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.
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.
par 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.
La course à l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans l'enseignement supérieur a dépassé la capacité des institutions à en organiser la gouvernance. Les universitaires ne peuvent pas se permettre de laisser ces décisions à d'autres.
Jobs and labour markets have transformed over the past 15 years—and so has the way we understand and measure job quality. This book captures these complex shifts magnificently, offering a clear overview of the latest debates. Essential reading for researchers and policymakers alike.
Une heure seulement, c’est le temps qu’il faut pour suivre le nouveau cours en ligne d’auto-formation "Intelligence Artificielle et Science Ouverte : tension ou complémentarité ?" proposé par la fondation Callisto.
L'intelligence artificielle, notamment l'intelligence artificielle générative, fait maintenant partie du paysage de l'enseignement supérieur. Découvrez des ressources et outils pour profiter de son potentiel et pour tenir compte de ses limites dans votre enseignement.
Il devient de plus en plus complexe de détecter le vrai du faux à l’œil nu. Une idée pourrait être de marquer les photos générées par IA. Cette solution pourrait être efficace, mais connaît encore de nombreuses limites.
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.
L’intelligence artificielle, et plus encore l’IA générative, est en train de transformer en profondeur les métiers de l’ingénierie. Ce n’est pas une évolution cosmétique, mais une bascule. Nous passons d’une ingénierie sous contraintes à une ingénierie augmentée — capable d’itérer, de simuler, d’optimiser à une vitesse et une échelle inédites. Ce rapport du Think Tank Arts & Métiers arrive à point nommé. Il montre que l’IA générative ne se contente pas de remplacer ou d’automatiser. Elle amplifie l’ingéniosité humaine, elle permet de travailler avec des compagnons IA capables de générer, proposer, anticiper. Elle fait des jumeaux numériques une réalité vivante, agile, évolutive, et non plus une maquette figée. Elle donne au jeune ingénieur l’accès au savoir accumulé de toute une profession, elle ouvre des perspectives nouvelles sur l’attractivité du métier, son impact, sa responsabilité. Je retrouve dans cette étude des intuitions que nous vivons déjà concrètement, chez Bouygues comme au sein du collectif Impact AI, que je préside. L’IA s’infiltre dans tous les métiers de l’ingénierie — du génie civil à l’électronique, du management de projet à la modélisation des systèmes complexes. Elle ne remplace pas l’ingénieur : elle le transforme, elle le révèle. Et surtout, elle l’équipe pour relever les défis gigantesques de notre temps : urgence climatique, transition énergétique, réindustrialisation, résilience des territoires. Ce rapport n’est pas un point final. C’est un point de départ. À tous ceux qui pensent que l’IA est réservée aux métiers du numérique : regardez ce que l’ingénierie en fait déjà. Et imaginez ce que nous pourrions en faire demain.
En quel sens la psychanalyse avec Lacan est-elle à même de nous aider à formuler une éthique pour notre temps ? Les enjeux de l’éthique au XXIème siècle s’articulent au bouleversement produit dans la civilisation par les possibles technologiques, en matière de rapport au vivant, de rapport à la procréation, et de rapport au politique. Ces conversations interdisciplinaires, lieu d’échanges à la croisée de la psychanalyse, du droit, de la philosophie et de la littérature donneront lieu à s’interroger sur la nouvelle dynamique des pulsions à l’heure de la vulnérabilité du vivant. Elles conduiront à reformuler la question de la servitude volontaire en une époque où s’ébauche des lieux de résistance aux impératifs de croissance et de production constante. Enfin, elles mettront en relief les nouveaux discours autour de la procréation, maternité et des formes contemporaines de filiation.
Conséquences psychiques et éthiques de l'Intelligence artificielle
Animé par Caroline Doucet et Clotilde Leguil Interventions de Appoline Guillot, Anne Alombert, Pierre Sidon 0:05 Présentation du séminaire 16:28 Caroline Doucet 28:37 Appline Guillot 1:23:50 Pierre Sidon 2:15:31 Anne Alombert
World Models help Artificial Intelligence (AI) predict outcomes, reason about its environment, and guide decision-making. While widely used in reinforcement learning, they lack the structured, adaptive representations that even young children intuitively develop. Advancing beyond pattern recognition requires dynamic, interpretable frameworks inspired by Piaget's cognitive development theory. We highlight six key research areas -- physics-informed learning, neurosymbolic learning, continual learning, causal inference, human-in-the-loop AI, and responsible AI -- as essential for enabling true reasoning in AI. By integrating statistical learning with advances in these areas, AI can evolve from pattern recognition to genuine understanding, adaptation and reasoning capabilities.
Yoshua Bengio, professeur au département d'informatique de l'Université de Montréal et fondateur de l’Institut en intelligence artificielle (IA) de Montréal, s'inquiète sur France Inter des progrès exponentiels de l'IA et des menaces que cela fait peser sur nos démocraties.
Résultats d’une enquête anonyme et facultative menée auprès des étudiants de l’Université Bretagne Sud dans le cadre d’un module dédié à l’IA générative. Depuis l’apparition de ChatGPT à la fin 2022, les outils d’intelligence artificielle générative se sont progressivement intégrés au quotidien...
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