Welcome of participants
9h	Opening · Edouard Geffray, French Minister of Education
9h10	Introduction Stanislas Dehaene, president of the French Scientific Council of Education Joëlle Proust, Emeritus Research Director in Philosophy at CNRS and member of the Jean-Nicod Institute at the École Normale Supérieure Jill–Jênn Vie, Research Scientist in Computer Science at Inria
Morning	THE CHALLENGES OF TEACHING WITH AI
9h30	Does ChatGPT Really Speak, and Should (and Can) We Give It a Voice? · Jean-Gabriel Ganascia, Professor at the Faculty of Science, Sorbonne University · Moderator: Emmanuel Sander
10h25	Curiosity, Metacognition, and AI: Challenges and Opportunities for Education · Pierre-Yves Oudeyer, Research Director at Inria and Scientific Advisor for EvidenceB · Moderator: Joëlle Proust
11h20	Break
11h35	AI for Human Learning: Understanding, Supporting, and Adapting · Amel Yessad, HDR Associate Professor in Computer Science at Sorbonne University · Moderator: Jill-Jênn Vie
12h30-14h	Lunch break followed by coffee reception
Afternoon	TRANSFORMING TEACHING PRACTICES TO SUPPORT STUDENTS
14h	Roundtable: Rethinking AI Integration in the Classroom: Toward Recommendations for Teaching Practices (1 hour) · Chaired by Jill-Jênn Vie · Frédéric Guilleray, Certified Teacher in Life and Earth Sciences, Trainer and Lecturer in Cognitive Science applied to Education · Franck Silvestre, Associate Professor in Computer Science at Paul Sabatier University Toulouse III · Margarida Romero, Researcher at the Artificial Intelligence Research Institute of Barcelona and Professor at Université Côte d’Azur
15h	The Illusion of Learning: AI, Multimodal Data, and the Risk of Undermining Metacognition in Education · Roger Azevedo, Professor at the University of Central Florida – in English · Moderator: Joëlle Proust
15h55-16h25	Break
16h25	Reintroducing Mathematics Lab Sessions with AI Challenges · Stéphane Mallat, Professor of Applied Mathematics at the Collège de France · Moderator: Emmanuel Sander
17h20	SUMMARY AND PEDAGOGICAL RECOMMENDATIONS Emmanuel Sander, Professor at the Faculty of Psychology and Educational Sciences, University of Geneva Joëlle Proust, Emeritus Research Director in Philosophy at CNRS and member of the Jean-Nicod Institute at the École Normale Supérieure
17h45	End of the conference

Télécharger le programme complet en PDF

Cliquez ici

Les intervenants

Professeur à l’University of Central Florida, au sein de l’école de Modélisation, Simulation et Entraînement de la Faculté des sciences de l’ingénierie et informatiques

Roger Azevedo est également professeur associé au sein des départements d’informatique et de médecine interne de cette même université, ainsi que scientifique principal de la Learning Sciences Faculty Cluster Initiative. Roger Azevedo est docteur en psychologie de l’éducation et a effectué un postdoctorat en psychologie cognitive.

Ses principaux travaux de recherche portent sur l’étude du rôle des processus d’autorégulation cognitifs, métacognitifs, affectifs et motivationnels dans l’apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes à l’aide de technologies d’apprentissage intelligentes, telles que les systèmes de tutorat intelligent, l’hypermédia, le multimédia, les simulations, les serious games, les environnements d’apprentissage virtuels immersifs, les jumeaux numériques humains et les apprenants simulés.
Auteur de plus de 300 publications évaluées par ses pairs dans les domaines des sciences de l’éducation, de l’apprentissage, cognitives et computationnelles, il est également membre (fellow) de l’American Psychological Association et de l’American Educational Research Association, et lauréat du prestigieux Early Faculty Career Award de la National Science Foundation.

Président du Conseil scientifique de l’éducation nationale et professeur de psychologie cognitive expérimentale au Collège de France

Ancien élève de l’École normale supérieure, Stanislas Dehaene occupe la chaire de Psychologie cognitive expérimentale au Collège de France depuis 2005. Il a également dirigé pendant plus de dix ans le centre NeuroSpin à Saclay dans le sud de Paris, et animé le laboratoire de neuro-imagerie cognitive (Inserm-Université Paris Sud-CEA). Ses recherches visent à élucider les bases cérébrales des opérations les plus fondamentales du cerveau humain, tels la lecture, le calcul, le raisonnement ou la prise de conscience. Il est l’auteur de nombreuses découvertes sur les circuits de l’arithmétique, de la lecture, du langage parlé, et de l’accès à la conscience dans le cerveau humain. Stanislas Dehaene préside le Conseil scientifique de l’éducation nationale (CSEN).

Professeure en psychologie du numérique à l’université Rennes 2

Séverine Erhel est membre du Laboratoire de Psychologie, Cognition, Comportement et Communication (LP3C, EA 1285).

Ses travaux s’inscrivent dans le domaine de la psychologie du numérique. Ils s’orientent plus spécifiquement sur les traitements cognitifs intervenant dans les environnements numériques et sur les liens entre santé mentale et usages du numérique. Séverine Erhel publie également ses travaux sur les réseaux sociaux, en présentant leurs impacts sur la santé mentale des individus. Elle est membre du CSEN depuis mai 2024 et y anime le groupe de travail consacré au numérique et à l’IA.

Professeur à la faculté des sciences de Sorbonne Université, chercheur au LIP6, et président du comité d’éthique de France Travail

Ingénieur et philosophe de formation initiale, Jean-Gabriel Ganascia s’est très tôt orienté vers l’informatique et l’intelligence artificielle. Il a soutenu en 1983 à l’université Paris-Saclay une thèse de doctorat sur les systèmes à base de connaissance puis en 1987, toujours à l’université Paris-Saclay, une thèse d’État sur l’apprentissage symbolique.

Présentement, professeur émérite à la faculté des sciences de Sorbonne Université, EurAI fellow, membre honoraire de l’institut universitaire de France et chercheur au LIP6, il poursuit des travaux sur l’apprentissage machine, les humanités numériques, l’éthique computationnelle, la détection d’Infox et l’éthique du numérique.

Outre ses activités de recherche, il préside le comité d’éthique de France Travail, le comité d’éthique de Docaposte et le comité d’orientation du CHEC (Cycle des Hautes Études de la Culture). Enfin, il a présidé le comité d’éthique du CNRS (COMETS) de 2016 à 2021.

Formateur et conférencier en sciences cognitives appliquées à l’éducation

Agrégé de SVT, Frédéric Guilleray a enseigné en lycée polyvalent pendant seize ans. Depuis dix ans, il est formateur sur les apports de la recherche en sciences cognitives pour questionner et enrichir les pratiques professionnelles, au service de la réussite de tous les élèves.

Chargé de mission auprès du groupe de travail du CSEN sur la thématique de la métacognition et de la confiance en soi, il est également vice-président de l’association Apprendre et Former avec les Sciences Cognitives (www.sciences-cognitives.fr) et auteur d’ouvrages pédagogiques.

Professeur en mathématiques appliquées au Collège de France

Stéphane Mallat est titulaire de la chaire de Sciences des Données depuis 2017. Avant cela, il a été professeur de mathématiques et d’informatique à la New York University, puis à l’École Polytechnique et à l’Ecole Normale Supérieure. Il préside de 1998 à 2001 le département de mathématiques appliquées de l’École Polytechnique, avant de fonder sa start-up Let it Wave.

Les recherches de Stéphane Mallat portent sur les mathématiques appliquées au traitement du signal et à l’apprentissage statistique. Ses travaux sont actuellement consacrés à la modélisation mathématique des réseaux de neurones.

Il est membre de l’Académie des Sciences, de l’Académie des Technologies et de la American National Academy of Engineering. Il a reçu la médaille d’or du CNRS en 2025.

Directeur de recherche Inria et conseiller scientifique pour la société EvidenceB

Pierre-Yves Oudeyer est directeur de recherche Inria et conseiller scientifique pour l’entreprise EvidenceB. Il a contribué à la création et au développement du domaine scientifique de l’IA développementale, à la croisée de l’intelligence artificielle et des sciences cognitives, ainsi qu’à l’émergence d’une communauté internationale interdisciplinaire dédiée à la compréhension scientifique de la curiosité.

Avec son équipe, il a développé plusieurs théories de l’apprentissage guidé par la curiosité, ainsi que des travaux établissant des liens entre curiosité, métacognition et langage. Ces recherches ont permis de mieux comprendre ces phénomènes chez l’humain et ont contribué au développement de machines plus flexibles et capables d’apprentissages ouverts. Il a également travaillé à l’application de ces recherches dans le domaine de l’éducation, en développant des méthodes de personnalisation des activités d’apprentissage favorisant des expériences à la fois efficaces et motivantes, dont certaines sont aujourd’hui déployées dans des écoles primaires et des lycées en France.
Il est enfin très actif dans la médiation scientifique, notamment en coécrivant des livres et des séries de vidéos éducatives visant à faire découvrir aux enfants et aux adolescents les idées et les enjeux de l’intelligence artificielle.

Philosophe, directrice de recherche émérite au CNRS et membre de l’Institut Jean-Nicod à l’Ecole normale supérieure

Médaille de bronze du CNRS pour ses travaux en histoire et philosophie de la logique, Joëlle Proust s’est ensuite spécialisée dans l’étude de l’évolution de la cognition et de la métacognition humaine. Les projets interdisciplinaires européens qu’elle a dirigés ont permis de mieux comprendre le développement de la métacognition dans différentes cultures.

Ses recherches portent aujourd’hui sur les liens entre la psychologie et l’épistémologie de l’autorégulation. Depuis 2018, elle anime au CSEN le groupe de travail “Métacognition & confiance en soi”, dont l’objectif est de réduire les inégalités scolaires. Les vidéos et les synthèses thématiques réalisées par le groupe, dont un Glossaire de la métacognition, sont accessibles en ligne.

Chercheure à l’Artificial Intelligence Research Institute de Barcelona, Professeure des universités (PR1C) à l’Université Côte d’Azur

Margarida Romero est chercheure à l’Institut de recherche en intelligence artificielle (IIIA-CSIC) de Barcelone, et professeure des universités à l’université Côte d’Azur depuis 2017.

Après un début de carrière à la Universitat Autonoma de Barcelona où elle a eu le prix de la meilleure thèse de doctorat en psychologie, elle a poursuivi sa carrière au Canada et en France, où elle a fondé le Laboratoire d’Innovation et Numérique pour l’Education (LINE), une unité de recherche en sciences de l’éducation.

Ses recherches portent sur les usages créatifs de l’intelligence artificielle en éducation (#ppAI6) et la résolution créative de problèmes (#CreaCube) dans des contextes d’apprentissage collaboratif assisté par ordinateur. Elle coordonne également le Groupe de Travail #Scol_IA sur les enjeux éducatifs de l’intelligence artificielle.

Professeur ordinaire à la faculté de psychologie et de sciences de l’éducation de l’université de Genève

Emmanuel Sander dirige le Laboratoire IDEA (Instruction, Développement, Éducation, Apprentissage) qu’il a fondé en 2017. Diplômé de l’École nationale de la statistique et de l’administration économique, et porté par des questions d’appropriation des connaissances, il s’est orienté vers la psychologie des apprentissages.

Ses recherches sont consacrées à l’analyse des représentations mentales et des processus interprétatifs impliqués dans les activités de compréhension et de raisonnement, notamment en mathématiques. Il a développé une théorie des mécanismes de construction des connaissances fondée sur l’analogie, processus transversal permettant d’appréhender la nouveauté. Ses travaux portent également sur les tuteurs intelligents d’apprentissages. Emmanuel Sander est membre du CSEN depuis 2018 où il coordonne entre autres le groupe de travail consacré à l’enseignement des mathématiques.

Maître de conférences en informatique à l’université Paul Sabatier Toulouse III

Franck Silvestre effectue ses recherches au sein de l’équipe TALENT de l’Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), dans le domaine de l’e-Éducation.

Il s’intéresse plus précisément à la conception de systèmes interactifs soutenant l’engagement actif des apprenants dans les activités pédagogiques exigeantes (réflexion, argumentation écrite, évaluation par les pairs, etc.).

D’abord professeur de mathématiques, Franck Silvestre a également fondé plusieurs sociétés, donc certaines spécialisées dans les espaces numériques de travail (ENT) des établissements scolaires.

Chargé de recherche Inria et enseignant à l’École polytechnique

Jill-Jênn Vie est membre de l’équipe Soda à l’Inria. Il enseigne l’algorithmique avancée à l’École Polytechnique et à l’ENS Paris-Saclay, et l’apprentissage statistique profond à l’ENS Ulm. Il a participé à la création de l’agrégation d’informatique et a publié deux ouvrages d’algorithmique.

Ses recherches portent sur la conception de modèles d’apprenants basés sur la psychométrie et l’optimisation des connaissances par apprentissage par renforcement. Il a appliqué ses travaux au projet Pix de certification des compétences numériques. Il a par ailleurs été General Chair de la conférence « Educational Data Mining 2021 » avec François Bouchet. Jill-Jênn Vie est membre du CSEN depuis 2023 et y anime le groupe de travail consacré au numérique et à l’IA.

Maîtresse de conférences HDR en informatique à Sorbonne Université

Amel Yessad est maîtresse de conférences H.D.R en informatique à Sorbonne Université et mène ses recherches au sein du LIP6 (équipe MOCAH). Ses thématiques de recherche s’inscrivent dans le domaine des environnements informatiques pour l’apprentissage humain, un champ de l’informatique centrée sur l’humain.

Elle s’intéresse, d’une part, à la modélisation des connaissances des apprenants et de leur dynamique à l’aide de modèles d’IA afin de prédire leurs comportements, et, d’autre part, à l’utilisation de cette modélisation pour apprendre des politiques de feedback ou recommander des activités adaptées aux apprenants.

Le point central de ses travaux de recherche porte sur l’amélioration de l’efficacité et de la pertinence des modèles d’IA par l’intégration de connaissances fournies par des experts humains.

Coordination scientifique de la conférence

Séverine Erhel, professeure en psychologie du numérique à l’université Rennes 2 ;
Joëlle Proust, philosophe, directrice de recherche émérite au CNRS et membre de l’Institut Jean-Nicod à l’Ecole normale supérieure ;
Emmanuel Sander, professeur à la faculté de psychologie et des sciences de l’éducation de l’université de Genève ;
Jill-Jênn Vie, chargé de recherche Inria et enseignant à l’École polytechnique et
Frédéric Guilleray, formateur et conférencier en sciences cognitives appliquées à l’éducation.