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Articles de revues sur le sujet « Intelligence artificielle générative »

Auteur : Grafiati
Publié le 29 mars 2025
Mis à jour le 10 mai 2025

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1

Andreescu, Radu-cristian. « Réalité, possibilité, nouveauté : ce qui reste de l’inspiration artistique dans les images générées par l’Intelligence Artificielle. Esthétique et sémantique ». Nouvelle revue d’esthétique 33, no 1 (23 août 2024) : 13–23. http://dx.doi.org/10.3917/nre.033.0013.

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Résumé :
Cet article porte sur les images créées à l’aide des intelligences artificielles génératives sur des plateformes telles que DALL-E, Midjourney ou Stable Diffusion à partir de mots saisis en langage naturel. L’article ne s’occupe pas de savoir si les images générées peuvent être considérées comme des œuvres d’art en termes de qualité esthétique, de paternité ou d’originalité artistique. Il s’occupe de savoir si l’intelligence artificielle générative peut créer dans les mêmes conditions que celles qui étaient autrefois prescrites à l’art, notamment la capacité à représenter les choses non seulement telles qu’elles sont, mais aussi (ou surtout) telles qu’elles pourraient et devraient être. Mais l’exploration des possibilités par l’art ou par l’intelligence artificielle peut être comprise de multiples façons : la création selon le critère de la vraisemblance, la capacité à idéaliser la réalité ou à élargir nos concepts, ou encore la capacité à libérer l’imagination afin de produire le fantastique ou le surréel. Bien qu’une intelligence artificielle ait tendance à reproduire les stéréotypes esthétiques ou sociaux qui prévalent dans les bases de données, elle fait néanmoins preuve d’une certaine capacité à produire de la nouveauté au sens onto-logique (et non pas esthétique) du mot, en nous permettant de visualiser des nouveaux exemplaires des notions que nous ne pouvons pas définir autrement, telles que le style d’un artiste ou les concepts vagues aux frontières fluides et aux propriétés probables.
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2

Tijus, Charles. « Après-propos. L’intelligence artificielle : une autre intelligence ? » Enfance N° 1, no 1 (28 mars 2024) : 51–60. http://dx.doi.org/10.3917/enf2.241.0051.

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Résumé :
La comparaison permettant de distinguer, de spécifier et d’asseoir la connaissance, dans la lignée des articles de ce numéro thématique sur la mesure de l’intelligence humaine, nous questionnons ce qu’est l’intelligence artificielle. Qu’en est-il ? Que sont ces systèmes techniques, ces ordinateurs, robots mais aussi habits et habitacles, qualifiés d’intelligents : habit intelligent, voiture intelligente , maison intelligente, ville intelligente ? Sont-ils destinés à résoudre des problèmes qui sont les nôtres ? Peut-on mesurer leur intelligence ? À l’ère de l’IA générative et des jumeaux numériques humains, nous préconisons que la mesure de l’intelligence artificielle soit à la mesure de son adaptation à l’humain : savoir à quel point la machine est adaptée à son utilisateur humain.
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3

Mouheb, Hassan. « Intelligence artificielle, accélérateur de cybercriminalité : appréhender le rôle complice de l’intelligence artificielle en matière de cybercriminalité ». Question(s) de management 49, no 2 (3 juillet 2024) : 93–98. http://dx.doi.org/10.3917/qdm.229.0093.

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Résumé :
La cybercriminalité va en s’accroissant et risque de connaître une forte accélération avec l’usage grandissant des outils d’intelligence artificielle. L’article expose en quoi l’IA et l’IA générative deviennent de nouveaux instruments au service des cybercriminels.
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4

Galland-Decker, Coralie, Pauline Brunner, Chiara Marinoni, Jeremy Jankovic, Alberto Guardia et François Bastardot. « Santé numérique : Intelligence artificielle générative en médecine : définitions, usages et limites ». Revue Médicale Suisse 21, no 907 (2025) : 404–7. https://doi.org/10.53738/revmed.2025.21.907.404.

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5

Schroder, Cédric. « Génération alpha et intelligence artificielle ». Éducation Permanente Hors série, HS1 (17 décembre 2024) : 97–104. https://doi.org/10.3917/edpe.hs01.0097.

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6

Hermet, Marie. « Traduction et Intelligence Artificielle ». Raison présente N° 231, no 3 (16 octobre 2024) : 65–74. http://dx.doi.org/10.3917/rpre.231.0065.

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Résumé :
Le métier de traducteur se trouve aujourd’hui en concurrence avec les modèles de langage génératifs auxquels les éditeurs ont recours de plus en plus souvent. Mais que fait-on exactement quand on traduit une œuvre littéraire ? Comment transposer une vision unique du monde d’une langue dans une autre ?
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7

Lebrun, Tom, et René Audet. « Une poésie machinique ? Génération automatisée, intelligence artificielle et création littéraire ». Communication & ; langages N°203, no 1 (2020) : 151. http://dx.doi.org/10.3917/comla1.203.0151.

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8

Borloz, Erica, et Guillaume Tschupp. « English Quest : Exploration du potentiel pédagogique des IA génératives dans l’apprentissage des langues ». Babylonia Journal of Language Education 1 (5 avril 2025) : 60–65. https://doi.org/10.55393/babylonia.v1i.511.

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Résumé :
Cet article explore English Quest, un jeu vidéo innovant pour l'apprentissage de l'anglais. Combinant intelligence artificielle, Digital Game-Based Learning et Interactive Fiction, le jeu offre des interactions immersives avec des personnages virtuels. L'étude examine son potentiel pédagogique, soulignant le soutien à un apprentissage stimulant, créatif et authentique. Bien que prometteur, le jeu présente des limitations, notamment un niveau de difficulté élevé et un manque de flexibilité. L'article conclut sur les perspectives d'amélioration et l'impact potentiel d'English Quest sur l'avenir de l'apprentissage des langues dans le contexte de l'éducation numérique.
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9

Dündar, Oğuz İbrahim. « Utilisation Potentielle De Chatgpt Dans L'apprentissage Des Langues Etrangères : Exploration Des Possibilités Selon Les Niveaux Langagiers Du CECRL ». Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 21, no 1 (30 avril 2024) : 63–75. http://dx.doi.org/10.33437/ksusbd.1384040.

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Résumé :
Cet article explore les possibilités d'utiliser ChatGPT, un agent conversationnel basé sur l'intelligence artificielle, dans l'apprentissage des langues étrangères. L'article commence par définir les termes tels que "Chatbot", "Intelligence Artificielle", "Traitement Automatique des Langues" et "Génération de Langage Naturel", afin de fournir un contexte approprié. Ensuite, il examine les différentes activités langagières définies et propose des utilisations potentielles de ChatGPT pour chacune de ces activités. Les possibilités d'utilisation de ChatGPT dans l'apprentissage des langues étrangères comprennent la pratique de la conversation écrite, la correction grammaticale, l'enrichissement du vocabulaire, la compréhension écrite, les jeux de rôles et simulations écrites, la préparation aux examens écrits, les activités de traduction, les exercices de grammaire et de conjugaison, les explications grammaticales et bien d’autres. L'article propose également une illustration des avantages de ChatGPT selon les niveaux langagiers du CECRL avec l’utilisation des exemples de questions de production écrite ainsi que des extraits de textes pour la compréhension écrite.
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Martin, Isabelle. « L’éducation aux médias et à l’information (EMI), au défi des intelligences artificielles génératives d’images ». Administration & ; Éducation N° 183, no 3 (25 septembre 2024) : 79–86. http://dx.doi.org/10.3917/admed.183.0079.

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Nicolas, Sonia, Nicolas Monmarché et Mohamed Slimane. « Génération de plan de site web pour les non-voyants par des fourmis artificielles ». Revue d'intelligence artificielle 22, no 2 (14 avril 2008) : 137–59. http://dx.doi.org/10.3166/ria.22.137-159.

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Michaud, Thomas. « Le gloseur, anticipation critique de l’IA artistique ». Nouvelle revue d’esthétique 33, no 1 (23 août 2024) : 59–67. http://dx.doi.org/10.3917/nre.033.0059.

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Résumé :
Le roman Génies en boîte de Fritz Leiber a anticipé l’apparition de machines capables d’écrire des romans à la place des humains avec soixante ans d’avance sur le processus d’innovation technologique. En effet, au début des années 2020, les intelligences artificielles génératives promettent de réaliser de telles performances et de remplacer les auteurs humains. Une telle possibilité fut évoquée à plusieurs autres reprises dans la science-fiction, soulignant la dimension prospective de ce genre littéraire. Une telle possibilité pose de nombreuses questions esthétiques. Cet article propose une approche adornienne de la question. L’auteur appartenant à l’École de Francfort s’est notamment interrogé sur l’industrie culturelle et sur l’art comme phénomène social. Ainsi, les œuvres littéraires produites par les IA s’inscrivent dans des luttes de classes. Pourront-elles continuer à imposer un esprit de liberté humaine face à la technostructure, fonction de l’art ? Par ailleurs, la légitimité de la révolte néo-luddite contre les IA dans le roman Génies en boîte est interrogée.
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Martin, Gaëlle, Nicolas Perrin, Laura Vita, David Piot et Joëlle Ambrosini. « Problématiser le rôle de la technique et de l’individuation pour faire face aux enjeux de numérisation des situations d’enseignement dans une perspective de Lifelong learning ». Médiations et médiatisations, no 20 (16 avril 2025) : 162–71. https://doi.org/10.52358/mm.vi20.433.

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Résumé :
Le travail dans le champ de la formation des enseignants se numérise et l’accès facilité aux intelligences artificielles génératives ouvrent de nouveaux possibles. Les transformations induites sont analysées en se référant à la situation d’un établissement qui s’est engagé dans un projet visant à inscrire la formation continue des enseignants dans une perspective de Lifelong learning. Cette contribution montre l’utilité de problématiser les transformations induites par l’activité technique en recourant à une approche stieglérienne. Cette problématisation nous pousse à prendre en compte le développement tant sur le plan des individus (cette approche met en garde contre l’abrutissement de l’individu), des collectifs (cette approche met en évidence le risque d’individualisme lorsque la technique isole les individus et court-circuite ou contraint les processus de délibération collective) et des techniques (cette approche permet de penser l’appropriation des techniques par les individus et les collectifs pour qu’ils puissent rester capables de participer à la définition de l’environnement qui structure leurs pratiques). À partir d’un cas portant sur une formation de master, cette contribution met en évidence comment cette problématisation permet d’orienter la conception de situations de formation dans une perspective de Lifelong learning.
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Cagé, Agathe. « Allier exigence et audace pour faire des intelligences artificielles génératives des outils au service des enseignants et des apprentissages des élèves ». Administration & ; Éducation N° 183, no 3 (25 septembre 2024) : 55–62. http://dx.doi.org/10.3917/admed.183.0055.

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Boukind, Abdallah, et Habiba Abou-Hafs. « Contribution de l'Intelligence Artificielle à la Performance des Projets de Recherche Scientifique ». European Scientific Journal, ESJ 20, no 34 (31 décembre 2024) : 190. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n34p190.

Texte intégral
Résumé :
L’avancement des connaissances et les progrès dans divers domaines dépendent de la recherche scientifique. L'évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) offre de nouvelles perspectives pour améliorer l’efficacité et les résultats de ces efforts scientifiques. L'IA, notamment l’apprentissage automatique et la manipulation du langage naturel, a le pouvoir de transformer le processus de recherche scientifique. Elle permet d'analyser efficacement de vastes ensembles de données, révélant des modèles complexes qui sont difficiles à détecter manuellement. L'IA stimule également les avancées scientifiques en formulant des hypothèses de recherche. De plus, elle libère les chercheurs en automatisant les tâches répétitives, ce qui leur permet de se concentrer sur les aspects créatifs de leur travail. Cependant, l'intégration de l'IA dans la recherche scientifique soulève des questions et des obstacles importants. La crédibilité des résultats obtenus grâce à l'IA peut être remise en question, et comprendre les choix effectués par les systèmes d'IA peut être complexe pour les chercheurs. Il est donc essentiel de comprendre l'effet de l'IA sur la performance des projets de recherche scientifique, afin de maximiser les avantages tout en atténuant les risques. Notre étude vise à étudier l’effet de l'IA sur la recherche scientifique en utilisant une approche qualitative. Nous avons mené des entretiens approfondis avec des doctorants chercheurs dans le domaine des sciences de gestion. L'analyse des données a été réalisée à l'aide d'une méthode d'analyse de contenu incluant des fréquences de mots, des matrices à condensés pour l'analyse thématique et un croisement matriciel des nœuds avec les sources. En suivant une méthodologie rigoureuse et systématique, nous cherchons à obtenir un aperçu complet des perspectives des chercheurs et à générer des connaissances sur le rôle de l’intégration de l'IA dans la recherche scientifique. Les résultats de notre étude montrent que l'intégration de l'IA dans la recherche scientifique améliore l'efficacité et favorise la découverte de nouvelles significations. Plus précisément, elle présente plusieurs avantages notables : une efficacité accrue grâce à l'automatisation des tâches répétitives ; une découverte de nouvelles significations, optimisée par l'analyse de structures de données avancées ; et une amélioration des performances, se manifestant par un impact positif sur la génération d'hypothèses et la conception d'expériences. Ces résultats corroborent les avantages soulignés dans la littérature existante, tout en mettant en lumière des enjeux éthiques et réglementaires importants. The advancement of knowledge and progress in various fields depend on scientific research. The rapid evolution of artificial intelligence (AI) offers new opportunities to improve the efficiency and results of these scientific efforts. AI, including machine learning and natural language manipulation, has the power to transform the scientific research process. It allows for the efficient analysis of large data sets, revealing complex patterns that are difficult to detect manually. AI also drives scientific advances by formulating research hypotheses. In addition, it frees up researchers by automating repetitive tasks, allowing them to focus on the creative aspects of their work. However, the integration of AI into scientific research raises significant questions and obstacles. The credibility of the results obtained through AI can be questioned, and understanding the choices made by AI systems can be complex for researchers. It is therefore essential to understand the effect of AI on the performance of scientific research projects, in order to maximize benefits while mitigating risks. Our study aims to investigate the effect of AI on scientific research using a qualitative approach. We will conduct in-depth interviews with doctoral students who are researchers in the field of management sciences. Data analysis was performed using a content analysis method, including word frequencies, condensed matrices for thematic analysis, and matrix cross-referencing of nodes with sources. By following a rigorous and systematic methodology, we seek to gain a comprehensive overview of researchers' perspectives and generate knowledge about the role of integrating AI into scientific research. The results of our study show that the integration of AI into scientific research improves efficiency and promotes the discovery of new meanings. Specifically, it has several notable advantages: increased efficiency through automation of repetitive tasks; the discovery of new meanings, powered by the analysis of advanced data structures; and improved performance, manifested in a positive impact on hypothesis generation and experiment design. These results corroborate the benefits highlighted in the existing literature while highlighting important ethical and regulatory issues.
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Haesen, Stéphanie. « 19ème édition de JVeille ». Revue électronique suisse de science de l'information (RESSI), no 25 (3 mars 2025). https://doi.org/10.55790/journals/ressi.2025.e1862.

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Résumé :
Ce compte-rendu revient sur la 19ème édition de JVeille, journée franco-suisse sur la veille et l'intelligence économique, qui s’est tenue le 13 juin 2024 à la Haute École de Gestion de Genève. Cette année, elle avait pour thématique : « Veille et intelligence artificielle générative : les bonnes pratiques »
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Agard, Geoffray, Antoine Bianchi, Matthieu Bernat, Gary Duclos et Marc Leone. « A tale of ChatGPT : revue de la littérature sur la place des bêtabloquants dans le choc septique par intelligence artificielle générative (ChatGPT) ». Anesthésie & ; Réanimation, janvier 2024. http://dx.doi.org/10.1016/j.anrea.2023.12.001.

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Compagno, Dario. « La notion de vérité à l’épreuve de l’intelligence artificielle ». Semiotica, 13 janvier 2025. https://doi.org/10.1515/sem-2024-0201.

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Résumé :
Abstract Pouvons-nous appliquer les notions traditionnelles de vérité et d’erreur à la production artificielle d’énoncés? A partir d’une tripartition proposée par Umberto Eco, l’article s’interroge sur la pertinence contemporaine des critères de vérité utilisés pour évaluer les énoncés humains. Il s’agit de remarquer que les énoncés artificiels ne sont pas vrais ou faux comme ceux produits par les humains, ce qui remet en question notre conception du langage. L’article identifie la spécificité et les limites de la génération automatique de langage dans l’incapacité des machines de s’ancrer au réel par le biais de la perception. Il conclut en indiquant les potentialités de l’énonciation mécanique et nomme “humilité,” l’attitude, opposée au concept courant d’explicabilité, que l’on pourrait adopter vis-à-vis des intelligences artificielles.
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Mattioda, Maria Margherita. « Intelligence artificielle et diversité linguistique ». Language Problems and Language Planning, 16 décembre 2024. https://doi.org/10.1075/lplp.00118.mat.

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Résumé :
Résumé L’IA a connu une évolution fulgurante au cours de ces dernières années. Sa propagation dans tous les domaines s’accompagne d’un besoin urgent de réfléchir sur ses usages et, éventuellement ses dérives, surtout lorsque le déploiement des systèmes intelligents peut se répercuter sur la vie et les droits des individus. L’apparition de traducteurs automatiques neuronaux représente un pas en avant sur le plan de la qualité par rapport aux systèmes de traduction de la génération précédente, mais peuvent-ils jouer un rôle fondamental dans la gestion équitable de la diversité linguistique et garantir les droits linguistiques dans les contextes multilingues ? Dans cette contribution nous nous interrogerons sur la relation entre droits linguistiques et traduction pour ensuite explorer l’impact de la traduction automatique neuronale sur la diversité linguistique et sur la mise en œuvre des droits linguistiques.
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Quinio, Bernard. « Intelligences artificielles génératives : qu’est-ce que cela change pour les managers ? » Soins Cadres, février 2025. https://doi.org/10.1016/j.scad.2024.12.005.

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D’Armenio, Enzo. « Les IA génératives visuelles entre perception d’archives et circuits de composition ». Semiotica, 5 février 2025. https://doi.org/10.1515/sem-2024-0184.

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Résumé :
Résumé Cet article aborde les intelligences artificielles génératives visuelles telles que Midjourney et DALL·E afin d’analyser leur fonctionnement sémiotique. Le point de départ est la définition de la discipline sémiotique proposée par Pierluigi Basso Fossali, décrivant celle-ci comme la science qui étudie la gestion sociale du sens, et qui s’articule en quatre sphères fondamentales : la perception, l’énonciation, la communication et la transmission. À partir de ce cadre théorique, l’objectif est de proposer et de décrire deux nouvelles configurations qui caractérisent le fonctionnent sémiotique des IA génératives visuelles : à travers une perception d’archives et grâce à des circuits de composition. Le concept de perception d’archives a pour objectif de décrire la manière particulière dont les IA voient, entendent et apprennent, celle-ci étant réalisée sur de grandes quantités de données et à travers une généalogie d’opérations reconfigurables sur les archives. Les circuits de composition, quant à eux, concernent le couplage entre la logique de la composition visuelle et de la prédication verbale : il s’agit du processus d’énonciation par débruitage visuel réalisé par les IA, guidé par les requêtes en langage naturel fournies par des opérateurs humains. À partir de trois critères élaborés en sémiotique – les catégories plastiques, l’énonciation visuelle, ainsi que la traduction intersémiotique entre textes verbaux et images – une série de tests seront proposés afin d’examiner les circuits de composition des modèles génératifs de Midjourney et de DALL·E. Les IA seront enfin définies en tant que machines co-énonçantes : des entités dépourvues d’intentionnalité et d’initiative, qui produisent pourtant des énoncés en collaboration avec un opérateur humain et sur la base d’archives de données hautement structurées et reconfigurables.
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BEN AMOR, Sami, et Michel DURAMPART. « Bien-être individuel versus bien-être collectif : le paradoxe de l'IA bienveillante dans l'enseignement supérieur ». Interfaces numériques 13, no 3 (18 avril 2025). https://doi.org/10.25965/interfaces-numeriques.5408.

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Résumé :
Cet article étudie l'impact des intelligences artificielles génératives (IAg) sur le bien-être individuel et collectif en enseignement supérieur. Les IAg, telles que ChatGPT ou ALI, promettent une personnalisation accrue de l'apprentissage, une amélioration de la gestion du stress et un renforcement de l'autonomie des étudiants. Pourtant, ces outils posent des questions notamment en matière de dépendance cognitive et de reduction des interactions sociales dans la communauté éducative. Des expérimentations pédagogiques et des entretiens ont été réalisés avec des enseignants et étudiants en master, pour étudier la manière dont les IAg influencent et instaurent de nouvelles pratiques éducatives incluant des relations renouvelées en contexte d’enseignement.
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Cases, Anne-Sophie, et Christophe Fournier. « Défis éthiques des IA génératives pour l’enseignement supérieur ». Management & ; Data Science, 2025. https://doi.org/10.36863/mds.a.36833.

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Résumé :
Cet article explore les défis éthiques posés par l'intégration des intelligences artificielles génératives (IAG) dans l'enseignement supérieur. Il analyse la montée rapide des IAG qui transforment les pratiques éducatives, mais soulèvent des questions cruciales pour l'éthique académique et la déontologie. L’étude est menée en deux temps : des entretiens auprès de neuf enseignants et de deux étudiants de Master utilisant ces technologies dans leurs missions d’apprentissage, puis un codage des 500 premiers verbatims collectés auprès de 1 242 enseignants et 4 443 étudiants. Cela permet de mettre en évidence un continuum d'intégration de ces IAG, composé de quatre niveaux : ressources pédagogiques, outil, assistant et enfin partenaires co-créateurs, pour une IA augmentée. L'étude qualitative révèle trois principales catégories de risques : liés aux données, aux apprentissages et à l'impact sociétal, incluant la perte de l'esprit critique et les risques de plagiat. Pour un usage responsable, l'article recommande une formation à l’usage critique des IAG, une révision des méthodes d’évaluation et un encadrement éthique pour favoriser une IA frugale et respectueuse des limites planétaires.
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CAO, Hui. « Rédaction et Pratique du Manuel Intelligent de Français Médical —— L’Intelligence Artificielle Générative au Service du Français Médical ». 基于语料库的大学法语四级作文错误分析及高分策略 4, no 4 (2024). http://dx.doi.org/10.59506/rpm-45.

Texte intégral
Résumé :
Avec l'essor des technologies intelligentes, les manuels numériques s'imposent progressivement dans le domaine de l'éducation. Le manuel intelligent de français médical, issu de l'intégration des technologies intelligentes et des ressources pédagogiques, réalise une transformation complète en termes de contenu, de format, de services et d'évaluation. Basé sur des principes tels que l'innovation, l'interdisciplinarité et la flexibilité, il optimise la structuration des connaissances en français médical, intègre la transformation numérique et les cartes de connaissances, et offre une classification intelligente du vocabulaire, des discours multimodaux et des mises à jour en temps réel. De plus, il propose une plateforme de cours interactive, un système de rétroaction personnalisé et un dispositif d'évaluation continue. L'efficacité du manuel et les risques liés à son utilisation sont également étudiés pour optimiser son application et améliorer la qualité pédagogique, contribuant ainsi à l'innovation dans le domaine des manuels intelligents et à une meilleure intégration entre médecine et langue française.
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PERREAU, Emilie, Romain PINQUIÉ et Cédric MASCLET. « Proposition d’une méthodologie de recherche pour l’étude des interactions humains-agent conversationnel textuel en milieu écologique : application pour des tâches d’Ingénierie Système. » ModACT, 2024. https://doi.org/10.25518/3041-4687.148.

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Résumé :
Cet article présente un projet de recherche ancré autour de la question des interactions Humains-Agents Conversationnels Textuels (ACT). Dans un contexte marqué par l’intégration progressive des Intelligences Artificielles Génératives dans le domaine de l’industrie, de nouvelles questions émergent quant aux enjeux et aux impacts des usages de cette technologie sur et pour les opérateurs et leurs activités. Ces problématiques soulèvent un nouveau besoin d’adaptation des méthodologies de recherche face aux singularités de l’objet d’étude. Par le biais d’une proposition de projet axé sur le soutien aux activités de conception d’ACT pour des activités d’Ingénierie Système, ce document étudie les apports d’une approche ergonomique mixte d’analyse de l’activité pour l’étude des interactions Humains-ACT (IH-ACT) en contexte industriel. Une attention particulière est également portée aux intérêts de l’usage d’une démarche compréhensive dans l’appréhension d’une technologie centrée sur la tâche. Ce papier constitue un préquel à l’étude proposée.
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Averseng, Céline. « Créer des évaluations avec les IAg : outils et process ». Management & ; Data Science, 2025. https://doi.org/10.36863/mds.a.36943.

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Résumé :
Cet article explore l’impact des intelligences artificielles génératives (IAg) sur l’évaluation dans l’enseignement supérieur en gestion. Alors que des outils tels que ChatGPT et Wooflash offrent des possibilités de personnalisation et d'automatisation, leur adoption pose également des défis éthiques et pédagogiques. À travers des expérimentations sur différentes plateformes, l’étude examine la création de questions de type QCM, calculées et cloze, et évalue la pertinence des réponses générées. Si les IAg allègent la charge des formateurs et permettent d’enrichir les banques de questions, leur utilisation soulève des préoccupations quant à la transparence algorithmique, la dépendance technologique, et l'équité dans l'évaluation. Des recommandations pratiques sont proposées, incluant une attention particulière à la formulation des prompts et à l’encadrement des évaluations par des retours humains. En conclusion, bien que prometteuses, les IAg devraient être envisagées comme un complément aux pratiques d'évaluation traditionnelles pour garantir une évaluation équitable et pédagogique.
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