Dans l’enseignement, les équipes de direction, les métiers administratifs, la recherche… Depuis au moins deux ans, voire plus, l’IA infuse dans tous les domaines à l’université. Comment cette dernière répond-elle aux défis que pose cette révolution, comment s’en saisissent les acteurs, quelles réponses et processus sont mis en place ? Ingénieurs, chefs de projets, chargés de mission… Savoir(s) le quotidien part à la rencontre de celles et ceux qui sont mobilisés en tant qu’acteurs du changement !
Sommaire du dossier

   L’IA à l’Université de Strasbourg : « l’appréhender à 360 degrés »
   Le design, outil des entreprises pour forcer à utiliser l’IA
   Rencontres IA et innovation : susciter des nouvelles interactions
   Prompt à l'emploi. L'IA est-elle plus créative que l'être humain ?
   La Faculté des langues fait le point sur l’impact de l’IA sur ses formations
   Explorateurs et aventuriers de l’IA en route pour tester l’IA souveraine développée à l’Unistra
   L'IA, un artiste comme les autres ?
   « Dans les bibliothèques, on ne manque pas d’idées ! »
   La donnée au cœur du processus d’innovation
   A la rencontre des porteuses et porteurs de chaires de recherche IA Grand Est Enact
   Quand l’IA rebat les cartes de la formation des journalistes
   Neurosciences computationnelles : l'IA pour décrypter nos cerveaux
   « Outiller les enseignants dans leurs pratiques en matière d’IA »
   Avec le lancement du cluster Enact, un jalon pour l’affirmation d'une IA souveraine en Grand Est
   Laurine Sottani, dans le secret des algorithmes
   Intelligence artificielle : vers un leadership européen et mondial grâce au projet Enact, lauréat de l’AMI IA Cluster
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L'intelligence artificielle générative (IA) excelle dans la création de réponses textuelles basées sur de grands modèles de langage (LLM), où l'IA est entraînée sur un grand nombre de points de données. La bonne nouvelle est que le texte généré est souvent facile à lire et fournit des réponses détaillées qui sont largement applicables aux questions posées par le logiciel, habituellement appelées invites.

La mauvaise nouvelle est que les informations utilisées pour générer la réponse sont limitées aux informations utilisées pour entraîner l'IA, souvent un LLM généralisé. Les données du LLM peuvent être périmées depuis des semaines, des mois ou des années et, dans un chatbot d'IA d'entreprise, elles peuvent ne pas prendre en compte des informations spécifiques aux produits ou services de l'entreprise. Cela peut conduire à des réponses incorrectes qui érodent la confiance en la technologie de certains clients et collaborateurs."
https://www.oracle.com/fr/artificial-intelligence/generative-ai/retrieval-augmented-generation-rag/


"les biais présents dans les algorithmes soulèvent des questions éthiques profondes. Une approche décentralisée, comme l’apprentissage fédéré, pourrait offrir une solution pour garantir des modèles plus inclusifs et respectueux de la vie privée."
https://www.wedemain.fr/respirer/vers-une-ia-plus-juste-et-respectueuse-lapprentissage-federe-pour-lutter-contre-les-biais/?utm_source=pocket-newtab-fr-fr
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