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intelligence_artificielle
livre blanc avec exemple d'usage
définitions et approches, politiques publiques, enjeux juridiques et éthiques,
applications, tournant des IA génératives.
applications, tournant des IA génératives.
Pour ce faire, les chercheurs ont décomposé les métiers concernés en activités et compétences. Ils concluent à un impact nuancé des LLM sur le marché du travail agricole. S’ils présentent un potentiel important pour remplacer ou soutenir les activités cognitives, leur apport est en revanche plus limité pour celles relevant de compétences physiques, psychomotrices et sensorielles. Ainsi, alors que la robotisation touche principalement les métiers à fort contenu physique et répétitif, les LLM remplacent surtout les compétences cognitives routinières, telles que l’analyse de données. Dès lors, en fonction de l’importance de ces tâches, les LLM viendront en substitution ou en complémentarité. Au total, seuls 20 % des métiers liés à l’agriculture devraient être fortement touchés (figure), parmi lesquels les techniciens en agriculture de précision.
L’ouvrage fournit une base théorique, des conseils sur les bonnes pratiques à adopter et des exemples concrets d’utilisation d’outils comme ChatGPT. Pistes pour le prof : savoir rédiger un prompt efficace, faire de l’IA un « GPS pédagogique » pour concevoir des plans de cours, utiliser l’IA pour reformuler des consignes, résumer et simplifier des contenus, rechercher des idées, évaluer et remédier, s’adapter aux besoins des élèves, favoriser attention et engagement …
Parcours de formation et de découverte d'activité avec l'IA
Certains lycéens partent en mobilité Erasmus (stage de 4 semaines à l’étranger) et peuvent par la suite présenter un oral facultatif qui comptera dans leur note du Baccalauréat. Cet oral porte sur des connaissances générales du pays visité lors du stage (culture G, système politique, géographie, traditions et coutumes propres au pays…) et sur une présentation de l’environnement professionnel rencontré.
Face à l’émergence de l’IA générative (IAG), ce document propose des clés pour les enseignant·es de l’enseignement supérieur afin de s’approprier cet outil et analyser son impact potentiel sur leurs pratiques pédagogiques. Il encourage une approche réfléchie et critique de cette technologie, en soulignant à la fois les opportunités et les défis qu’elle représente. Le document commence par une introduction aux concepts d’intelligence artificielle et d’IA générative. Face aux nouveaux défis posés par l’IAG en matière d’évaluation, il propose des clés pour différents modes d’évaluation et des pistes pour adapter les pratiques existantes. La dernière partie met l’accent sur l’importance d’un usage responsable et critique de l’IAG dans l’apprentissage, en proposant un processus d’interaction avec l’IA en plusieurs étapes.