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Zone d'analyse :  ville métropolitaine d'Ulsan

Zone centrale : L’ensemble des 5 districts et comtés

Ordre du jour : Niveau de responsabilité des programmes d’études, du corps professoral, des stages pratiques et des parcours professionnels pour les emplois futurs dans le secteur manufacturier

Type de période dorée : Décalage horaire entre l’éducation et l’industrie

Date de référence : 28/08/2026

Version : Regional AX Golden Time Intelligence v3.2
 

Le Bureau de l'éducation d'Ulsan a pleinement opérationnel le Centre de formation professionnelle en 2025 et a mis en place des environnements de formation pratique en intelligence artificielle, batteries secondaires, semi-conducteurs et usines intelligentes. En 2026, il a restructuré les départements des lycées professionnels et étendu les projets de renforcement des compétences en IA. Bien que le contenu pédagogique ait évolué de la formation aux compétences traditionnelles vers l'enseignement des nouvelles industries et de la fabrication numérique, les données relatives à l'emploi, aux salaires et à la durée d'emploi à trois ans par fonction des diplômés de ces formations n'ont pas encore été publiées. Si la transition des entreprises vers l'IA et la robotique s'accélère entre 2026 et 2028, le programme actuel devra être restructuré avant son terme. Si le  système éducatif d'Ulsan s'est engagé à répondre aux enjeux futurs de l'industrie manufacturière, il n'a pas encore atteint le rythme de la transformation industrielle.

Le taux d'emploi des diplômés des lycées professionnels d'Ulsan devrait atteindre 60,3 % en 2025, soit une hausse de 5,4 points de pourcentage par rapport à l'année précédente, le plaçant ainsi parmi les meilleurs du pays. Bien que l'insertion professionnelle se soit améliorée, ce taux ne reflète ni l'adéquation des profils aux postes, ni les salaires, ni la taille des entreprises, ni l'implantation locale, ni la stabilité de l'emploi. De plus, les taux de rétention détaillés des élèves d'Ulsan ne sont pas publiés de manière intégrée. Même si le nombre de personnes employées augmente sur deux ou trois ans, si l'emploi se concentre sur des missions temporaires sans lien avec les perspectives d'avenir, la capacité d'adaptation aux transitions industrielles ne pourra être pleinement développée.  Si les performances de l'enseignement professionnel d'Ulsan en matière d'emploi sont avérées, ses perspectives d'emploi futures restent encore partiellement à confirmer.

En 2025, le taux d'emploi national des diplômés de l'enseignement professionnel était de 55,2 %, la proportion de diplômés employés par des entreprises de 300 salariés ou plus de 36,3 %, le taux de maintien en emploi la première année de 83,1 % et le taux de maintien en emploi la deuxième année de 68,2 %. Bien que le taux d'emploi d'Ulsan atteigne 60,3 %, supérieur à la moyenne nationale, les données détaillées disponibles pour cette ville sont limitées lorsqu'il s'agit de comparer la taille des entreprises, les fonctions occupées et les taux de maintien en emploi selon les mêmes critères. Si le taux d'emploi reste élevé tandis que le taux de maintien en emploi la deuxième année ou le taux d'installation locale demeurent faibles au cours des deux à trois prochaines années, les résultats scolaires et les résultats sur le marché du travail seront déconnectés. Si Ulsan bénéficie d'un avantage en matière d'accès à l'emploi, les données manquent pour évaluer la qualité et la pérennité de l'emploi.

Le complexe de formation professionnelle d'Ulsan est doté de salles de travaux pratiques dédiées à l'IA, aux semi-conducteurs, aux batteries secondaires et aux usines intelligentes, ainsi que d'un centre d'aide à l'emploi. Bien que l'environnement de formation pratique se soit étendu, passant d'équipements individuels dans chaque établissement à une plateforme régionale commune de nouvelles technologies, les données relatives au temps d'utilisation des équipements par les étudiants, aux qualifications acquises, aux projets en entreprise et aux taux d'insertion professionnelle ne sont pas divulguées. Si l'utilisation des installations reste limitée à des formations expérimentales et de courte durée entre 2026 et 2028, un décalage persistera entre les infrastructures et les compétences requises sur le marché du travail. Malgré  le développement des infrastructures de formation pratique, leur utilisation par les professionnels qualifiés demeure incertaine.

Hyundai Motor Company développe sa production en s'appuyant sur les véhicules autonomes, l'électrification, la robotique et les jumeaux numériques, tandis que HD Hyundai se concentre sur la conception par intelligence artificielle, la robotique et les chantiers navals autonomes. Bien que la structure des emplois ait évolué, passant de l'opération de machines et de l'assemblage à des rôles complexes combinant l'interprétation de données, la conduite de robots, la vérification de logiciels et la maintenance prédictive, le détail des compétences requises pour le programme d'études d'Ulsan n'est pas divulgué. Si les critères d'embauche pour les nouvelles lignes de production sont fixés d'ici deux à trois ans, les diplômés spécialisés dans un seul domaine devront suivre une formation de recyclage.  L'unité d'enseignement correspondante pour la formation en production industrielle à Ulsan a évolué, passant d'une organisation par départements à une organisation par rôles complexes combinant les domaines de la mécanique, de l'électricité et des données.

Le secteur pétrochimique étend son champ d'action, passant du contrôle des procédés à l'optimisation du rendement, de l'énergie et de la maintenance grâce à l'IA. Parallèlement, le secteur de l'hydrogène s'étend de l'exploitation des installations de production à la gestion des données carbone, à la sécurité et aux transactions. Bien que les tâches en production combinent l'utilisation des équipements et la prise de décision basée sur les données, la proportion de formations professionnelles et universitaires traitant de données industrielles réelles reste incertaine. Si les données pédagogiques et les données de terrain sont dissociées d'ici 2028, les étudiants ne pourront pas développer de compétences en matière de jugement des procédés, même s'ils apprennent à utiliser les outils.  Le principal obstacle à la formation future en production industrielle réside davantage dans le manque d'accès aux données industrielles réelles que dans une pénurie d'équipements.

Le Bureau de l'éducation d'Ulsan a encouragé la réorganisation des filières des lycées professionnels au cours des cinq dernières années et a étendu cette restructuration à l'intelligence artificielle et aux nouveaux secteurs industriels en 2026. Bien que la structure des filières soit passée d'une approche centrée sur les industries traditionnelles à une approche axée sur l'IA, les batteries secondaires, les semi-conducteurs et l'automatisation, les premiers résultats d'insertion professionnelle des diplômés de ces filières réorganisées ne sont pas encore suffisamment documentés en raison du décalage temporel du système éducatif. Si la demande des entreprises évolue à nouveau d'ici la sortie des premières promotions, dans deux ou trois ans, un décalage apparaîtra entre la nouvelle appellation des filières et l'adéquation réelle des profils aux emplois.  Bien que la réorganisation des filières soit en cours, l'adéquation des profils aux besoins industriels n'a pas encore été vérifiée par les données relatives aux diplômes et à l'emploi.

Les entreprises des secteurs automobile, naval et pétrochimique utilisent l'IA comme une compétence intégrée à la production, à la conception et à la maintenance, et non comme une fonction indépendante. Si l'enseignement de l'IA dans les écoles est dispensé sous forme de matière à part entière ou de cours pratiques, la structure des emplois convergents dans ces industries pourrait évoluer. Le temps réellement consacré à la mise en application pratique par les élèves reste toutefois incertain. Si, entre 2026 et 2028, l'enseignement de l'IA se limite à la programmation et à l'utilisation de l'IA générative, il ne sera pas connecté aux données issues des capteurs, de la qualité ou des robots des sites de production. Bien que  l'offre de formation professionnelle en IA à Ulsan se soit développée, son intégration au secteur manufacturier demeure partielle.

Le taux d'emploi des diplômés des lycées professionnels d'Ulsan, à 60,3 %, dépasse de 5,1 points la moyenne nationale de 55,2 %. Malgré une amélioration des services d'aide à l'emploi, la proportion de diplômés occupant des postes liés à l'IA, la robotique, la mobilité du futur et les énergies renouvelables n'est pas précisée. Si la hausse du taux d'emploi prévue pour les deux à trois prochaines années se concentre sur les secteurs de la production, des bureaux et des services existants, la capacité de la ville à fournir la main-d'œuvre nécessaire aux industries de demain ne sera pas clairement établie.  Bien que le taux d'emploi d'Ulsan soit un indicateur pertinent, il ne permet pas d'évaluer directement sa capacité à répondre aux besoins futurs du secteur manufacturier.

Le taux de maintien en emploi des diplômés des lycées professionnels au niveau national est de 68,2 %, ce qui indique que certains diplômés quittent le marché du travail ou déménagent rapidement. Bien qu'Ulsan dispose d'un programme d'insertion professionnelle, le taux de maintien des diplômés dans leur entreprise, leur fonction ou leur région après leur embauche n'est pas vérifié séparément. Si seul l'emploi initial est pris en compte pendant les deux à trois années suivantes, sans suivi des changements d'emploi, l'inadéquation de la formation est masquée après un changement de poste.  L'objectif ultime de l'enseignement professionnel réside dans l'adéquation entre l'emploi et le maintien des diplômés, et non dans le taux d'emploi lui-même. Or, les données publiques d'Ulsan sont fortement biaisées en faveur de l'entrée sur le marché du travail.

En 2025, le Bureau de l'éducation d'Ulsan a mis en place une formation pratique en intelligence artificielle pour les enseignants de 32 écoles (maternelle, primaire, collège et lycée), et a étendu la formation pratique aux nouveaux secteurs d'activité pour les enseignants des lycées spécialisés et des lycées d'excellence. Bien que la formation continue des enseignants se soit développée, passant d'une démarche individuelle à une formation structurée, le pourcentage d'enseignants possédant une expérience de terrain dans la fabrication de systèmes d'IA, de robotique, de batteries et de jumeaux numériques n'est pas communiqué. Si le cycle d'évolution technologique est plus court que le cycle de formation des enseignants (environ deux à trois ans), les élèves acquièrent des connaissances technologiques en avance sur leur temps.  La transition des enseignants est amorcée, mais la diffusion de cette expertise au niveau industriel reste à confirmer.

L'IA générative et la formation numérique étendent l'utilisation de l'IA dans l'enseignement général. Cependant, les sites de production requièrent des compétences combinées en matière de données de capteurs, d'automates programmables, de contrôle robotique, de qualité et de sécurité, creusant ainsi un fossé entre la culture générale en IA et les compétences spécifiques à un emploi. Il n'existe aucun indicateur public permettant de différencier les compétences des enseignants par domaine. Si ces deux types de formation sont agrégés en un seul indicateur de performance en IA jusqu'en 2028, la pénurie d'enseignants pour les emplois du secteur manufacturier risque d'être masquée.  Le système éducatif d'Ulsan manque de données suffisantes pour évaluer les compétences en IA en distinguant la culture générale des compétences spécifiques aux emplois industriels.

Le groupe de projet RISE de l'Université d'Ulsan a mené, en collaboration avec HD Hyundai Heavy Industries et HD Hyundai E&T, un projet de résolution de problèmes sur site, basé sur l'IA, d'une durée de trois mois. Ce projet a impliqué 50 étudiants, des mentors d'entreprise et des professeurs. Bien que la formation soit passée d'un format magistral à une structure d'apprentissage par problèmes (APP) axée sur des problématiques concrètes de construction navale, le nombre de participants reste limité par rapport au nombre total d'étudiants dans la région et à la demande du secteur. Les résultats concernant le recrutement et l'application pratique de cette approche n'ont pas encore été confirmés. Si le projet conserve ce modèle sélectif pendant deux à trois ans, le niveau moyen de la formation industrielle restera inchangé.  Si la formation en entreprise par l'apprentissage par problèmes existe, elle n'est pas encore généralisée à l'ensemble du système régional de formation.

L'UNIST et HD Hyundai Heavy Industries ont inauguré le Centre de formation et de recherche AX afin de relier la recherche en IA aux problématiques concrètes du secteur de la construction navale. Si la collaboration entre universités et grandes entreprises a franchi une étape importante en matière de formation et de recherche conjointes, la diffusion de ces données et projets auprès des entreprises partenaires, des lycées professionnels et des IUT reste incertaine. Si cette structure centrée sur les grandes entreprises et les universités de recherche perdure jusqu'en 2028, une pénurie de main-d'œuvre technique intermédiaire persistera dans la chaîne d'approvisionnement. Le  pôle AX d'Ulsan, dédié à l'alliance entre l'industrie et le monde universitaire, excelle dans la création de liens avec les instituts de recherche de pointe et les grandes entreprises, mais peine à s'intégrer à un écosystème éducatif plus diversifié.

Le Bureau de l'éducation d'Ulsan a présenté une orientation visant à intégrer l'IA et l'éducation numérique au programme scolaire général et à assurer la continuité de cet enseignement du primaire au lycée. Bien que l'exposition des élèves à l'IA se soit accrue, le pourcentage d'établissements scolaires qui établissent un lien entre les problèmes concrets, les fonctions professionnelles, la sécurité et les données de l'industrie manufacturière locale et l'orientation professionnelle reste à confirmer. Si l'enseignement de l'IA se limite à l'utilisation d'outils généralistes pendant deux ou trois ans, les élèves percevront les industries locales comme des emplois de production obsolètes et appréhenderont les métiers d'avenir en les reliant aux industries de la région de la capitale. Malgré  le développement de l'IA dans l'enseignement général, l'évolution de la perception des futurs métiers au sein de l'industrie manufacturière locale demeure incertaine.

Le programme d'insertion professionnelle en milieu professionnel a été mis en œuvre en 2025 auprès de 75 élèves de troisième issus de quatre lycées spécialisés. Bien qu'il existe des preuves de la conception d'un parcours d'emploi régional distinct, son extension à l'ensemble des élèves des lycées professionnels et généraux reste limitée. Si l'information sur les carrières demeure restreinte à un petit nombre de programmes entre 2026 et 2028, la perception des industries locales, telle qu'elle se forme avant l'entrée à l'université ou sur le marché du travail, restera inchangée.  L'éducation à l'insertion professionnelle en milieu professionnel a été menée à titre expérimental et n'a pas été généralisée en tant que parcours d'emploi universel.

Ulsan gère des centres de formation professionnelle, des départements universitaires restructurés, des programmes de renforcement des compétences en intelligence artificielle, des centres d'aide à l'emploi et des projets de coopération entre l'industrie et le monde universitaire. Bien que les infrastructures, les programmes et les organismes de soutien constituent la base d'une formation industrielle de qualité, les données reliant l'emploi, les salaires, l'ancienneté et l'installation des travailleurs dans la région, par fonction, font défaut. Si le suivi des performances reste axé sur les infrastructures et le nombre de participants pendant deux à trois ans, la pertinence de la formation ne pourra être évaluée, même après l'obtention du diplôme. Malgré  un niveau de préparation institutionnel élevé, la qualité des données probantes est inférieure à la moyenne.

L'Université d'Ulsan et l'UNIST développent la formation en IA dans les secteurs de la construction navale, de l'énergie et de l'industrie manufacturière grâce à RISE, l'école doctorale Industrial AX, et à des projets conjoints avec des entreprises. Si la réponse de l'enseignement supérieur à l'IA est actuellement en phase de mise en œuvre, elle se concentre sur les étudiants actuels, les employés en poste et les participants aux grands projets d'entreprise, plutôt que sur l'ensemble des jeunes de la région. Si les parcours d'apprentissage, des lycées professionnels aux universités en passant par la formation en entreprise, ne sont pas interconnectés d'ici 2028, les résultats à chaque étape de la formation seront fragmentés.  Des préparatifs ont été entrepris dans l'enseignement supérieur, mais un système de formation continue pour l'ensemble de la région reste à mettre en place.

En 2025, une formation à l'IA pour les enseignants a été dispensée dans 32 établissements scolaires, et le renforcement des compétences en IA dans les lycées professionnels a été étendu aux lycées spécialisés et aux lycées d'excellence. Malgré l'élargissement du champ d'application, les taux de participation et d'application effective en classe, rapportés au nombre total d'établissements et d'enseignants, ne sont pas communiqués. Si le décalage entre la participation à la formation et la mise en œuvre en classe persiste pendant deux à trois ans, les disparités en matière d'IA entre les établissements scolaires se maintiendront. Bien que l'extension de la formation à l'IA soit confirmée, son déploiement à grande échelle en classe reste à confirmer.

Le Centre de formation professionnelle est un nouveau pôle de pratique industrielle utilisé conjointement par plusieurs établissements scolaires. Bien que l'accès à des équipements coûteux se soit amélioré, la fréquence d'utilisation par les élèves, et donc la pratique régulière, la réalisation de projets et l'obtention de qualifications professionnelles, n'ont pas été vérifiées. Si l'utilisation reste limitée à des visites ponctuelles jusqu'en 2028, l'écart d'équipement entre les établissements pourrait se réduire, mais l'écart de compétences entre les élèves, lui, persistera.  L'accès aux installations partagées s'est accru, mais leur utilisation axée sur les compétences demeure limitée.

Cinquante étudiants de l'Université d'Ulsan et des professionnels du secteur privé ont participé au projet d'IA appliqué à la construction navale, et l'UNIST a étendu sa formation en IA orientée vers l'industrie. Bien qu'un modèle pédagogique répondant à des problématiques concrètes d'entreprises ait été validé, son déploiement à grande échelle dans les secteurs de l'automobile, de la pétrochimie et des équipementiers n'a pas été divulgué. Si le projet reste cantonné aux grands conglomérats pendant deux à trois ans, son impact sur l'emploi dans l'ensemble du secteur manufacturier régional sera limité.  La formation en IA appliquée au secteur industriel est actuellement diffusée de manière sélective, principalement dans le domaine de la construction navale et auprès des grandes entreprises.

Le Bureau de l'éducation d'Ulsan a mis en œuvre des programmes de formation aux technologies de pointe dans les domaines de l'IA, des semi-conducteurs, des batteries secondaires, de la robotique industrielle et de la pétrochimie. Bien que le champ d'application des secteurs se soit élargi, l'adéquation du contenu des formations aux exigences des entreprises en matière d'embauche, d'infrastructures et de qualifications n'est pas précisée. Si les données relatives aux embauches et les programmes de formation ne sont pas directement liés d'ici 2028, une correspondance dans les intitulés de postes pourrait être confondue avec une correspondance dans les fonctions.  L'expansion des secteurs industriels est avérée, mais la concordance avec les exigences des entreprises en matière d'embauche reste à confirmer.

Bien que le taux d'emploi des diplômés des lycées professionnels d'Ulsan ait atteint 60,3 %, l'exode net des jeunes de 20 à 30 ans d'Ulsan s'est poursuivi chaque trimestre jusqu'en 2025. Si les résultats en matière d'emploi scolaire et d'installation des jeunes dans la région n'ont pas évolué de concert, le taux d'emploi local des diplômés des lycées professionnels d'Ulsan n'est pas publié séparément du taux d'emploi global. Si l'emploi hors de la région progresse pendant deux ou trois ans, les résultats scolaires ne permettent pas d'attirer les talents nécessaires aux industries d'Ulsan.  L'emploi s'est développé, mais l'impact sur l'installation des jeunes dans la région reste incertain.

À l'échelle nationale, la proportion de salariés travaillant pour des entreprises de 300 employés ou plus a atteint 36,3 %. La proportion d'étudiants d'Ulsan employés par de grandes entreprises et des PME, ainsi que leurs taux d'insertion professionnelle futurs, restent incertains. Même si le taux d'emploi demeure élevé d'ici 2028, un fort taux de rotation du personnel est à prévoir en raison des écarts de salaires et de perspectives de carrière, si l'emploi se concentre sur des postes peu qualifiés au sein des entreprises partenaires. Si  la formation professionnelle à Ulsan présente un fort potentiel en termes d'emploi, la qualité de l'emploi, les types de postes occupés et la répartition géographique des travailleurs restent encore flous.

La réorganisation des filières des lycées professionnels aboutit aux premiers résultats de diplomation après l'élaboration des programmes, l'affectation des enseignants, la sélection des élèves de première année et trois années d'enseignement. À l'inverse, les entreprises manufacturières mettent à jour leurs plateformes d'IA, de robotique et de production tous les un à deux ans, ce qui crée un décalage entre le calendrier de l'éducation et celui de l'industrie. D'ici 2029, date à laquelle les résultats des filières réorganisées seront évalués en 2026, il est fort probable que les rôles professionnels actuellement définis auront de nouveau évolué.  Le risque lié au facteur temps auquel est confrontée l'éducation à Ulsan ne réside pas dans la volonté de réorganiser les choses, mais dans un problème structurel : les résultats scolaires sont en retard par rapport aux évolutions industrielles.

De 2026 à 2028, la restructuration des secteurs automobile (véhicules autonomes), naval (construction navale) et pétrochimique, ainsi que la mise en place des marchés de l'hydrogène et de l'énergie, se dérouleront simultanément. Les étudiants qui ne décrocheront pas de stage ni de débouchés professionnels durant cette période devront se reconvertir une fois la structure industrielle finalisée, sans que les perspectives d'emploi individuelles ne soient communiquées. Un retard de deux à trois ans dans les études compromet durablement la qualité du premier emploi et l'installation locale.  Ce retard de formation ne représente pas un simple déficit d'apprentissage à court terme, mais un risque de dépendance au parcours professionnel en début de carrière.

Si la réorganisation des programmes d'études se déroule sans que les enseignants aient acquis d'expérience dans les nouveaux rôles au sein de l'industrie, les programmes deviennent dépendants des fournisseurs d'équipements et des formateurs externes. Si les compétences des enseignants internes ne sont pas développées, la continuité pédagogique est compromise lors de l'arrêt d'un projet ou du remplacement d'un équipement, or le ratio d'enseignants internes par domaine reste inconnu. Si cette dépendance externe s'installe pendant deux ou trois ans, les établissements d'enseignement seront incapables de s'adapter de manière autonome aux évolutions du secteur.  Cette dépendance externe aux compétences des enseignants représente un risque irréversible pour Education AX.

Lorsque les étudiants partent étudier à l'université ou trouver leur premier emploi hors de la région, des réseaux industriels, professionnels et d'entreprises se constituent également en dehors de celle-ci. L'exode net des jeunes de 20 à 30 ans et le faible taux de retour des étudiants inscrits dans des universités hors de la région démontrent que les mouvements de population à différents niveaux d'études contribuent à la sédentarisation des zones d'implantation. Si la formation professionnelle future n'est pas liée à l'embauche locale d'ici 2028, les talents formés à Ulsan deviendront un atout pour les industries extérieures.  Le manque de lien entre formation et emploi entraîne la perte du vivier de talents de demain pour l'industrie manufacturière locale, et non le simple départ de quelques diplômés.

Conclusion : Il faut relier, avant 2028, non pas le taux d'emploi, mais le taux d'adéquation futur des emplois, le taux d'achèvement des projets sur le terrain, le taux d'emploi local et le taux de maintien de l'emploi en deuxième année pour vérifier la réactivité industrielle du système éducatif d'Ulsan.

Le système éducatif d'Ulsan est considéré comme étant dans une phase où la transition a commencé et où les premiers résultats ont été confirmés en matière de construction d'infrastructures, de réorganisation des départements, d'éducation à l'IA et de taux d'emploi, mais dans une phase où la vérification est insuffisante en ce qui concerne l'adéquation des emplois ,  les compétences pratiques des enseignants, l'accès aux données institutionnelles, l'intégration locale et l'emploi à long terme .

L'enseignement actuel suit les appellations des métiers de l'industrie manufacturière de demain. Cependant, il existe peu de preuves qu'il parvienne à s'adapter à la complexité des fonctions professionnelles et aux critères de recrutement réellement exigés par les entreprises.

Le problème du système éducatif d'Ulsan ne réside pas dans la présence ou l'absence de cours d'intelligence artificielle. Il tient au fait que le parcours continu des étudiants confrontés à des problèmes industriels concrets, leur permettant de trouver un emploi dans des entreprises locales et de s'y maintenir, reste minoritaire .

Jugement opportun : Activation de la formation professionnelle + Décalage entre le calendrier de l'éducation et celui de l'industrie

Sources de preuves

• Bureau de l'éducation d'Ulsan, Données sur l'état des carrières dans les lycées professionnels d'Ulsan
• Bureau de l'éducation d'Ulsan, État des lieux de la formation pratique et de l'emploi dans les lycées professionnels
• Le bureau de l'éducation d'Ulsan renforce l'enseignement professionnel secondaire axé sur l'IA et les nouvelles industries
• Le bureau de l'éducation d'Ulsan gère le centre de formation professionnelle.
• Ministère de l'Éducation, Statistiques d'emploi 2025 pour les diplômés des lycées professionnels
• Bureau de l'éducation d'Ulsan, Programme d'établissement local pour les élèves des lycées professionnels
• Projet RISE de l'Université d'Ulsan, HD Hyundai Heavy Industries sur les problèmes de terrain en IA
• UNIST–HD Hyundai Heavy Industries AX Centre d'éducation et de recherche
• Bureau de l'éducation d'Ulsan, IA et éducation numérique à la manière d'Ulsan

Analyse structurelle — L’éducation prédit les emplois de demain, mais les entreprises résolvent d’abord les problèmes actuels.

La réorganisation des programmes scolaires implique d'anticiper les besoins futurs de l'industrie, de concevoir les cursus, de sélectionner les élèves et de les former pendant plusieurs années. Les entreprises, quant à elles, résolvent immédiatement les problèmes actuels de productivité, de qualité et de main-d'œuvre grâce à l'IA et aux robots. Tandis que les établissements scolaires se préparent à l'avenir, les métiers de demain au sein des entreprises se redéfinissent déjà sur le terrain.

Du fait de ce décalage temporel, la modernité d'appellations comme « Département IA » ou « Département Usine Intelligente » ne garantit pas l'adéquation des compétences aux besoins du marché du travail. Les entreprises peuvent avoir besoin de personnel capable de traiter des données tout en maîtrisant la soudure, la peinture, la maintenance, la qualité et les processus, plutôt que de spécialistes en IA. Un paradoxe se pose également : plus l'enseignement se structure autour de termes techniques, plus il s'éloigne des réalités du terrain.

Le seul élément permettant d'aligner les besoins de l'éducation et ceux de l'industrie n'est pas la planification de l'enseignement, mais plutôt les résultats obtenus par les étudiants pour résoudre des problèmes concrets en entreprise, ainsi que leur embauche et leur maintien en poste. Sans ces données, la restructuration des programmes d'études demeure une hypothèse relative à la demande industrielle, et le taux d'emploi reste un indicateur quantitatif incapable de confirmer cette hypothèse.

Par conséquent, le risque structurel de l'éducation à Ulsan ne réside pas dans la prise en compte tardive des mutations industrielles.  Le risque temporel majeur tient au fait que, tandis que les départements et les équipements universitaires s'adaptent aux évolutions industrielles, les problématiques concrètes qui engendrent ces changements en permanence ne sont pas intégrées aux parcours d'apprentissage des étudiants.