Les systèmes basés sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) sont des systèmes qui optimisent la puissance des grands modèles de langue (LLM, en anglais, Large Language Models) avec une recherche d'information (RI) à partir de sources de connaissances externes, sans avoir besoin de réentraîner le modèle. Ce type d'approche est connu pour améliorer les réponses du LLM, en particulier pour répondre à des questions spécifiques à un domaine, et réduire le phénomène d'hallucination constaté avec ces derniers. Dans cet article, nous explorons l'application d'un tel système dans un contexte pédagogique, en utilisant le jeu de données SCIQ (SCIence Questions), un ensemble de questions scientifiques à choix multiples de niveau scolaire, qui nous permet d'évaluer la capacité des modèles à fournir des réponses précises, pédagogiques et vérifiables. Nous évaluons les performances du système par rapport à un modèle génératif standard (Llama3 8b et Mistral 7b) de réponse aux questions et analysons ses forces et ses limites dans un contexte éducatif. La performance la plus élevée en termes de précision a été enregistrée avec l'approche basée sur le RAG (rag-llama), qui a permis d'atteindre une précision globalement supérieure par rapport aux autres approches testées.
Quels sont les enjeux autour de l'intelligence artificielle générative et les conséquences de l'utilisation de ces outils sur l'apprentissage dans l'Enseignement supérieur ?
Veille collaborative des bibliothèques d'AgroParisTech - pôle formation et de l'Institut Agro Dijon - Médiadoc.
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.
It may not be possible to reconcile AI with data privacy without constraining what systems are allowed to learn, write Paul Bouchaud and Pedro Ramacciotti (CNRS/Sciences Po)
La 2ème édition de l'étude de l'Arcom sur les rapports qu'entretiennent les Français et l'information a été conduite auprès d’un échantillon représentatif de 3377 Français âgés de 15 ans et plus, permettant de réaliser des analyses fines par segments de population.
L'Arcom est l’Autorité de régulation de la communication audiovisuelle et numérique.
L’essor rapide des outils d’intelligence artificielle transforme les pratiques d’enseignement… et pose un défi majeur : comment évaluer les apprentissages de façon juste, rigoureuse et signifiante dans ce nouveau contexte? Ce webinaire vous invite à prendre un pas de recul et surtout, à découvrir des pistes concrètes et inspirantes pour repenser vos pratiques d’évaluation, à l’ère de l’IA générative.
L’arrivée de l’intelligence artificielle transforme les pratiques d’enseignement et d’apprentissage dans l’enseignement supérieur. Si ces évolutions alimentent les débats sur l’intégrité académique, elles soulèvent surtout une question fondamentale : comment adapter son enseignement lorsque l’usage de l’IA par les étudiant·es bouscule les activités d’apprentissage et les modes d’évaluation ? Ce défi renvoie au principe de l’alignement pédagogique (Biggs, 1996 ; Biggs & Tang, 2011), qui vise à assurer la cohérence entre objectifs d’apprentissage, activités et évaluations. Dans un contexte où les usages de l’IA se multiplient, des désalignements peuvent apparaître, rendant nécessaire une réflexion didactique approfondie. Pour soutenir cette adaptation, le Service DidaNum accompagne les enseignant·es dans l’analyse et la mise à jour de leurs cours.
Depuis presque dix ans, l’armée américaine travaille sur le projet Manhattan de notre temps. Maven est le nom du programme qui permet à l’IA de faire la guerre à la place des humains — et il est utilisé quotidiennement en Iran. Dans une enquête saisissante au cœur du Pentagone, Katrina Manson retrace les origines d’une révolution invisible.
"Alors que le développement de l’intelligence artificielle (IA) se poursuit et que l’on trouve de nouvelles utilisations à nos données, il est important d’en comprendre les incidences. L’IA dans l’éducation n’est plus une idée futuriste, mais une réalité de plus en plus tangible. L’utilisation de l’IA pour aider à enseigner les langues étrangères n’en est qu’un exemple parmi d'autres."
L’expérimentation ELISEA, portée par l’Amue avec le soutien de la DGESIP, franchit une nouvelle étape. Après plusieurs mois de cadrage et de sélection des solutions logicielles, le projet entre désormais dans une phase très concrète : le déploiement de premiers agents conversationnels au sein d’établissements pilotes. Deux universités ont accepté de se prêter au jeu de l’expérimentation : l’Université Paul-Valéry Montpellier 3 et Toulouse INP. Elles vont tester Inscripote, un agent conversationnel développé à l’Université de Strasbourg, pour accompagner les étudiants dans leurs démarches liées à l’admission et aux inscriptions. L’objectif est simple : vérifier, sur le terrain, comment l’IA générative peut faciliter l’accès à l’information pour les étudiants, tout en apportant un appui utile aux équipes administratives.
La Retrieval-Augmented Generation, ou RAG, enrichit les réponses des modèles d'IA en leur donnant accès à des bases de données externes. Décryptage d'un pilier de l'IA moderne.
Permettant de contourner la lecture directe d’un texte, de le résumer ou de le comprendre, l’intelligence artificielle transforme le rapport des étudiants aux livres.
"L’irruption de l’intelligence artificielle générative dans les systèmes éducatifs marque un tournant technologique. Contrairement aux plateformes d’apprentissage en ligne ou aux outils d’assistance pédagogique des années 2000 et 2010, les modèles de langage de grande taille produisent désormais des raisonnements structurés, synthétisent des corpus complexes et interagissent avec les apprenants de manière adaptative."
Vidéo « What is AI ? », de l’AI Now Institute – en anglais, sous-titres automatiques disponibles en français par Meredith Whittaker, présidente de la messagerie Signal.
À l’ère de la surcharge informationnelle, former une « tête bien faite » ne consiste plus à accumuler des savoirs, mais à apprendre à juger de leur profondeur, de leur validité et de leur inscription dans le réel.
Tristan Nitot, Directeur associé Communs numériques et anthropocène, OCTO Technology
"Avec l'IA, la seule limite, c'est votre imagination" est l’un des poncifs que l’on entend à propos de l’IA générative. Sauf que non, l'IA n'existe pas dans le vide, elle existe sur une planète, laquelle n'est pas sans limites ! S’il est vrai que l'IA étonne par des capacités qui augmentent sans cesse, et nombreux sont ceux qui s'y essayent, soit parce que ça les amuse, soit en espérant neutraliser la menace que l'IA fait peser sur leur métier ou sur leur travail. Mais ce comportement collectif vis-à-vis de l'IA, son déploiement auprès de milliards d'internautes, avec l'empreinte environnementale qu’elle implique, est-elle compatible avec les limites planétaires ? Quelles sont les options possibles pour réduire cette empreinte ? Telles sont les questions abordées lors de cette présentation mêlant technologie et prospective.
À l’ère de la surcharge informationnelle, former une « tête bien faite » ne consiste plus à accumuler des savoirs, mais à apprendre à juger de leur profondeur, de leur validité et de leur inscription dans le réel.
Nous construisons un cerveau pour le monde. » « ChatGPT est déjà plus puissant que n’importe quel être humain ayant jamais vécu. » « Puisse notre trajectoire vers la superintelligence être fluide, exponentielle et sans accroc. » Nous traduisons et commentons les prédictions du fondateur d’OpenAI — le dernier texte de Sam Altman écrit sans l’aide de ChatGPT.
Conférence de Florian MEYER, de l'université de Sherbrooke. En ligne également la conférence d'Isabelle NIZET (Université de Sherbrooke) 'L'évaluation au temps d l'IA générative : quels défis nous attendent ?'
En ordre dispersé, les cursus universitaires tentent d’intégrer l’intelligence artificielle pour enseigner aux étudiants un usage responsable de ces technologies dans leur futur domaine professionnel.
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