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Leur pari ? Explorer le droit de l’immobilier, du patrimoine et de la famille à travers un voyage original retraçant toutes les étapes de la vie, de la naissance au décès. « Nous voulions rendre accessible des questions complexes, comme la protection des mineurs, l’administration des biens, ou encore les successions, et le faire de manière dynamique et engageante », confie Aurore. Leur astuce ? Un personnage fil rouge imaginé avec l’IA, pour incarner ces problématiques de manière concrète et vivante. Une conception à quatre mains donc, quatre mains augmentées par l’IA !
We study the impact of generative AI, specifically OpenAI's GPT-4, on human learning in the context of math classes at a high school. In a field experiment involving nearly a thousand students, we have deployed and evaluated two GPT based tutors, one that mimics a standard ChatGPT interface (called GPT Base) and one with prompts designed to safeguard learning (called GPT Tutor). These tutors comprise about 15% of the curriculum in each of three grades. Consistent with prior work, our results show that access to GPT-4 significantly improves performance (48% improvement for GPT Base and 127% for GPT Tutor). However, we additionally find that when access is subsequently taken away, students actually perform worse than those who never had access (17% reduction for GPT Base). That is, access to GPT-4 can harm educational outcomes. These negative learning effects are largely mitigated by the safeguards included in GPT Tutor. Our results suggest that students attempt to use GPT-4 as a "crutch" during practice problem sessions, and when successful, perform worse on their own. Thus, to maintain long-term productivity, we must be cautious when deploying generative AI to ensure humans continue to learn critical skills.
Comment former efficacement les enseignants à l’IA ?
Quels outils et quelles stratégies adopter pour une intégration pertinente et éthique ?
Cette table ronde réunira chercheurs, enseignants et formateurs pour un dialogue constructif sur les moyens et leviers à mettre en place afin de garantir une appropriation raisonnée et bénéfique de l’IA dans l’éducation.
Quels outils et quelles stratégies adopter pour une intégration pertinente et éthique ?
Cette table ronde réunira chercheurs, enseignants et formateurs pour un dialogue constructif sur les moyens et leviers à mettre en place afin de garantir une appropriation raisonnée et bénéfique de l’IA dans l’éducation.
voir la partie ne pas utilisé si...
L'Intelligence Artificielle et en particulier l'IA générative est en train de changer le monde et particulièrement l'éducation. Pierre-Yves OUDEYER évoque les intelligences génératives et les enjeux qui sont associés d'une manière générale, puis dans le domaine de l'éducation.
partie développée sur l'éducation
partie développée sur l'éducation
l'éducation, où des actions consisteront d'une part, à former les élèves et les enseignants et soutenir la communauté éducative et d'autre part à utiliser l'IA pour simplifier les tâches administratives des agents (production de rapports, synthèse d’indicateurs par exemple).
Reduce your own consumption: drink less water, take shorter showers, and sit in the dark to ensure AI has enough resources to keep going.
Si l’IA peut aider les enseignants à mieux accompagner les démarches d’apprentissage des élèves, alors ce sera une avancée intéressante. Ignorer l’IA, comme globalement le numérique, c’est risquer de soumettre les jeunes aux dictats de quelques sociétés (financières et politiques) puissantes. « Incorporer » l’IA, c’est la mettre au service du projet éducatif fondateur de notre système… Incorporer, c’est-à-dire la mettre à sa juste place…
Sommaire :
Comment fonctionne vraiment un réseau de neurones ?
Les IA comprennent-elles ce qu’elles disent ?
Pourquoi les LLM (Large Language Models), comme ChatGPT, DeepSeek ou Gemini sont-ils si puissants ?
L’IA est-elle une révolution ou une impasse ?
Un invité des matins de France Culture très bon vulgarisateur sur la question
Comment fonctionne vraiment un réseau de neurones ?
Les IA comprennent-elles ce qu’elles disent ?
Pourquoi les LLM (Large Language Models), comme ChatGPT, DeepSeek ou Gemini sont-ils si puissants ?
L’IA est-elle une révolution ou une impasse ?
Un invité des matins de France Culture très bon vulgarisateur sur la question
Open Terms Archive fait apparaître les modifications des CGU de Meta. En rouge, les suppressions, en vert, les ajouts. On peut y lire « Nous autorisons les allégations de maladie mentale ou d’anormalité lorsqu’elles sont fondées sur le genre ou l’orientation sexuelle, compte tenu du discours politique et religieux sur le transgendérisme et l’homosexualité (ligne 1346) »
Supprimer les pièces-jointes de mes mails, est-ce vraiment utile ? Comment maximiser la durée de vie de mon téléphone ? Regarder ma série en HD, ça n’a pas d’impact sur l’environnement ? Ces questions vous trottent dans la tête ? Alors vous êtes au bon endroit !
Cet AVIS présente notamment les dernières évaluations de l’empreinte carbone du numérique en France : 29,5 Mt CO2 eq, et une consommation d’électricité à 51,5 TWh, soit 4,4% de l’empreinte carbone de la France, et 11% de la consommation électrique nationale. Ces chiffres, qui prennent maintenant en compte les impacts de l’utilisation des datacenters situés à l’étranger, conduisent à un doublement de l’impact de l’usage du numérique et à une responsabilité plus importante des datacenters (alors qu’on pensait jusqu’à présent que les
impacts étaient très majoritairement liés à la fabrication des terminaux).
Si le numérique était, il y a encore quelques années, perçu, comme intrinsèquement vertueux d’un point de vue environnemental car synonyme de dématérialisation, la prise de conscience de la matérialité sous-jacente du numérique et de ses impacts sur l’environnement reste récente. C’est dans ce contexte que l’ADEME, le CNRS et l’INRIA lancent également ce jour la campagne de communication « Alt IMPACT », visant à sensibiliser le plus grand nombre aux impacts du numérique et à renseigner sur les écogestes à adopter en la matière.
impacts étaient très majoritairement liés à la fabrication des terminaux).
Si le numérique était, il y a encore quelques années, perçu, comme intrinsèquement vertueux d’un point de vue environnemental car synonyme de dématérialisation, la prise de conscience de la matérialité sous-jacente du numérique et de ses impacts sur l’environnement reste récente. C’est dans ce contexte que l’ADEME, le CNRS et l’INRIA lancent également ce jour la campagne de communication « Alt IMPACT », visant à sensibiliser le plus grand nombre aux impacts du numérique et à renseigner sur les écogestes à adopter en la matière.
Loin d’être un simple outil d’innovation, l’IA est devenue un véritable gouffre énergétique. Derrière chaque requête vocale, chaque image générée, ou chaque modèle d’apprentissage automatique se cachent des milliers de serveurs affamés d’électricité. Résultat : des centres de données qui tournent à plein régime, des infrastructures qui s’étendent, et une empreinte carbone qui explose.
Ce texte est le manifeste fondateur de « Hiatus », une coalition composée d’une diversité d’organisations de la société civile française qui entendent résister au déploiement massif et généralisé de l’intelligence artificielle (IA). À l’approche du sommet sur l’IA organisé par la France, les 10 et 11 février 2025, le lancement de Hiatus vise à dénoncer l’inféodation des politiques publiques aux intérêts de la tech, ainsi que les coûts humains et environnementaux de l’IA. Au cours des mois à venir, des actions communes seront organisées pour décliner ce manifeste fondateur sur le plan politique.
Le coup de force d’Open AI en 2022 avec son IA générative a provoqué une sidération, puis un suivisme puis une agitation en forme de tunnel cognitif comme dans toute tyrannie du retard : il faut suivre à tout prix pour ne pas rater le train (ce que les investisseurs savent très bien faire et même provoquer).
Pourquoi faut-il encore des humains dans la boucle ? Parce que les IA génératives qu’on nous vend ne peuvent se passer d’une description du monde, d’une classification du monde, d’une ontologie fondationnelle, malgré tout ce que les firmes prétendent. Mais alors, pourquoi toujours mettre l’accent sur la puissance de calcul, sur le nombre de paramètres, pourquoi occulter tout le travail de pondération de ces paramètres et évacuer la dépendance structurelle à ces annotations ?
Pourquoi faut-il encore des humains dans la boucle ? Parce que les IA génératives qu’on nous vend ne peuvent se passer d’une description du monde, d’une classification du monde, d’une ontologie fondationnelle, malgré tout ce que les firmes prétendent. Mais alors, pourquoi toujours mettre l’accent sur la puissance de calcul, sur le nombre de paramètres, pourquoi occulter tout le travail de pondération de ces paramètres et évacuer la dépendance structurelle à ces annotations ?