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Publication par la revue Le Grand Continent de la première édition critique intégrale de l’essai de Dario Amodei sur « l’adolescence de la technologie » — le texte à lire absolument pour comprendre de quoi l’on parle vraiment lorsqu’on dit que l’IA est dangereuse. 
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L'intelligence artificielle à l'université : rupture pédagogique ou continuité numérique ?
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Découvrez #IA4Sup : La communauté de veille collaborative autour de l'intelligence artificielle dans l'enseignement supérieur sur le site www.amue.fr
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hal
"L'essor de l'intelligence artificielle générative (IAGen) transforme les pratiques d'apprentissage et suscite la nécessité d'une Generative AI Literacy chez les étudiants de l'enseignement supérieur. Cette étude vise à identifier les représentations spontanées des étudiants concernant l'IAGen, afin de caractériser les modèles mentaux initiaux et de proposer des axes pour la conception didactique. Un corpus de 245 définitions ouvertes a été analysé selon la théorie des représentations sociales et le cadre des modèles mentaux. L'analyse inductive a permis d'identifier cinq profils".
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Dans cet article, "les auteurs distinguent trois phases d’intégration massive des systèmes d’IA générative aux activités de recherche. La première, déjà largement déployée, correspond à une utilisation qui demeure sous un contrôle humain direct. Désormais, et c’est la deuxième étape, les systèmes d'IA sont capables de réaliser des tâches de recherche de manière partiellement autonome, mais encore sous supervision humaine. Dans la phase suivante, que les auteurs envisagent dans un avenir proche, cette supervision pourrait disparaitre : des IA autonomes mèneraient alors leurs propres recherches. Si ces nouvelles phases sont potentiellement porteuses d’avancées considérables, elles soulèvent également de nouveaux enjeux, notamment éthiques et d’intégrité scientifique."
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Révolution technologique majeure, progrès décisif ou menace pour l’humanité ? Entre bouleversement du travail, transformations de l’éducation et inquiétudes écologiques et sociales, l’intelligence artificielle ouvre un débat vertigineux : peut-on en faire un bon usage ?
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actualitte
Avec l'avènement des IA générative, l'IA va s'inscrire durablement dans nos vies. Aucune chance que nous revenions en arrière. Alors si nous devons nécessairement cohabiter avec elle, est-il déjà trop tard pour nous y mettre et apprendre à la maîtriser ? Ce livre n'est pas un énième ouvrage théorique sur l'intelligence artificielle. Il est le fruit de plus de 200 formations en entreprise menées auprès de 3 500 professionnels de tous secteurs. Il montre comment l'IA générative, loin d'être un gadget, devient un levier concret de performance, à condition de savoir s'en servir. Ecrit par deux formateurs aux profils complémentaires - un ingénieur de 32 ans pionnier de l'IA générative dans le monde professionnel, et un entrepreneur senior issu d'une grande école - ce livre répond aux vrais besoins métier. Marketing, RH, finance, juridique, immobilier, santé... tous les secteurs sont concernés. Avec une pédagogie claire, des cas concrets, et une posture résolument pragmatique, l'ouvrage outille le lecteur pour agir immédiatement, en entreprise comme dans sa vie personnelle. Accessible, crédible, orienté terrain, il est conçu pour rassurer, inspirer, et donner envie d'agir. Un livre-clé pour tous les professionnels, décideurs, formateurs et managers, qui veulent comprendre comment l'IA va transformer leur quotidien, et pourquoi il n'est pas trop tard pour embarquer.
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The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely. Experiments on two machine translation tasks show these models to be superior in quality while being more parallelizable and requiring significantly less time to train. Our model achieves 28.4 BLEU on the WMT 2014 English-to-German translation task, improving over the existing best results, including ensembles by over 2 BLEU. On the WMT 2014 English-to-French translation task, our model establishes a new single-model state-of-the-art BLEU score of 41.8 after training for 3.5 days on eight GPUs, a small fraction of the training costs of the best models from the literature. We show that the Transformer generalizes well to other tasks by applying it successfully to English constituency parsing both with large and limited training data.
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psl
Drawing on the first-rate scientific potential of PSL University, the Paris School of AI offers ambitious and innovative training programmes from undergraduate to doctoral level. These courses are designed to meet the needs of students, academics and professionals in the private and public sectors seeking expertise in artificial intelligence.
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L’utilisation des grands modèles de langage (LLM) évolue à grande vitesse. Au-delà de la simple rédactique (prompt engineering), de nouvelles techniques émergent pour structurer et fiabiliser le raisonnement de l’IA générative.
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Découvrez Former à l’IA pour en faire un usage éclairé : ce que disent les étudiants sur le site www.amue.fr
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"For years, AI in education hummed quietly in the background. It powered grading systems, adaptive tests and learning analytics but few outside the edtech field ever noticed. Then came generative AI, and everything shifted. Unlike earlier tools, GenAI didn’t arrive through ministries or school procurement plans. It landed straight on students’ phones and teachers’ laptops. That changed everything."
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"Présentation de l’article du GTnum #IA2GE : “Les professeurs des écoles en France et l’intelligence artificielle : y a-t-il une influence d’ordre éthique sur les intentions d’usage et l’utilisation effective ?” (Trestini et Zeyringer, 2026)."
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Une étudiante de la Sorbonne a fait rédiger son mémoire de fin d'étude par une IA. Faute de règles préalables précisant les modalités d'utilisation acceptables par l'université, un tribunal lui a donné raison. Explications.
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Trois ressources présentées dans cet article : une cartographie d'outils IA pour l'inclusion, un site IA inclusif d'apprentissage en ligne et un guide sur l'IA.
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As a teacher, you are at the heart of Europe’s digital transformation. To support you in this journey, the European Commission has released four new sets of guidelines. These practical tools help primary and secondary school educators tackle disinformation, navigate artificial intelligence (AI), teach informatics with confidence and make informed choices on digital education content.
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Scientific progress depends on the ability of researchers to synthesize the growing body of literature. Can large language models (LLMs) assist scientists in this task? Here we introduce OpenScholar, a specialized retrieval-augmented language model (LM)1 that answers scientific queries by identifying relevant passages from 45 million open-access papers and synthesizing citation-backed responses. We open-source all artefacts, including our code, models, data store, datasets and a public demo. A specialized, open-source, retrieval-augmented language model is introduced for answering scientific queries and synthesizing literature, the responses of which are shown to be preferred by human evaluations over expert-written answers.
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Pour en finir avec la « pensée magique » : les vraies limites des LLM.
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zenodo
L'intégration des grands modèles de langage (LLM) sur site offre des avantages significatifs pour la recherche scientifique. Elle permet de garantir la confidentialité des données sensibles, d'assurer la propriété intellectuelle et de personnaliser les analyses en fonction des besoins spécifiques des projets. En déployant ces outils localement ou sur des infrastructures de calcul scientifique (comme les grappes HPC), les chercheur·es assurent la reproductibilité des résultats, indépendamment des plateformes externes ou des décisions commerciales. La palette de modèles disponibles (Llama, Qwen, Gemma, etc.) permet aux chercheur·es d'adapter leur choix aux spécificités de leur domaine. Bien que le matériel informatique (comme les GPU) et une formation initiale soient nécessaires, l'existence de logiciels libres ou au code source ouvert rend cette approche accessible. Cette présentation vise à illustrer comment intégrer l'intelligence artificielle dans le traitement des données tout en valorisant l'autonomie, la transparence et la conformité aux normes éthiques de recherche.
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De la béquille au partenaire de joute intellectuelle
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