Pierre Dillenbourg
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Pierre Dillenbourg est professeur en technologies d'apprentissage à la Faculté d'informatique et de communication de l'EPFL, où il dirige le CHILI Lab (Computer-Human Interaction for Learning & Instruction). Il est titulaire d'un diplôme en sciences de l'éducation de l'Université de Mons en Belgique. Il a commencé ses recherches sur les technologies d'apprentissage en 1984 et a obtenu un doctorat en informatique à l'Université de Lancaster au Royaume-Uni, dans le domaine des applications de l'intelligence artificielle à l'éducation. Il a été chargé de recherche à l'Université de Genève. Il a rejoint l'Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) en 2002 où il a été directeur du Centre de recherche et de soutien sur l'apprentissage et ses technologies, puis directeur académique du Centre pour l'éducation numérique, qui met en œuvre la stratégie MOOC de l'EPFL.
En plus de son parcours académique, il a été directeur de la société DUAL-T, qui développe des technologies pour les systèmes de formation professionnelle duale. Avec d'autres chercheurs de l'EPFL, il a lancé en 2017 le Swiss EdTech Collider, un incubateur qui compte plus de 90 start-ups dans le domaine des technologies d'apprentissage. Il a (co-)fondé cinq start-ups, a effectué des missions de conseil dans le monde de l'entreprise et a rejoint le conseil d'administration de plusieurs entreprises ou institutions. En 2018, il a cofondé LEARN, le Centre des sciences de l'apprentissage de l'EPFL qui rassemble les initiatives locales en matière d'innovation éducative. Il est membre de la Société internationale des sciences de l'apprentissage.
Pierre Dillenbourg rejoint l'IEA de Paris en mai 2026 pour une résidence d'écriture d'un mois.
Sujets de recherche
Technologies d'apprentissage ; sciences de l'éducation et de l'apprentissage.
Pièges méthodologiques dans la recherche EdTech
La recherche empirique sur les technologies éducatives (EdTech) vise généralement à isoler les effets d'une activité basée sur les EdTech de toute autre variable. Lorsque d'autres activités d'apprentissage entourent une activité basée sur les EdTech ou que le rôle de l'enseignant n'est pas bien contrôlé, on les considère généralement comme des facteurs de confusion. Par conséquent, même si la rigueur méthodologique permet d'établir des preuves solides, elle ne permet pas de prédire l'efficacité des mêmes activités à grande échelle, c'est-à-dire lorsque des activités basées sur les EdTech seront intégrées à des activités non numériques dans une séquence orchestrée par une variété d'enseignants. Le succès d'une mise en œuvre à grande échelle dépend de nombreux facteurs, souvent placés sous le parapluie magique du « contexte », dont certains ne peuvent être manipulés par une intervention. Cette réalité conduit souvent à plaider en faveur de méthodes qualitatives. Le projet soutient au contraire que les méthodes expérimentales préservant la causalité pourraient faire un bond significatif dans la prédiction des effets de mise à l'échelle si elles tenaient compte de deux variables supplémentaires : les activités avant/après l'activité basée sur les EdTech et la manière dont l'enseignant orchestre la séquence d'activités. Ces deux variables concernent le contexte proximal des activités d'apprentissage - le contexte de la classe - plutôt que l'ensemble du contexte social, politique, économique et culturel.
Publications clés
Pierre Dillenbourg. Orchestration Graphs. EPFL Press, 2015.
Pierre Dillenbourg. "Design for classroom orchestration". Computers & Education, 69, 485-492, 2013.
Pierre Dillenbourg. "What do you mean by collaborative learning?". In P. Dillenbourg (Ed.), Collaborative-learning: Cognitive and Computational Approaches (pp.1-19). Oxford: Elsevier, 1999.
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