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Results show promising performance for structured fields such as title and author (up to 99% accuracy) but significantly lower accuracy for complex fields like subject and genre (below 50%). Overall, model performance does not yet meet the 95% quality threshold required for full automation.

Support de présentation (octobre 2025)

expérimentation péda sur l'écriture de prompt par les apprenants

Guide très clair à lire

Ensemble de ressources sur l'IA, recense les moocs, guides...

parcours en ligne accessible aux agents ayant un compte educagri

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Ce tableau s’adresse aux responsables institutionnels, aux équipes techniques, ainsi qu’aux acteurs de terrain impliqués dans la transformation numérique. Il offre une vision pragmatique des opportunités offertes par l’IA, tout en soulignant les rôles potentiels de l’IA, les données mobilisables, et les précautions à prendre en matière de sensibilité des données.

Le premier, celui de Wikipédia, repose sur une médiation horizontale, délibérative et communautaire. Les contenus y sont entièrement traçables et discutables, grâce aux historiques de modifications et aux pages de discussion des articles, ouverts à tous. Le second, celui des LLMs, est invisible, algorithmique, non discutable. Ces dispositifs produisent du texte plausible, mais sans traçabilité ni débat contradictoire, et leur usage suppose des compétences spécifiques pour formuler des requêtes pertinentes, évaluer les réponses fournies, les trier et vérifier. Ces différences ne contredisent pas un point commun : Wikipédia et les LLMs entretiennent chacun une promesse d’égalité d’accès, pourtant illusoire.