MétropédIA : plateforme d’exploration de l’IA pour l’enseignement supérieur

MétropédIA

 

La plateforme MétropédIA a été élaborée pour soutenir les personnes enseignantes, bibliothécaires, conseillères pédagogiques désireuses d’accompagner et former les personnes étudiantes dans leurs usages de l’intelligence artificielle générative dans le contexte de l’enseignement supérieur.

Ce projet a été conçu par une équipe de l’EPHEC et de l’UCLouvain.

Sur les 4 axes présentés sur la plateforme, 3 d’entre elles sont intéressantes :

  • Introduction à l’IA
  • Balises institutionnelles
  • Enjeux sociétaux

« AI Dilemma » ou alors « AIhide and seek » sont des activités qui permettent de décrypter les IA grâce aux jeux. Intéressant de développer en classe avec les étudiants, pour favoriser les échanges et apprendre tout en jouant.

Livre « Information et intelligence artificielle : opportunités et risques »

Livre « Information et intelligence artificielle : opportunités et risques » : pour Comprendre le fonctionnement et les implications de l’IA aujourd’hui.

Voici un ouvrage de réflexion et d’analyse, coordonné par Evelyne Broudoux et Ghislaine Chartron du Conservatoire National des Arts et Métiers et Benoit Epron de HES-SO Haute école spécialisée de Suisse occidentale, à propos des intelligences génératives dans le domaine de l’information.

 

 

Un livre indispensable pour les professionnels de l’information, pour les chercheurs, enseignants et étudiants en information, communication, documentation et humanités numériques.

 

Table des matières :

PARTIE 1 : PRESSE ET MÉDIAS

  • Intelligence artificielle et journalisme : des règles pour garantir la qualité de l’information – Laurence Dierickx, Carl-Gustav Lindén
  • Document multimédia : du deepfake au trucage hyperréel dans l’information d’actualité – Denis Teyssou
  • Usage de l’IA générative dans un contexte de dégradation informationnelle – Alexandre Bretel
  • Great AI Ethics Expectations: Governance in European Public Media – A Comparative Study of Switzerland, Germany, Finland, and France – Laura Pranteddu, Colin Porlezza, Laura Amigo, Petra Mazzoni
  • Les médias de presse sur TikTok entre format court et culture algo-rythmée – Karen Nuvoli
  • Un exemple de mise en œuvre du dialogue homme-machine : les journalistes ivoiriens à l’épreuve de l’Intelligence artificielle – Waliyu Karimu

 

PARTIE 2 : DOCUMENTATION, ÉDITION, INTELLIGENCE ÉCONOMIQUE

  • L’irruption des intelligences artificielles génératrices d’images dans l’écosystème professionnel des recherchistes-iconographes – Claire Scopsi
  • IA génératives et données juridiques : services et interactions – Ghislaine Chartron
  • Intelligence artificielle générative : quelles opportunités pour la veille ? – Ibrahim Jaloud Lailaba Maiga, Stéphane Goria
  • LLM, confiance et performance : étude de cas d’une solution d’intelligence économique – Anna Nesvijevskaia, Stefan Berechet

 

PARTIE 3 : ENSEIGNEMENT ET ÉDUCATION

  • Quand l’IA plaide et enseigne – Elsa Burdin
  • Usage of Text Embedding for cross-lingual Plagiarism Detection – Christophe Lebrun, Kieran Schubert, Arnaud Gaudinat, Andrii Pylypenko, Andrey Bayadzhan
  • L’intégration des outils d’intelligence artificielle dans la production académique étudiante : dynamiques, perspectives et enjeux – Zhuoran Ma
  • Sensibiliser aux IA en cours… plutôt que de les fuir : éduquer les étudiants à ChatGPT en l’utilisant comme starter pédagogique – Stéphanie Marty
  • Étudiants et enseignants à la découverte de l’IA générative : défis et perspectives – Camelia Cusnir, Dana Popescu-Jourdy, Romina Surugiu
  • Accompagner les usagers vers l’IA : défis et motivations des bibliothécaires-« explorateurs » de l’enseignement supérieur – Valentine Favel-Kapoian, Susan Kovacs
  • Envisager l’intelligence artificielle générative comme média éducatif à l’université – Ingrid Mayeur

Comment ChatGPT choisit ses sources pour vous répondre sur l’actualité

Comment ChatGPT choisit-il ses sources pour vous répondre sur l’actualité ? Pour le savoir, le chercheur Olivier Koch a mené une petite expérience. Sur une durée d’un peu plus d’un mois, l’auteur a posé quotidiennement la même question à ChatGPT pour observer la constance et les variations dans les sources mobilisées.

Observations principales

  • Hiérarchie masquée des médias :ChatGPT privilégie des médias bien référencés, à visibilité élevée, souvent ceux bien indexés sur le Web. Les médias moins “découvrables” (de portée locale, moindre diffusion) voient leur visibilité réduite dans les réponses de l’IA.

 

  • Variabilité et flou dans la justification des choix :Parfois, des sources apparaissent de manière inattendue. L’IA ne rend pas explicite ses critères de pondération (actualité, fiabilité, portée) dans ses réponses.

 

  • Effet de priorisation et “effet boule de neige” : Les médias déjà fréquemment cités se voient davantage sollicités, renforçant leur domination — un cercle d’amplification favorable aux grandes plateformes.

 

L’article ne fournit pas de listing exhaustif (avec titres précis) de toutes les sources qu’a utilisées ChatGPT dans chaque réponse, mais signale que la sélection penche en faveur des médias à forte visibilité et bien référencés.

 

Étude très intéressante, d’où l’intérêt de préciser la demande et de croiser les sources, mais également d’utiliser plusieurs AI différentes. La diversité des sources fait la différence!