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LLMs appliqués à l'éducation et l'Acte européen sur l'intelligence artificielle

à 2.5 KM

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**Grands modèles de langage dans l'éducation : évaluation de la performance des modèles pour l'évaluation de la difficulté des questions d'examen par Thiago Quaresma Chaves Brant** Cette présentation explore l'application des grands modèles de langage pour les évaluations éducatives, en se concentrant sur la classification de la difficulté des questions d'examen. En comparant les modèles open-source et commerciaux avec différentes structures de prompts, l'analyse révèle comment la sensibilité au contexte influence l'exactitude de la classification, mettant en lumière à la fois les capacités et les limitations actuelles de ces modèles dans l'éducation. L'étude souligne l'importance d'explorer les applications fondatrices, telles que l'optimisation des prompts et le réglage fin, pour améliorer la performance des modèles dans les évaluations réelles. Des idées pratiques sur la manière d'affiner les stratégies contextuelles seront partagées, offrant des conseils aux éducateurs et aux data scientists intéressés par l'amélioration des évaluations assistées par l'IA dans l'éducation. **Introduction à l'Acte sur l'intelligence artificielle par Fräntz Miccoli** L'Acte sur l'intelligence artificielle (AI Act), à l'instar du RGPD, est une avancée majeure vers la régulation des technologies de l'information dans l'Espace Économique Européen (Union Européenne et quelques autres pays européens). Bien qu'il entre progressivement en vigueur d'ici août 2026, l'ampleur des changements qu'il nécessite et les conséquences du non-respect rendent pertinent pour de nombreux acteurs de commencer à y réfléchir dès maintenant. Alors que le RGPD exigeait principalement un travail contractuel, l'information des utilisateurs et la collecte de consentement, l'Acte sur l'IA impacte fortement le processus d'ingénierie des utilisations classées comme "à haut risque" ; la définition de l'intelligence artificielle dans la réglementation est suffisamment large pour inclure tout, depuis un modèle Excel ou une régression linéaire.

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