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Artigos de revistas sobre o tema "IA générative"

Autor: Grafiati

Publicado: 14 de setembro de 2024

Última modificação: 29 de março de 2025

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1

Devillers, Laurence. "Le langage non responsable des systèmes d’intelligence artificielle (IA) générative". Champ lacanien N° 28, n.º 1 (2 de outubro de 2024): 133–38. http://dx.doi.org/10.3917/chla.028.0133.

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Resumo:

Depuis 2022, ChatGPT d’OpenAI a popularisé l’intelligence artificielle (IA), rendant les technologies numériques essentielles. L’IA, qu’elle soit prédictive ou générative, progresse dans des domaines variés comme la médecine et les chatbots. Désormais, certaines actions humaines, comme le langage, sont séparées de l’intelligence réelle. Les IA génératives imitent le langage sans le comprendre, en utilisant des modèles statistiques complexes. Elles peuvent produire des résultats erronés, soulevant des questions éthiques. La transparence des IA est cruciale pour instaurer la confiance, et leur régulation est nécessaire pour concilier technologie et bien-être humain.

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2

Bourdon, Pascal, David Helbert e Rémy Guillevin. "Une irm semi-générative par IA". Journal of Neuroradiology 50, n.º 2 (março de 2023): 117–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.neurad.2023.01.030.

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3

Velluet, Hugo. "IA générative et gestion documentaire : comment ça marche ?" Archimag, n.º 7 (25 de setembro de 2024): 24–25. http://dx.doi.org/10.3917/arma.377.0024.

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4

Velluet, Hugo. "IA générative et gestion documentaire : comment ça marche ?" Archimag 77, Hors série (24 de setembro de 2024): 38–39. http://dx.doi.org/10.3917/arma.hs77.0038.

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5

Le Goff, Pascal, e Alexandre Guillard. "Les défis du changement organisationnel pour l’intégration de l’intelligence artificielle générative : proposition d’un prototype de grille de maturité au changement". Question(s) de management 50, n.º 3 (25 de setembro de 2024): 131–35. http://dx.doi.org/10.3917/qdm.230.0131.

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Cet article s’appuie sur les travaux réalisés par le groupe de travail sur l’intelligence artificielle générative, mis en place par la Chaire Essec du Changement en février 2024. Composé de grandes entreprises et d’ETI, ce groupe intitulé « Change IA » s’est engagé à définir les conditions nécessaires et les jalons essentiels pour l’intégration réussie de l’intelligence artificielle générative, avec un accent particulier sur la facilitation du changement. Dans le cadre de cet objectif, le groupe a développé un prototype de grille d’évaluation de la maturité, spécifiquement conçu pour mesurer la préparation d’une organisation à l’implémentation de l’intelligence artificielle générative. Ce prototype est désormais prêt à être testé et à fournir des indications précieuses sur les conditions requises pour un changement efficace.

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6

Casimir, Sivagami. "IA générative : bienvenue dans la nouvelle ère des chatbots". Archimag 77, Hors série (24 de setembro de 2024): 12–13. http://dx.doi.org/10.3917/arma.hs77.0012.

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7

Lestavel, Thomas. "IA générative : l’Europe a des talents, pas les moyens". Alternatives Économiques N° 445, n.º 4 (24 de abril de 2024): 54–57. http://dx.doi.org/10.3917/ae.445.0054.

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8

Venne, Jean-François. "L’IA vous rendra-t-elle paresseux ?" Gestion Vol. 48, n.º 4 (19 de janeiro de 2024): 58–61. http://dx.doi.org/10.3917/riges.484.0058.

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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.

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9

Jost, Clémence. "IA générative : un pro de l’info sur deux l’utilise déjà". Archimag 77, Hors série (24 de setembro de 2024): 9. http://dx.doi.org/10.3917/arma.hs77.0009.

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10

Jost, Clémence. "IA générative : un pro de l’info sur deux l’utilise déjà". Archimag N° 375, n.º 5 (10 de junho de 2024): 4. http://dx.doi.org/10.3917/arma.375.0004.

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11

Blaschke, Estelle, Max Bonhomme, Christian Joschke e Antonio Somaini. "Introduction. Photographies et algorithmes". Transbordeur 9 (2025): 6–19. https://doi.org/10.4000/13dwn.

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Ce numéro de Transbordeur est consacré aux relations réciproques entre la photographie et les algorithmes, en particulier les modèles d’intelligence artificielle (IA), que ce soit pour l’analyse, la modification ou la génération d’images. À travers une mise en perspective des recherches menées depuis les années 1960, au croisement de l’informatique, des technologies de l’infographie (CGI) et des expérimentations artistiques, l’introduction du numéro dessine les contours d’une archéologie de l’image algorithmique. Nous interrogeons la façon dont le tournant computationnel a profondément bouleversé la photographie elle-même, que ce soit dans ses pratiques ou dans son ontologie, ainsi que le fait que les images photographiques ont joué un rôle fondamental comme point de référence dans la conception des modèles d’IA analytique et générative, avec le « photoréalisme » comme horizon.

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12

Obadia, Lionel. "Esthétiques religieuses artificielles ? « Robots religieux » à l’épreuve des IA génératives". Nouvelle revue d’esthétique 33, n.º 1 (23 de agosto de 2024): 81–93. http://dx.doi.org/10.3917/nre.033.0081.

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Cet article se donne pour objectif d’étudier les cadres esthétiques produits par des systèmes d’Intelligence Artificielle générative, leur extension et leurs biais, lorsqu’ils sont « testés » sur un thème encore peu exploré, celui de l’imaginaire religieux. En mettant en place une méthode visant à faire produire des images sur un prompt identique à cinq systèmes d’intelligence artificielle « text-to-image » (Adobe, Nightcafe, Bing, Dall-E, Craiyon), l’article examine les formes et variations esthétiques qui se dégagent de la comparaison de ces images, et met en lumière un évident biais monothéiste dans ces esthétiques « religieuses » artificielles.

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13

Alix, Pascal. "IA générative : enjeux et perspectives pour les droits et libertés fondamentaux". Archimag N° 78, Hors série (10 de dezembro de 2024): 10–11. https://doi.org/10.3917/arma.hs78.0010.

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14

Berger, Alain, e Jean-Pierre Cotton. "Quel avenir pour la modélisation et la structuration dans un projet de management de la connaissance ?" I2D - Information, données & documents 1, n.º 1 (19 de julho de 2023): 88–94. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.231.0088.

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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 ?

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15

Marsault, Xavier, e Hong Minh-Chau Nguyen. "Les GANs : stimulateurs de créativité en phase d’idéation". SHS Web of Conferences 147 (2022): 06003. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202214706003.

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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.

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Meyer, Roland. "Le « réalisme de plateforme ». L’intelligence artificielle générative et l’essor du contenu visuel générique". Transbordeur 9 (2025): 20–31. https://doi.org/10.4000/13dwp.

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À chaque mise à jour, les modèles de génération d’image par IA tels que DALL-E et Midjourney promettent des représentations toujours plus « réalistes ». Comme le montre toutefois cet article, ce soi-disant « réalisme » trahit des biais favorisant des valeurs esthétiques et des préférences idéologiques liées à un public majoritairement blanc, occidental, masculin et issu de la classe moyenne, tout en étant intrinsèquement générique. Les images générées par l’IA sont produites à partir de milliards d’images existantes, filtrées au moyen de concepts linguistiques, adaptées aux normes des sociétés et optimisées pour les attentes des consommateurs. On nommera cet effet le « réalisme de plateforme » : une esthétique de second ordre reposant sur des images génériques. Cet article développe ce concept en replaçant l’esthétique picturale de l’IA générative au sein d’une histoire plus vaste du contenu visuel générique, en examinant son infrastructure au sein du capitalisme de plateforme contemporain et en esquissant ses possibles conséquences pour la culture visuelle numérique.

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17

Zollinger, Alexandre. "L’utilisation académique d’IA générative : vers une réponse juridique ou éthique?" Les Cahiers de l’IRAFPA 2, n.º 1 (31 de dezembro de 2024): 13–25. https://doi.org/10.56240/irafpa.cm.v2n1/zol.

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Il n’est pas sûr que l’étudiant ou le chercheur, en incluant dans ses travaux un contenu généré par IA, porte atteinte ce faisant au droit d’un tiers. Une réponse académique semble toutefois nécessaire, car cette personne ne doit pas être étrangère à l’élaboration du contenu qu’elle présente comme sien, tant sur le fond que sur la forme. Quel peut être le fondement juridique d’une telle réponse ? Au-delà des qualifications traditionnelles (faute, fraude, contrefaçon), délicates à appliquer ici, l’impact du règlement européen sur l’intelligence artificielle, et plus particulièrement de la nouvelle obligation de transparence dans l’emploi d’IA générative qu’il vient consacrer, doit être étudié. Face aux incertitudes demeurant quant à l’applicabilité de cette nouvelle obligation, il peut apparaître utile, en parallèle, de préciser les usages académiques relatifs aux signatures de publication pour les adapter à l’emploi de ces outils, en amendant les règlements d’examen et chartes d’éthique et de déontologie. Une telle solution devrait s’accompagner de moyens techniques permettant d’identifier le recours à des IA. De plus, la réponse ne doit pas être trouvée dans le seul champ des sanctions potentielles, mais inclure une sensibilisation aux dangers, quantau fond, de l’emploi de ces outils, susceptibles d’être affectés par des biais et de générer des « hallucinations ». Une approche sous 4 angles complémentaires (juridique, technique, éthique et pédagogique) semble ainsi nécessaire pour répondre au défi del’utilisation académique d’IA générative.

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Nkollo, Mikołaj. "Ia correction grammaticale, les anomalies sémantiques et la métaphore dans la grammaire transformationnelle-générative". Studia Romanica Posnaniensia 28 (1 de dezembro de 2007): 83. http://dx.doi.org/10.14746/strop.2001.28.007.

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Lopes, R., D. Manouvriez, G. Kuchcinski, S. Lecerf, A. Rogeau, H. Lahousse, M. Bertoux, T. Lebouvier e F. Semah. "PatientSpace : apprentissage de marqueurs d’imagerie par IA générative pour les démences de type Alzheimer et apparentées". Médecine Nucléaire 49, n.º 2 (março de 2025): 98. https://doi.org/10.1016/j.mednuc.2025.01.160.

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Swiggers, Pierre, e Karel Van den Eynde. "L' harmonie vocalique: remarques desriptives et theoriques". Linguistica 26, n.º 1 (1 de dezembro de 1986): 177–80. http://dx.doi.org/10.4312/linguistica.26.1.177-180.

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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.

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Vallerand, Viviane, e Christine Hamel. "Le développement professionnel des enseignants à et avec l’intelligence artificielle : une revue de littérature". Médiations et médiatisations, n.º 18 (30 de outubro de 2024): 43–66. http://dx.doi.org/10.52358/mm.vi18.407.

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Le développement professionnel (DP) des enseignants constitue un des moyens les plus efficaces pour améliorer la qualité de l’éducation et les préparer à de nouvelles réalités (Mukamurera, 2014). Face à l’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) générative, plusieurs anticipent la nécessité de former les enseignants pour assurer un usage responsable de cette technologie émergente tout en constituant aussi une solution pour améliorer le parcours en DP des enseignants. Cette revue de littérature cherche donc à comprendre dans quelle mesure l’IA peut valoriser le DP des enseignants. Pour ce faire, 24 articles ont été analysés à partir des 7 caractéristiques de DP des enseignants de Darling-Hammond et al. (2017). L’IA peut valoriser dans une certaine mesure les caractéristiques de DP des enseignants, mais ses effets sur la pratique des enseignants nécessitent plus d’approfondissement. Pour de futures recherches, il est recommandé d’analyser la valorisation des caractéristiques de Darling-Hammond et al. (2017) par l’IA à l’aide du modèle SAMR à savoir dans quelles mesures ces caractéristiques pourraient être (S) substituées, (A) accrues, (M) modifiées ou (R) redéfinies par l’IA et quels effets ces changements pourraient avoir sur l’agentivité des enseignants (Puentedura, 2013).

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Gauthier, Jean. "L’art de prompter avec les IA génératives". Archimag 77, Hors série (24 de setembro de 2024): 16–17. http://dx.doi.org/10.3917/arma.hs77.0016.

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Zocco, Fabien. "Dislessia". Multitudes 96, n.º 3 (18 de setembro de 2024): 176–77. http://dx.doi.org/10.3917/mult.096.0176.

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Ce bref article décrit une œuvre contemporaine conçue comme un « bricodage » conduisant une IA à bégayer des semblants de phrases en italien. Dislessia joue de la confusion entre la composante syntaxique du langage que semblent maîtriser les IA génératives et la dimension sémantique vectrice de sens qui leur sont inaccessibles.

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Lisembard, Lorena, e Thomas Coispel. "100 % Human Work". Multitudes 96, n.º 3 (18 de setembro de 2024): 198–200. http://dx.doi.org/10.3917/mult.096.0198.

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Cet article propose de replacer la discussion sur les IA génératives d’images dans la continuité des pratiques de créations d’images. Il suggère de déplacer les images générées par IA, loin d’un débat simpliste et paniqué, vers un lieu où envisager ce qu’elles produisent d’innovant et d’inédit : la possibilité de dialoguer activement avec certaines de nos représentations, à l’échelle planétaire.

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Ganascia, Jean-Gabriel, e Debora Cohen. "ChatGPT, Bard… les IA génératives vont-elles bouleverser vos métiers ?" Archimag N°363, n.º 3 (1 de abril de 2023): 22–25. http://dx.doi.org/10.3917/arma.363.0022.

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Texier, Bruno. "Quel avenir pour la veille à l’ère des IA génératives ?" Archimag N° 376, n.º 6 (10 de julho de 2024): 12–16. http://dx.doi.org/10.3917/arma.376.0012.

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Kyrou, Ariel, e Jean Baret. "L’IA, autrice de SF minable mais lectrice épatante". Multitudes 96, n.º 3 (18 de setembro de 2024): 205–9. http://dx.doi.org/10.3917/mult.096.0205.

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Cette conversation entre l’avocat et écrivain de science-fiction Jean Baret et Ariel Kyrou porte l’idée d’une double nécessité, à la fois d’expérimenter les IA génératives pour ce qu’elles permettent très concrètement et d’en extrapoler les interactions futures par les fictions les plus libres. L’enjeu est en effet d’en mener une critique qui ne soit ni technophile ni technophobe, consciente des défis créatifs et sociétaux de ces IA qui nous parlent comme à un ami en s’excusant de leurs erreurs.

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Audran, Jacques. "Cinq enjeux d’évaluation face à l’émergence des IA génératives en éducation". Mesure et évaluation en éducation 47, n.º 1 (2024): 6–26. http://dx.doi.org/10.7202/1114564ar.

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Depuis novembre 2022, les acteurs de l’éducation s’émeuvent de l’apparition de services informatiques qui permettent de générer des textes, des images ou des sons en une simple requête. Ces programmes désignés sous le nom d’intelligences artificielles génératives font l’objet d’une forte médiatisation. En évaluation, de nouveaux enjeux apparaissent : 1) Sait-on déterminer les compétences à évaluer chez les élèves, utilisateurs potentiels de ces technologies ? 2) Sait-on faire la différence entre production humaine et machinique ? 3) Peut-on évaluer, sur le fond, des productions qui pratiquent l’illusion de la forme ? 4) Comment évaluer la dimension authentique d’une production d’élève ? 5) Sait-on évaluer les potentialités éducatives de ces technologies ? Relever ces cinq enjeux suppose une sensibilisation des enseignants et des formateurs à la pratique d’une évaluation éthique et formative apte à tirer parti de ces technologies pour préparer les élèves à des technologies qui seront bientôt banales à l’école.

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Bouffier, Charles, e Victoire Danès. "Les enjeux juridiques de la collecte de données par les IA génératives". Archimag N° 78, Hors série (10 de dezembro de 2024): 12–13. https://doi.org/10.3917/arma.hs78.0012.

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Danès, Victoire, e Charles Bouffier. "Les enjeux juridiques de la collecte de données par les IA génératives". Archimag 77, Hors série (24 de setembro de 2024): 53–55. http://dx.doi.org/10.3917/arma.hs77.0053.

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Bouffier, Charles, e Victoire Danès. "Les enjeux juridiques de la collecte de données par les IA génératives". Archimag N°369, n.º 9 (1 de novembro de 2023): 44–45. http://dx.doi.org/10.3917/arma.369.0044.

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Koch, Isabelle. "Image plotinienne, image augustinienne". Philosophiques 25, n.º 1 (8 de agosto de 2007): 73–90. http://dx.doi.org/10.7202/027473ar.

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RÉSUMÉ Le passage de la génération spontanée de l'dxcov païenne à Ia réélaboration chrétienne de Ia filiation introduit dans la structure de l'image un bouleversement dont il s'agit ici de prendre la mesure en comparant l'image plotinienne et l'image augustinienne. On montre comment saint Augustin reprend le cadre néoplatonicien tout en bouleversant la signification, notamment en inscrivant Végalité comme cas extrême de la ressemblance. Avec Augustin, un mouvement tout à fait nouveau vient modeler le rapport de cette image qu 'est notre âme au principe dont elle vient.

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Massard, V., A. Harlé, L. Uwer e J. L. Merlin. "Mutations du gène ESR1 : du fondamental à la clinique". Oncologie 21, n.º 1-4 (janeiro de 2019): 29–32. http://dx.doi.org/10.3166/onco-2019-0027.

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L’hormonorésistance acquise constitue l’un des défis majeurs dans le traitement du cancer du sein avancé exprimant le récepteur aux estrogènes (RE) et sans surexpression de HER2. Les mutations activatrices du gène ESR1 affectant le domaine de liaison du ligand ont récemment été identifiées comme l’un des principaux mécanismes de résistance aux inhibiteurs de l’aromatase (IA). Ces mutations peuvent être recherchées sur des prélèvements histologiques ou sur ADN tumoral circulant, par PCR ou séquençage de nouvelle génération (NGS). Elles induisent une activation constitutionnelle du RE conduisant à une résistance acquise aux IA ; le tamoxifène, le fulvestrant et les thérapies ciblées anti-mTOR ou anti-CDK4/6 conservent leur efficacité. La place en pratique clinique de la détection des mutations du gène ESR1 reste encore à définir.

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Michaud, Thomas. "Le gloseur, anticipation critique de l’IA artistique". Nouvelle revue d’esthétique 33, n.º 1 (23 de agosto de 2024): 59–67. http://dx.doi.org/10.3917/nre.033.0059.

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Le roman Génies en boîte de Fritz Leiber a anticipé l’apparition de machines capables d’écrire des romans à la place des humains avec soixante ans d’avance sur le processus d’innovation technologique. En effet, au début des années 2020, les intelligences artificielles génératives promettent de réaliser de telles performances et de remplacer les auteurs humains. Une telle possibilité fut évoquée à plusieurs autres reprises dans la science-fiction, soulignant la dimension prospective de ce genre littéraire. Une telle possibilité pose de nombreuses questions esthétiques. Cet article propose une approche adornienne de la question. L’auteur appartenant à l’École de Francfort s’est notamment interrogé sur l’industrie culturelle et sur l’art comme phénomène social. Ainsi, les œuvres littéraires produites par les IA s’inscrivent dans des luttes de classes. Pourront-elles continuer à imposer un esprit de liberté humaine face à la technostructure, fonction de l’art ? Par ailleurs, la légitimité de la révolte néo-luddite contre les IA dans le roman Génies en boîte est interrogée.

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Tremblay, Marc, e Évelyne Heyer. "Reproduction régionale différentielle des femmes nées entre 1860 et 1870 au Saguenay". Articles 22, n.º 2 (25 de março de 2004): 263–83. http://dx.doi.org/10.7202/010148ar.

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RÉSUMÉ Cet article présente les résultats d'une étude sur l'histoire reproductive d'une cohorte de femmes qui sont nées et qui se sont mariées dans la région du Saguenay vers Ia finn du XIXe siècle. Les données utilisées proviennent du fichier de population BALSAC, développé au centre de recherches SOREP, à Chicoutimi. L'analyse est axée sur la variabilité et l'efficacité de la reproduction du groupe de femmes étudié. Les résultats obtenus montrent que, d'une génération à l'autre, le remplacement démographique et la transmission du patrimoine génétique s'effectuent de façon très inégale. Il semble aussi qu'il existe une certaine reproduction différentielle sous-régionale, selon le lieu de résidence au moment du mariage.

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Djeriri, Youcef, e Zinelaabidine Boudjema. "Commande robuste par la logique floue et les réseaux de neurones artificiels de la GADA : étude comparative". Journal of Renewable Energies 20, n.º 1 (12 de outubro de 2023): 147–60. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v20i1.616.

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Cet article présente la commande de la machine asynchrone à double alimentation en mode génératrice (GADA) par des techniques de l'Intelligence Artificielle (IA), utilisée dans un système de conversion d'énergie éolienne à vitesse variable. Donc dans ce travail, on s’intéresse particulièrement à l’application de la commande vectorielle indirecte par orientation du flux statorique à la GADA, basée sur les régulateurs de l'intelligence artificielle, tels que la logique floue et les réseaux de neurones. Ces derniers surpassent les limites des techniques classiques et possèdent des caractéristiques essentielles pour l'amélioration de la robustesse de la commande vectorielle. Des résultats de simulation sous Matlab/Simulink sontdonnés afin de comparer les performances des deux régulateurs dans le contrôle de la GADA.

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Trentini, Bruno. "Usurpation de non-identité. Ce que les productions générées par l’IA disent du rapport de l’art à ses objets". Nouvelle revue d’esthétique 33, n.º 1 (23 de agosto de 2024): 69–80. http://dx.doi.org/10.3917/nre.033.0069.

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Cet article part d’un constat : certains objets produits par des IA génératives ressemblent à des œuvres d’art qui existent déjà et renversent de ce fait les problématiques liées à l’indiscernabilité entre l’art et le non-art. La facilité avec laquelle ces objets sont acceptés comme œuvre d’art semble reposer sur cette ressemblance qu’il s’agit dès lors d’interroger. Elle semble en effet subrepticement redonner de l’importance à l’objet et son apparence. Les productions issues d’IA permettent ainsi de réfléchir sur le rapport que l’art contemporain entretient à ses objets. Une question symptomatique des pistes discutées est de savoir s’il est plus pertinent de considérer The Next Rembrandt comme une nouvelle peinture d’un Rembrandt virtuel ou comme une nouvelle œuvre appropriationniste d’une Elaine Sturtevant virtuelle. Une manière de répondre à cette question est d’insister sur la dimension immatérielle des œuvres et la différence à faire avec les objets qui les instancient, et ce afin d’éviter tout fétichisme.

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BUISSON, Diane, Jean-Michel ASTRUC e Francis BARILLET. "Bilan et perspectives de la gestion de la variabilité génétique des ovins laitiers en France". INRA Productions Animales 31, n.º 1 (11 de junho de 2018): 1–12. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2018.31.1.2202.

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La variabilité génétique est la marge de progression, le carburant de la sélection, et il apparaît d’autant plus important d’en réaliser un état des lieux que l’arrivée de la sélection génomique chez les ovins laitiers en France devrait s’accompagner d’une diminution de l’intervalle de génération et d’une augmentation du progrès génétique. Une analyse rétrospective de la gestion de la variabilité génétique des races ovines laitières françaises en sélection à partir des informations généalogiques a été réalisée sur les 40 dernières années. La variabilité génétique est bien maîtrisée dans les races Lacaune (LL) et Manech Tête Rousse (MTR) : accroissement de consanguinité respectivement de + 0,29 et + 0,42% par génération entre 2000 et 2009, avec toutefois la possibilité d’améliorer la gestion de l’équilibre entre familles élites en MTR. En revanche, la situation apparaît moins favorable en races Basco-Béarnaise (BB) et Manech Tête Noire (MTN) : accroissement de consanguinité respectivement de + 0,74 et + 1,02% par génération entre 2000 et 2009. Cette situation résulte du nombre au moins deux fois trop faible de familles de Pères à Béliers (PAB) par rapport au nombre permis par la taille des noyaux de sélection BB et MTN. Elle est imputable à un trop fort déséquilibre dans l’usage des familles de PAB, qui découle pour partie de la durée très courte de la période d’Insémination Artificielle (IA) (semence fraîche), et de la moindre fertilité à l’IA. Des travaux ont été menés avec les gestionnaires de ces schémas pour augmenter dès 2015 le nombre de familles de PAB, et fournir, à chaque étape de sélection, des indicateurs de variabilité génétique pour gérer de façon plus équilibrée ces familles de PAB. La profondeur des pedigrees de la race Corse est insuffisante pour permettre une analyse pertinente des indicateurs issus des généalogies. Des travaux sont en cours dans les cinq races afin d’étudier la variabilité génétique à partir des données SNP (« Single Nucleotid Polymorphism ») des quelques 18 500 génotypages disponibles pour la sélection génomique des races LL, BB, MTR et MTN, ou réalisés spécifiquement pour cet objectif en race Corse.

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CHEHBI GAMOURA, Samia. "Processus Achat 5.0 et Acheteurs Augmentés : L’IA collective avec chat-bots dotés d’aversion au risque post-COVID-19". Revue Française de Gestion Industrielle 36, n.º 1 (21 de novembro de 2021): 83–111. http://dx.doi.org/10.53102/2022.36.01.907.

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A l’aube de la 5ème génération de la transformation digitale industrielle, le processus « Achat 5.0 » connait, lui aussi, une mutation profonde en passant d’abord par ses acheteurs, appelés « acheteurs augmentés ». Face aux défis de l’automatisation induite par cette transformation, les travaux s’accentuent et tentent de converger vers des techniques plus avancées de l’Intelligence Artificielle (IA) pour faire face au problème complexe de la sélection multifournisseurs. Les risques liés à la volatilité des fournisseurs, encore fragilisés par la crise pandémique COVID-19, ont fortement augmenté en conséquence. L’objectif de cet article est de palier à cette faiblesse. Il propose une nouvelle approche par hybridation d’analyse multicritères et des chat-bots dotés de capacité d’aversion au risque à l’aide de l’apprentissage par renforcement. Un cadre de validation d’un constructeur automobile Français nous sert de scénario préliminaire. Les premiers résultats sont prometteurs et nous encouragent à continuer dans la suite de ces travaux.

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CHEHBI GAMOURA, Samia. "Processus Achat 5.0 et Acheteurs Augmentés : L’IA collective avec chat-bots dotés d’aversion au risque post-COVID-19". Revue Française de Gestion Industrielle 36, n.º 1 (21 de novembro de 2021): 83–111. http://dx.doi.org/10.53102/2022.36.01.907.

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A l’aube de la 5ème génération de la transformation digitale industrielle, le processus « Achat 5.0 » connait, lui aussi, une mutation profonde en passant d’abord par ses acheteurs, appelés « acheteurs augmentés ». Face aux défis de l’automatisation induite par cette transformation, les travaux s’accentuent et tentent de converger vers des techniques plus avancées de l’Intelligence Artificielle (IA) pour faire face au problème complexe de la sélection multifournisseurs. Les risques liés à la volatilité des fournisseurs, encore fragilisés par la crise pandémique COVID-19, ont fortement augmenté en conséquence. L’objectif de cet article est de palier à cette faiblesse. Il propose une nouvelle approche par hybridation d’analyse multicritères et des chat-bots dotés de capacité d’aversion au risque à l’aide de l’apprentissage par renforcement. Un cadre de validation d’un constructeur automobile Français nous sert de scénario préliminaire. Les premiers résultats sont prometteurs et nous encouragent à continuer dans la suite de ces travaux.

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BOUQUET, A., G. RENAND e F. PHOCAS. "Evolution de la diversité génétique des populations françaises de bovins allaitants spécialisés de 1979 à 2008". INRAE Productions Animales 22, n.º 4 (20 de junho de 2009): 317–30. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2009.22.4.3357.

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Cet article présente un bilan de la variabilité génétique des trois principales populations bovines allaitantes françaises en contrôle de performances (CP). Des noyaux de sélection diffusent largement des taureaux de monte naturelle (MN) ou d’insémination animale (IA) utilisés dans le reste des élevages de production au CP. La connaissance des généalogies est bonne dans les trois races mais est hétérogène entre élevages de sélection et de production. Les taux d’accroissement de consanguinité estimés sont faibles à modérés dans les populations Limousine, Charolaise et Blonde d’Aquitaine (environ 0,01, 0,1 et 0,2% par génération, respectivement) et correspondent à des effectifs génétiques relativement élevés (>1000, 601 et 247). Les effectifs génétiques estimés sont plus faibles dans les noyaux de sélection des reproducteurs de MN et d’IA que dans l’ensemble des élevages en CP mais ils restent importants. L’évolution des statistiques dérivées des probabilités d’origine des gènes montre l’existence de goulets d’étranglement anciens dans la population Blonde d’Aquitaine et plus récents dans les populations Charolaise et Limousine. Ces goulets résultent de l’utilisation de l’IA historiquement forte dans la population Blonde d’Aquitaine et plus modérée mais en constante augmentation dans les populations Charolaise et Limousine. Pour préserver la variabilité génétique toujours disponible dans ces populations, il conviendrait de recruter dans les programmes de sélection des taureaux d’IA une proportion suffisante de mâles issus de taureaux de MN et de veiller à équilibrer les contributions des pères à taureaux aux différentes séries de testage.

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Eriksson, Maria. "Sur la mesure du réalisme dans les images de synthèse. Des expériences de la boîte de Cornell au photoréalisme d’Inception et d’ImageNet". Transbordeur 9 (2025): 32–43. https://doi.org/10.4000/13dwr.

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À l’instar du domaine plus ancien de l’imagerie de synthèse, l’un des principaux objectifs du développement des modèles génératifs d’images a été d’atteindre au photoréalisme, c’est-à-dire de fabriquer des images indiscernables de celles produites au moyen d’un véritable appareil photo. Cet article situe les techniques actuelles d’évaluation du photoréalisme appliquées aux images de synthèse à l’intérieur d’une histoire plus longue des efforts déployés pour évaluer le réalisme des contenus générés par ordinateur. Plus précisément, la métrique FID et l’Inception Score, deux techniques d’évaluation du photoréalisme dans les images générées par l’intelligence artificielle (IA) couramment employées aujourd’hui, sont comparées avec les méthodes d’évaluation tirées des expériences de la boîte de Cornell, une compilation de techniques qui ont servi de modèles sur la façon d’évaluer le réalisme dans les images générées par ordinateur à partir des années 1980. En explorant la manière dont les idées de réalisme et de photoréalisme sont traduites en modèles algorithmiques, et en se basant sur les travaux de Lev Manovich et Hannes Bajohr, on observe un tournant dans la mise en œuvre du photoréalisme, qui de séquentielle et simulative est devenue prédictive et connexionniste à compter de la période comprise entre 2014 et 2016. Cet article démontre également la façon dont un ensemble de données d’entraînement d’IA (ImageNet) et un réseau de neurones (le modèle Inception) ont contribué de façon décisive à façonner l’esthétique du photoréalisme dans le domaine de la création d’images de synthèse depuis 2016.

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Héritier Nsenge, Mpia, Munga Manassé Nzanzu e Kasolene Moïse Katembo. "De l’intelligence naturelle à l’intelligence artificielle ou de l’intelligence artificielle à l’intelligence naturelle : Une exploration des liens et des synergies". Revue Internationale Multidisciplinaire Etincelle 25, n.º 2 (6 de setembro de 2024): 1–8. http://dx.doi.org/10.61532/rime252111.

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L'intelligence artificielle (IA) et les technologies connexes ont radicalement changer la façon de penser, d'agir et de vivre les expériences quotidiennes de la vie humaine. Alors que certains consommateurs de ces technologies louent les avancées de l'IA et estiment que cela a permis l'augmentation de l'intelligence humaine, d'autres humains pensent que ces technologies sonnent pas à pas la fin de la race humaine et de son essence ontologique en s'appuyant sur l'idée de la singularité technologique. L'analyse faite dans cet article met en évidence une interaction entre les avantages de l'IA et ses répercussions négatives involontaires, qui peuvent restreindre le rôle des humains, leurs identités personnelles, voire ses implications dans la dynamique sociale qui constitue aussi bien un débat épistémologique dans la sphère scientifique actuelle que la question centrale de cette étude. Cet article explore l'influence de l’IA sur la société moderne et son potentiel à remplacer les emplois humains. L’étude examine ainsi la possibilité de l'intelligence augmentée qui remet en question l’intelligence naturelle. L'étude indique la probabilité d'automatisation d'une profession et souligne les avantages de l'utilisation de l'intelligence augmentée. L'apprentissage profond, dans l’aspect génératif est abordé pour discuter de la faisabilité de l'intelligence augmentée. L’article fait une analyse de la relation entre l’IA et l’intelligence naturelle tout en montrant l’importance de leur cohésion et symbiose pour le bien-être de l’humanité. L’étude conclut que l’IA est dans la dynamique d’amélioration de la productivité humaine et favoriser le développement de la société moderne, mais pas la remplacer. Et, ce processus nécessite l’application de l’éthique.

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PALHIÈRE, Isabelle, Vincent GOUSSEAU e Jean-Jacques COLLEAU. "La Sélection à Parenté Minimum Génomique : principes et résultats pour les deux races caprines laitières principales françaises". INRAE Productions Animales 35, n.º 3 (15 de dezembro de 2022): 171–86. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2022.35.3.7152.

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La Sélection à Parenté Minimum (SPM) est une stratégie de sélection performante d’optimisation combinée du progrès génétique et de la variabilité génétique des reproducteurs, développée en France au début des années 2000. Elle utilise la méthode dite du « recuit simulé ». Son application dans les schémas de sélection caprins a démarré en 2006 pour la procréation des mâles d’Insémination Artificielle (IA) par l’Organisme de Sélection (OS) français des deux races principales françaises, Alpine et Saanen. En 2018, alors que la sélection génomique est mise en place par l’OS dans les deux races, une version « génomique » de la SPM a été développée, tenant compte des informations génomiques pour évaluer les relations de parenté entre reproducteurs, et des différences de fiabilité des valeurs génétiques des boucs d’IA selon s’ils sont testés ou non sur descendance. Son efficacité est présentée pour les accouplements entre « pères à boucs » et « mères à boucs », réellement réalisés en 2021 par l’OS. Les animaux issus des accouplements présentent un niveau génétique global élevé), une consanguinité modérée (3,0 à 3,6 %) et peu de défauts sur les valeurs génétiques de chacun des caractères élémentaires en sélection. Le pourcentage de « pères à boucs » non testés sur descendance, critère clé nouvellement optimisé dans la SPM, est de 35 %. Il est atteint à la fois à l’échelle de tous les accouplements, et à l’échelle des troupeaux. L’étude des mâles d’IA nés entre 2000 et 2020 permet de mesurer l’impact réel de la SPM sur le long terme et d’estimer les premiers effets de la version génomique. Le progrès génétique annuel sur l’index de synthèse correspondant à l’objectif de sélection est conséquent avec 0,17 écart-type génétique dans chacune des races. En parallèle, le taux d’augmentation de la consanguinité par génération est très modéré : 0,26 % en race Alpine et 0,21 % en race Saanen.

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Prades, Jean-Luc. "Anne Alombert, Schizophrénie numérique. La crise de l’esprit à l’ère des nouvelles technologies , Allia, 2023. Éric Sadin, La vie spectrale. Penser l’ère du métavers et des IA génératives , Grasset, 2023. Dominique Cardon, Sylvain Parasie, Donato Ricci (sous la direction de), Atlas du numérique , Presses de Sciences Po, 2023". Nouvelle revue de psychosociologie 38, n.º 2 (3 de outubro de 2024): 249–55. http://dx.doi.org/10.3917/nrp.038.0249.

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Boukind, Abdallah, e Habiba Abou-Hafs. "Contribution de l'Intelligence Artificielle à la Performance des Projets de Recherche Scientifique". European Scientific Journal, ESJ 20, n.º 34 (31 de dezembro de 2024): 190. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n34p190.

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L’avancement des connaissances et les progrès dans divers domaines dépendent de la recherche scientifique. L'évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) offre de nouvelles perspectives pour améliorer l’efficacité et les résultats de ces efforts scientifiques. L'IA, notamment l’apprentissage automatique et la manipulation du langage naturel, a le pouvoir de transformer le processus de recherche scientifique. Elle permet d'analyser efficacement de vastes ensembles de données, révélant des modèles complexes qui sont difficiles à détecter manuellement. L'IA stimule également les avancées scientifiques en formulant des hypothèses de recherche. De plus, elle libère les chercheurs en automatisant les tâches répétitives, ce qui leur permet de se concentrer sur les aspects créatifs de leur travail. Cependant, l'intégration de l'IA dans la recherche scientifique soulève des questions et des obstacles importants. La crédibilité des résultats obtenus grâce à l'IA peut être remise en question, et comprendre les choix effectués par les systèmes d'IA peut être complexe pour les chercheurs. Il est donc essentiel de comprendre l'effet de l'IA sur la performance des projets de recherche scientifique, afin de maximiser les avantages tout en atténuant les risques. Notre étude vise à étudier l’effet de l'IA sur la recherche scientifique en utilisant une approche qualitative. Nous avons mené des entretiens approfondis avec des doctorants chercheurs dans le domaine des sciences de gestion. L'analyse des données a été réalisée à l'aide d'une méthode d'analyse de contenu incluant des fréquences de mots, des matrices à condensés pour l'analyse thématique et un croisement matriciel des nœuds avec les sources. En suivant une méthodologie rigoureuse et systématique, nous cherchons à obtenir un aperçu complet des perspectives des chercheurs et à générer des connaissances sur le rôle de l’intégration de l'IA dans la recherche scientifique. Les résultats de notre étude montrent que l'intégration de l'IA dans la recherche scientifique améliore l'efficacité et favorise la découverte de nouvelles significations. Plus précisément, elle présente plusieurs avantages notables : une efficacité accrue grâce à l'automatisation des tâches répétitives ; une découverte de nouvelles significations, optimisée par l'analyse de structures de données avancées ; et une amélioration des performances, se manifestant par un impact positif sur la génération d'hypothèses et la conception d'expériences. Ces résultats corroborent les avantages soulignés dans la littérature existante, tout en mettant en lumière des enjeux éthiques et réglementaires importants. The advancement of knowledge and progress in various fields depend on scientific research. The rapid evolution of artificial intelligence (AI) offers new opportunities to improve the efficiency and results of these scientific efforts. AI, including machine learning and natural language manipulation, has the power to transform the scientific research process. It allows for the efficient analysis of large data sets, revealing complex patterns that are difficult to detect manually. AI also drives scientific advances by formulating research hypotheses. In addition, it frees up researchers by automating repetitive tasks, allowing them to focus on the creative aspects of their work. However, the integration of AI into scientific research raises significant questions and obstacles. The credibility of the results obtained through AI can be questioned, and understanding the choices made by AI systems can be complex for researchers. It is therefore essential to understand the effect of AI on the performance of scientific research projects, in order to maximize benefits while mitigating risks. Our study aims to investigate the effect of AI on scientific research using a qualitative approach. We will conduct in-depth interviews with doctoral students who are researchers in the field of management sciences. Data analysis was performed using a content analysis method, including word frequencies, condensed matrices for thematic analysis, and matrix cross-referencing of nodes with sources. By following a rigorous and systematic methodology, we seek to gain a comprehensive overview of researchers' perspectives and generate knowledge about the role of integrating AI into scientific research. The results of our study show that the integration of AI into scientific research improves efficiency and promotes the discovery of new meanings. Specifically, it has several notable advantages: increased efficiency through automation of repetitive tasks; the discovery of new meanings, powered by the analysis of advanced data structures; and improved performance, manifested in a positive impact on hypothesis generation and experiment design. These results corroborate the benefits highlighted in the existing literature while highlighting important ethical and regulatory issues.

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BLANGEOIS, MORGAN. "IA GÉNÉRATIVE : RÉVOLUTION OU MENACE POUR LES ENTREPRISES DES SERVICES DU NUMÉRIQUE (ESN) ?" Management & Data Science, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.26672.

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Cet article se penche sur la révolution de l'intelligence artificielle (IA) générative dans les entreprises de services du numérique (ESN), en mettant l'accent sur les modèles de fondation comme GPT-4. Il examine les débats entourant ces technologies, notamment leurs implications en termes de désinformation par les hallucinations, les biais sociaux qu’ils véhiculent, et leur influence sur la transformation numérique des organisations. Il débute par une exploration de l'émergence de l'IA générative, soulignant les avancées technologiques et leurs impacts pratiques. L'article évalue les capacités actuelles de l'IA générative et son potentiel, en mettant en évidence son rôle dans la redéfinition du marché du travail, notamment sur le plan des compétences. Le cœur de l'étude se concentre sur les défis et les opportunités stratégiques pour les ESN. En examinant la manière dont l'IA générative transforme les fonctions traditionnelles et crée de nouvelles stratégies, l'article souligne l'importance pour les ESN de reconsidérer leur position dans la chaîne de valeur informatique. Nous explorons comment l'adoption de l'open-innovation et les innovations des modèles d'affaires peuvent favoriser l'adaptation des ESN à ces enjeux et faisons appel en conclusion à des études empiriques pour approfondir ces thématiques.

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DIALLO, Hasmiou, e Karim Saïd. "IA générative en RH : enjeux et gestion des risques stratégiques". Management & Data Science, 2024. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.34876.

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Cet article explore comment l'IA générative transforme les fonctions de ressources humaines en augmentant leur efficacité et en réduisant les biais dans certaines tâches telles que le recrutement, la gestion des talents et l'évaluation des performances. Les processus RH traditionnels étant longs et souvent biaisés, l'IA générative offre des solutions rationalisées et impartiales. Cette recherche implique d'examiner les applications pratiques de l'IA en RH, les impacts sur les rôles professionnels et la structure organisationnelle, ainsi que les stratégies de gestion des risques liés à la dépendance technologique et à la sécurité des données. Les principales conclusions mettent en évidence l'importance stratégique de la gestion des risques associés tout en notant des améliorations significatives en termes d'efficacité et de charge de travail pour les professionnels des ressources humaines.

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Lutz, Michel. "Adoption et opérationnalisation de l’intelligence artificielle dans les organisations". Management & Data Science, 2024. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.34635.

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L’intelligence artificielle (IA) est devenue un levier stratégique pour de nombreuses entreprises cherchant à améliorer leur performance. Cependant, trouver les modalités d’usage optimales des technologies de l’IA reste un défi majeur. Nous lançons un appel à contribution pour explorer les différentes facettes de l’adoption et de l’opérationnalisation de l’IA dans les organisations. Nous acceptons une définition large de l’IA, incluant l’IA générative, l’apprentissage statistique, l’optimisation, les systèmes experts et les approches hybrides.

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Pavone, Giulia, Lars Meyer-Waarden e Andreas Munzel. "De l’analyse à l’empathie et à la créativité : La révolution de l’IA dans la pratique et l’enseignement du marketing". Recherche et Applications en Marketing (French Edition), 25 de outubro de 2024. http://dx.doi.org/10.1177/07673701241270105.

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Les progrès rapides de l’intelligence artificielle (IA) exigent de comprendre son impact sur la pratique et l’enseignement du marketing. En adoptant une approche scientométrique et le cadre TCCM (Théorie, Contexte, Caractéristiques, Méthode), notre analyse hybride de la littérature existante synthétise 312 articles sur l’IA dans le domaine du marketing et du comportement du consommateur. Nous identifions cinq domaines de recherche : l’interaction entre l’homme et l’IA dans les services, le traitement du langage naturel ( natural language processing, NLP) et la vision par ordinateur pour la compréhension du consommateur, l’IA pour l’e-commerce et l’aide à la décision, l’automatisation du marketing et la créativité, et l’éthique de l’IA. L’évolution de l’IA est marquée par une transition des technologies analytiques vers des technologies empathiques et intuitives telles que l’informatique affective et l’IA générative. Nous mettons en évidence l’évolution de la dynamique entre les humains et l’IA, l’intégration de l’IA dans les pratiques de marketing et l’éducation, et la transformation du lieu de travail marketing amélioré par l’IA. Nous soulignons l’importance des considérations éthiques, du bien-être des utilisateurs et de l’intégration des outils d’IA générative. Cette étude constitue un guide pour les recherches à venir, les applications pratiques et les progrès éducatifs dans le domaine du marketing et l’IA.

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