Academic literature on the topic 'IA générative'

Les outils d’intelligence artificielle (IA) générative font rêver ceux qui les regardent sous l’angle des gains de productivité. Mais ils font aussi craindre la perte de certaines habiletés cognitives et l’émergence d’un nouveau fléau : la paresse.

À l’heure de l’intelligence artificielle (IA) dite générative, des algorithmes d’apprentissage profond ( Deep Learning ), de l’IA explicable, de l’IA de confiance, bon nombre de personnes ne mesurent pas la nécessité de modéliser et de structurer le domaine lorsqu’il s’agit de réaliser une opération de management de la connaissance. La question est à deux niveaux : est-ce que cela a un sens et pourquoi ?

Présentée dans le passé comme une approche visant à imiter l’intelligence biologique, l’adaptation et l’évolution dans la résolution de problèmes, l’intelligence artificielle (IA) mobilise massivement la communauté scientifique, et se redéfinit constamment dans ses ambitions, voire son essence même, surpassant les précédents modèles analytiques, prédictifs et génératifs en parallèle avec une constante et rapide évolution des équipements de calcul dédiés. Si l’IA excelle depuis quelques années dans la résolution de problèmes touchant de nombreux champs de l’activité humaine, ses applications aux domaines architectural et urbain n’en sont qu’aux balbutiements. Mais depuis 2017, l’IA générative est convoquée pour répondre à des objectifs non quantifiables ou difficilement mesurables (comme l’esthétique) et stimuler la créativité des concepteurs, et ses algorithmes, en particulier les GANs, commencent à être mis à profit pour l’aide à la conception en phase d’idéation architecturale.

La description de l'harmonie vocalique constitue un des problèmes majeurs de Ia linguistique. Les descriptions qui en ont été fournies - pour les langues les plus diverses (altaïques, polynésiennes, amérindiennes, ...) - font preuve d'une forte dépendance de ce micro-système à l'égard de la théorie linguistique qui sous-tend sa description. Evidemment, ce lien (de circularité) -que certains épistémologues ap­ pellent un lien de T-théoricité, c'est-à-dire de dépendance à l'égard d'une théorie T1 -n'est pas un phénomène isolé, ni en linguistique, ni dans les sciences humaines en général, mais il convient de se demander s'il n'y a pas de contenu objectif à dégager des descriptions divergentes qui ont été proposées de l'harmonie vocalique dans le cadre de la phonologie générative, dans celui de la phonologie naturelle et dans celui de la phonologie autosegmentale.

La révolution induite par la transformation numérique des très petites entreprises (TPE) et des petites et moyennes entreprises (PME) est sans précédent, impulsée par l'émergence rapide des technologies numériques. Cette mutation dépasse largement la simple modernisation des outils ; elle engendre un changement profond dans la manière dont ces entreprises interagissent avec leur environnement économique et social. Cette thèse soutient que cette transformation constitue un processus stratégique intégrant de manière exhaustive et novatrice les technologies digitales dans tous les aspects d'une organisation. Elle explore en profondeur comment la transformation numérique des TPE/PME traditionnelles peut agir comme un catalyseur du développement économique territorial, en analysant ses enjeux et impacts socio-économiques. En combinant des approches qualitative et quantitative, elle aborde la problématique sous plusieurs angles, incluant les dimensions organisationnelles, managériales et territoriales. Structurée autour de quatre axes d'analyse distincts, cette thèse par articles examine l'aspect stratégique de la transformation numérique et son rôle dans la résilience territoriale, la gestion des externalités générées par cette transformation, l'évolution du rôle du dirigeant, et l'impact de l'utilisation de l'IA générative dans la gestion des données et la prise de décision. Au-delà des résultats individuels des articles, plusieurs conclusions transversales émergent de la recherche, mettant en lumière l'importance croissante du numérique pour les TPE/PME traditionnelles, tout en soulignant la nécessité d'une approche équilibrée entre outils numériques et interactions humaines. En intégrant une évolution numérique de la théorie de la construction stratégique par le chef d’entreprise développée par Henry Mintzberg, cette thèse met en avant des recommandations pour les dirigeants et les institutions. Ces recommandations visent à promouvoir la culture numérique, faciliter la collaboration et offrir un soutien personnalisé pour la mise en œuvre de la transformation numérique au sein des entreprises. Notamment, cette approche, en mettant en évidence une perception différente du numérique et de la transformation numérique dans l'entreprise, favorise le développement d'écosystèmes mis en perspective avec l’attractivité territoriale. Enfin, cette thèse aspire à aider les acteurs économiques et institutionnels à naviguer avec succès dans l'ère numérique, en intégrant les principes de sobriété numérique et de responsabilité environnementale dans leurs stratégies, tout en favorisant l'innovation et la compétitivité
The revolution induced by the digital transformation of very small enterprises (VSEs) and small and medium-sized enterprises (SMEs) is unprecedented, driven by the rapid emergence of digital technologies. This change goes far beyond mere tool modernization; it brings about a profound shift in how these businesses interact with their economic and social environment. This thesis argues that this transformation constitutes a strategic process that comprehensively and innovatively integrates digital technologies into all aspects of an organization. It delves into how the digital transformation of traditional VSEs/SMEs can act as a catalyst for territorial economic development, analyzing its socio-economic issues and impacts. By combining qualitative and quantitative approaches, it addresses the issue from various angles, including organizational, managerial, and territorial dimensions. Structured around four distinct axes of analysis, this thesis through articles examines the strategic aspect of digital transformation and its role in territorial resilience, the management of externalities generated by this transformation, the evolution of the role of leadership, and the impact of using generative AI in data management and decision-making. Beyond the individual findings of the articles, several cross-cutting conclusions emerge from the research, highlighting the growing importance of digitalization for traditional VSEs/SMEs while underscoring the need for a balanced approach between digital tools and human interactions. By integrating a digital evolution of the theory of strategic construction by the business leader developed by Henry Mintzberg, this thesis puts forward recommendations for leaders and institutions. These recommendations aim to promote digital culture, facilitate collaboration, and provide personalized support for the implementation of digital transformation within businesses. Importantly, this approach, by highlighting a different perception of digitalization and digital transformation within the company, fosters the development of ecosystems in perspective with territorial attractiveness. Finally, this thesis aims to assist economic and institutional actors in successfully navigating the digital era by integrating principles of digital sobriety and environmental responsibility into their strategies, while fostering innovation and competitiveness

L'enseignement de l'informatique est une tâche importante puisque de plus en plus de personnes doivent utiliser ces compétences dans leur travail.En programmation il est impossible d'éviter l'apparition de bugs. Le debug est une tâche primordiale en programmation et n'est pourtant que peu enseignée dans les cursus d'informatique.On apprend principalement le debug par l'expérience et la pratique en dehors des cursus scolaires et on devient plus efficace avec le temps.Dans cette thèse, nous essayons d'enseigner le debug et fournir des exercices de debug à destination des programmeurs novices.Il y a aujourd'hui déjà plusieurs Système de Tutorat Intelligent (ITS en anglais) sur des sujets plus simples comme l'algèbre au collège.Ces systèmes hébergent une base de données d'exercices et fournissent une recommandation sur le prochain exercice à effectuer.Nous verrons qu'il est probablement trop difficile d'adapter ces systèmes de recommandation à une base d'exercices de debug étant donnée la complexité du processus de debug.Nous étudierons à côté brièvement la génération automatique d'exercices de debug.Cela montrera des résultats loin des attentes et va nécessiter un changement d'approche pour notre enseignement du debug.Nous présentons Agdbentures, un jeu d'entrainement au debug avec une difficulté croissante et des exercices désigné manuellement.Chaque exercice prend la forme d'un mini-jeu qu'il est impossible de terminer sans corriger un ou plusieurs bugs dans le code source.Beaucoup d'efforts ont été faits pour accroitre l'engagement des apprenants.Les premiers résultats expérimentaux d'Agdbentures avec des étudiants de L2 sont engageants. Ils montrent en effet que les étudiants apprécient chercher et résoudre les bugs dans l'environnement d'Agbentures.Pendant le développement d'Agdbentures, nous avons réalisé que le monitoring d'un programme externe est en fait une tâche plus générale en enseignement de l'informatique, par exemple pour des outils de visualisation.Nous avons développé Easytracker, un framework pour monitorer l’exécution d'un programme de manière agnostique au langage de programmation utilisé pour C (ou n'importe quel langage supporté par GDB) et Python.Easytracker est utilisé en tant que bibliothèque pour abstraire beaucoup de l'ingénierie requise pour le développement d'Agdbentures vis à vis du monitoring du programme source.Nous avons développé plusieurs autres outils basés sur Easytracker que nous utilisons en cours pour montrer l'exécution pas à pas d'un programme et démontrer les bénéfices d'Easytracker en écrivant ces outils puisque tout l'effort a pu être mis dans la visualisation du modèle mémoire directement
Teaching computer science is an important issue as more and more people need to use programming or computer science skills in their jobs.When programming, it is inevitable that some bugs occur.Debugging is a main task in programming and is seldom taught in computer science curricula.We usually learn debugging the hard way and become more efficient after gaining more experience.In this thesis, we will try to teach debugging and provide training exercises for novice programmers.There are already several Intelligent Tutoring Systems (ITS) on simpler topics like secondary school algebra.They host an exercise database and provide a recommendation on the next exercise to do.We will see that it might be too difficult to adapt these recommendation systems to a database of debugging exercises provided the complexity of the debugging activity.We will briefly study the automatic generation of debugging exercises.This will prove to have results far from the expectation and will require a change in the approach to teaching debugging.We present agdbentures, a debug practicing game that features increasing difficulty and carefully designed debugging exercises.Each exercise takes the form of a small mini-game that is impossible to win without fixing some bugs in the source code.Many efforts were made to increase the engagement of learners.The first experimental results of agdbentures with CS1 students are encouraging as they indeed enjoyed very much searching and fixing the bugs in agdbentures exercises.While developing agdbentures, we realized that the monitoring of an exterior program is a common task in many computer science teaching applications, for example, all visualization teaching tools.We developed easytracker, a framework to monitor program execution with a language-agnostic API for C (or any GDB-supported language) and Python.easytracker is used as a library to abstract many of agdbentures engineering regarding monitoring.We developed several other tools based on easytracker that we use in lectures to show program execution to demonstrate the benefits of easytracker when writing such a tool because all the effort can be put into visualization from a memory model

La colorisation automatique de dessins encrés est une tâche complexe pour la vision par ordinateur. Contrairement aux images en niveaux de gris, les encrages manquent d’informations sémantiques telles que les ombrages et les textures, rendant la tâche encore plus difficile.Cette thèse repose sur des travaux connexes et explore l’utilisation de architec- tures génératives modernes telles que les GAN (Réseaux Génératifs Antagonistes) et les MDD (Modèles de Diffusion par Débruitage) pour à la fois améliorer la qualité des techniques précédentes et mieux capturer l’intention de colorisa- tion de l’utilisateur à travers trois contributions : PaintsTorch, StencilTorch et StablePaint.Ces travaux amènent à la définition et l’implémentation d’un procédé itératif et interactif basé sur des coups de pinceau colorés et des masques fournis par l’utilisateur final pour favoriser la collaboration entre l’Homme et la Machine en faveur de processus de travail naturels et émergents inspirés de la peinture digitale
Automatic lineart colorization is a challenging task for Computer Vision. Con- trary to grayscale images, linearts lack semantic information such as shading and texture, making the task even more difficult.This thesis dissertation is built upon related works and explores the use of modern generative Artificial Intelligence (AI) architectures such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Denoising Diffusion Models (DDMs) to both improve the quality of previous techniques, as well as better capturing the user colorization intent throughout three contributions: PaintsTorch, StencilTorch and StablePaint.As a result, an iterative and interactive framework based on colored strokes and masks provided by the end user is built to foster Human-Machine collaboration in favour of natural, and emerging workflows inspired by digital painting processes

En 2024, presque 3 milliards d’électeurs seront appelés à voter à travers le monde, dans le cadre d’élections démocratiques. L’intégrité de ces élections repose, notamment, sur la possibilité de confiance dans le journalisme ainsi que sur l’accès à des informations électorales fiables et à une diversité d’opinions. Des agents malintentionnés font ainsi un usage abusif de l’intelligence artificielle (IA), et notamment des grands modèles de langage et de l’IA générative, pour déformer des faits, générer des « deepfakes », créer de la confusion et cibler des segments de populations avec des messages hypersegmentés. Pour combattre ces abus et assurer l’intégrité de l’espace informationnel, les plateformes et les États devront mettre en place des garanties politiques et réglementaires. Les organes de gestion électorale (OGE) indépendants pourraient contribuer à garantir l’accès à une information électorale fiable. Les dix recommandations à destination des plateformes et des États reprennent dans les grandes lignes les principales mesures à prendre pour protéger le caractère démocratique des élections.