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Artigos de revistas sobre o tema "Intelligence Artificielle en Éducation"

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Autor: Grafiati

Publicado: 21 de setembro de 2024

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1

Decelles, Sylvain. "Intelligence artificielle et technologie en éducation". Apprendre et enseigner aujourd’hui: Revue du Conseil pédagogique interdisciplinaire du Québec 13, n.º 1 (2023): 25. http://dx.doi.org/10.7202/1107539ar.

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2

Collin, Simon, Alexandre Lepage e Léo Nebel. "Ethical and Critical Issues of Artificial Intelligence in Education: A Systematic Review of the Literature". Canadian Journal of Learning and Technology 49, n.º 4 (6 de fevereiro de 2024): 1–29. http://dx.doi.org/10.21432/cjlt28448.

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Resumo:

Bien qu’ils aient été étudiés depuis les années 2000, les enjeux que suscitent les systèmes d’intelligence artificielle (IA) lorsqu’ils sont utilisés éducation (SIA-ED) font actuellement l’objet d’une attention croissante dans la littérature scientifique. Il est toutefois difficile d’en avoir une vue synthétique car ils sont abordés par les chercheurs et chercheuses au travers de terrains éducatifs, de techniques computationnelles et d’angles d’analyse hétérogènes. Aussi, l’objectif de cet article est de mener une revue systématique de la littérature sur les enjeux éthiques et critiques des SIA-ED afin d’en avoir un meilleur portrait. Une analyse de 58 documents scientifiques nous a amenés à identifier 70 enjeux éthiques et critiques des SIA-ED, que nous avons organisés sous 6 tensions : complexité des situations éducatives vs standardisation technique ; agentivité des acteurs et actrices scolaires vs automatisation technique ; justice scolaire vs rationalité technique ; gouvernance scolaire vs conception technique ; besoin d’intelligibilité des acteurs et actrices scolaires vs opacité technique ; dignité des acteurs et actrices scolaires vs exploitation des données.

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3

Karsenti, Thierry. "Intelligence artificielle en éducation : L’urgence de préparer les futurs enseignants aujourd’hui pour l’école de demain ?" Formation et profession 26, n.º 3 (2018): 112. http://dx.doi.org/10.18162/fp.2018.a159.

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4

Toutain, Olivier, e Rachid Jabbouri. "Artificial intelligence and the transformation of management education". Management international 27, n.º 2 (2023): 119–32. http://dx.doi.org/10.59876/a-kthz-pbf0.

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Resumo:

Nous développons un cadre conceptuel pour examiner l’impact potentiel de l’intelligence artificielle (IA) et de ses technologies associées sur cinq dimensions de l’enseignement du management. Grâce à l’analyse des déclarations de mission de 785 startups de technologie éducative, nous identifions cinq mécanismes par lesquels l’IA peut bénéficier et transformer le domaine de l’enseignement de la gestion dans un monde post- COVID-19. Notre recherche est l’une des premières à proposer un cadre théorique global pour mieux comprendre l’impact d’une technologie disruptive dans un domaine traditionnel et immuable de l’enseignement supérieur, et plus particulièrement sur l’enseignement du management.

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5

Pitié, Jean-Marc. "Intelligence artificielle". Annales Des Télécommunications 44, n.º 5-6 (maio de 1989): 203–6. http://dx.doi.org/10.1007/bf02995666.

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6

Collin, Simon, e Emmanuelle Marceau. "L’intelligence artificielle en éducation : enjeux de justice". Formation et profession 29, n.º 2 (2021): 1. http://dx.doi.org/10.18162/fp.2021.a230.

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7

Heudin, Jean-Claude. "Intelligence artificielle et intelligence humaine". Futuribles N° 428, n.º 1 (2019): 93. http://dx.doi.org/10.3917/futur.428.0093.

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8

Matuchansky, Claude. "Intelligence clinique et intelligence artificielle". médecine/sciences 35, n.º 10 (outubro de 2019): 797–803. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2019158.

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Resumo:

L’intelligence artificielle (IA) actuelle en médecine peut se prévaloir de grandes performances, particulièrement en analyse d’images à visées diagnostique et pronostique, mais, en pratique clinique quotidienne, les résultats de l’IA fondés sur des données probantes restent peu nombreux. Dans cet article, sont analysés les caractéristiques de l’intelligence clinique en pratique médicale, puis les succès et promesses de l’IA, de même que les limites, réserves et critiques apportées à l’introduction de l’IA en clinique de première ligne. Est soulignée l’importance de certains aspects éthiques et de régulation, notamment une « garantie humaine » à l’IA, telle que celle suggérée par le Comité consultatif national d’éthique pour les sciences de la vie et de la santé (CCNE). L’intelligence clinique pourrait être cette garantie humaine de l’IA en médecine, leur complémentarité pouvant conduire à une qualité de décisions largement supérieure à celle fournie séparément par chacune d’elles.

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9

Portnoff, André-Yves. "Santé et intelligence artificielle". Futuribles N° 425, n.º 4 (2018): 53. http://dx.doi.org/10.3917/futur.425.0053.

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10

Bourlet, Caroline, Agnès Guillaumont e Jean-Luc Minel. "Intelligence artificielle et prosopographie". Le médiéviste et l'ordinateur 15, n.º 1 (1986): 6–8. http://dx.doi.org/10.3406/medio.1986.1723.

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11

Pottier, Bernard. "Linguistique et intelligence artificielle". Langages 22, n.º 87 (1987): 21–31. http://dx.doi.org/10.3406/lgge.1987.1960.

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12

Obertelli, Patrick, Thierry Horsin, Claude Lepresle e Émilie Robert. "Numérique et intelligence artificielle". Humanisme N° 330, n.º 1 (30 de janeiro de 2021): 82–88. http://dx.doi.org/10.3917/huma.330.0082.

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13

Le Serrec, Annaïch. "Terminologie et intelligence artificielle". Terminology 14, n.º 2 (12 de dezembro de 2008): 277–82. http://dx.doi.org/10.1075/term.14.2.14ser.

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14

Le Coz, P. "Éthique et intelligence artificielle". Annales d'Endocrinologie 81, n.º 4 (setembro de 2020): 129. http://dx.doi.org/10.1016/j.ando.2020.07.007.

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15

Thérien, Gilles. "Sémiotique et intelligence artificielle". Études littéraires 21, n.º 3 (12 de abril de 2005): 67–80. http://dx.doi.org/10.7202/500871ar.

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16

Cennamo, Ilaria, e Loïc de Faria Pires. "Intelligence artificielle et traduction". FORUM / Revue internationale d’interprétation et de traduction / International Journal of Interpretation and Translation 20, n.º 2 (31 de dezembro de 2022): 333–56. http://dx.doi.org/10.1075/forum.00024.cen.

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Resumo:

Résumé S’il est vrai que « l’intelligence artificielle et les médias sociaux ont considérablement modifié notre rapport à la communication en général et à la traduction en particulier » (EMT 2017, 2), il faut pourtant constater que l’impact de ce nouveau paradigme de l’intelligence artificielle sur la formation universitaire et sur la pratique professionnelle est loin de contribuer à une harmonisation des pratiques. Dans le cadre de cette contribution, nous essaierons de développer une réflexion autour de la compétence traductive à l’ère de l’intelligence artificielle (IA) en vue de déterminer la mesure dans laquelle la compétence traductive évolue actuellement dans le contexte de la formation universitaire et celui de la traduction institutionnelle pour répondre aux nouveaux modes d’interaction avec les systèmes de traduction automatique neuronale. Notre objectif est, en ce sens, de contribuer à l’identification des perspectives d’intégration de la traduction automatique neuronale, dans le sens d’une convergence entre formation et profession. Dans un premier temps (cf. Sections 1 et 2), on se propose de définir ce que devient la traduction à l’ère de l’intelligence artificielle, en accordant une attention particulière à l’acquisition des compétences technologiques. Dans un deuxième temps (cf. Sections 3 et 4), ces compétences spécifiques seront mises en relation avec les pratiques professionnelles et notamment celles qui caractérisent le flux de traduction de la direction générale de la traduction (DGT) de la Commission européenne. Les compétences technologiques telles qu’elles ont été définies par le réseau européen des masters en traduction (EMT), dans le référentiel élaboré en 2017 et adopté pour la période 2018–2024, seront utilisées ici pour appuyer nos propos, dans le sens où ce référentiel constitue un pont entre la formation et la pratique professionnelle.

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17

Chevalier, Lucile. "Ingénieur en intelligence artificielle". Pour l'Éco N° 36, n.º 9 (2 de novembro de 2021): 56–57. http://dx.doi.org/10.3917/poec.036.0056.

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18

Chevalier, Lucile. "Ingénieure en intelligence artificielle". Pour l'Éco N° Hors-série, HS10 (3 de outubro de 2022): 26–27. http://dx.doi.org/10.3917/poec.hs10.0026.

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19

Briex, Michel. "Intelligence artificielle et grossesse". Spirale N° 106, n.º 2 (13 de setembro de 2023): 191–94. http://dx.doi.org/10.3917/spi.106.0191.

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20

Trudel, Louise. "Intelligence artificielle et technologie". Apprendre et enseigner aujourd’hui: Revue du Conseil pédagogique interdisciplinaire du Québec 13, n.º 1 (2023): 5. http://dx.doi.org/10.7202/1107534ar.

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21

Chatriot, Alain. "Intelligence artificielle et éthique". Cahiers français 412, n.º 5 (19 de setembro de 2019): 103–5. http://dx.doi.org/10.3917/cafr.412.0103.

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22

Petitat, André. "Intelligences naturelles et artificielles, apprentissage et éducation. Le grand retour sur nos fondements bio-neuro-symboliques". Education et sociétés 40, n.º 2 (2017): 123. http://dx.doi.org/10.3917/es.040.0123.

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23

Karsenti, Thierry, Simon Parent, Marjorie Cuerrier, Faustin Kagorora e Nicolas Kerbrat. "Développement d’une cartographie dynamique de l’intelligence artificielle (IA) en éducation". Formation et profession 28, n.º 2 (2020): 124. http://dx.doi.org/10.18162/fp.2020.a207.

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24

Lepage, Alexandre, e Normand Roy. "Une recension des écrits de 1970 à 2022 sur les rôles de l’enseignant et de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’IA en éducation". Médiations et médiatisations, n.º 16 (30 de outubro de 2023): 9–29. http://dx.doi.org/10.52358/mm.vi16.304.

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Resumo:

Cet article présente une recension des écrits sur la façon dont les rôles de l’enseignant et de l’intelligence artificielle (IA) sont abordés dans le domaine de l’intelligence artificielle en éducation (IAED) depuis 1970. Quarante-sept documents, théoriques pour la plupart, ont été analysés à partir des passages relatifs aux tâches confiées à une IA en lien avec les apprenants, les enseignants, les savoirs ou la classe (p. ex. le soutien à la motivation ou la rétroaction personnalisée). Les passages qui discutent du rôle de l’enseignant en lien avec ces différentes composantes ont aussi été analysés (p. ex. le pilotage des interactions en classe ou l’évaluation des apprenants). Les principaux résultats montrent que les développements dans le domaine de l’IAED couvrent un large spectre des attributions de l’enseignant et que, même si inatteignable sur un horizon prévisible, l’ambition scientifique du domaine semble être d’automatiser de plus en plus de tâches de l’enseignant. Il en ressort que le rôle de l’enseignant est très peu discuté dans le domaine, et encore moins les interactions attendues entre enseignants et IA. La discussion propose de réemployer le tétraèdre des TIC en éducation de Faerber (2003), lui-même appuyé sur le triangle didactique de Houssaye (1988), pour conceptualiser le rôle de l’IA en éducation en interaction avec ceux de l’enseignant et de l’apprenant.

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25

Lassagne, François. "Intelligence artificielle, intelligence humaine : la double énigme". Pour la Science N° 549 – juillet, n.º 7 (3 de julho de 2023): 18. http://dx.doi.org/10.3917/pls.549.0018.

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26

EZANNO, Pauline, Sébastien PICAULT, Nathalie WINTER, Gaël BEAUNÉE, Hervé MONOD e Jean-François GUÉGAN. "Intelligence artificielle et santé animale". INRAE Productions Animales 33, n.º 2 (15 de setembro de 2020): 95–108. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2020.33.2.3572.

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Resumo:

Mobiliser les approches issues de l’intelligence artificielle (IA) en santé animale (SA) permet d’aborder des problèmes de forte complexité logique ou algorithmique tels que rencontrés en épidémiologie quantitative et prédictive, en médecine de précision, ou dans l’étude des relations hôtes × pathogènes. L’IA peut dans certaines situations faciliter le diagnostic et la détection de cas, fiabiliser les prédictions et réduire les erreurs, permettre des représentations plus réalistes et lisibles par des non informaticiens de systèmes biologiques complexes, accélérer les décisions, améliorer la précision des analyses de risque et permettre de mieux cibler les interventions et d’en anticiper les effets. De plus, les fronts de science en SA engendrent de nouveaux challenges pour l’IA, du fait de la spécificité des systèmes, des données, des contraintes, et des objectifs d’analyse. Sur la base d’une revue de la littérature à l’interface entre IA et SA couvrant la période 2009-2019, et d’entretiens conduits avec des chercheurs français positionnés à cette interface, cette synthèse explicite les grands domaines de recherche en SA dans lesquels l’IA est actuellement mobilisée, comment elle contribue à revisiter les questions de recherche en SA et lever des verrous méthodologiques, et comment des questions de SA stimulent de nouveaux travaux en IA. Après avoir présenté les freins et leviers possibles, nous proposons des recommandations pour se saisir au mieux de l’enjeu que représente cette interface SA/IA.

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27

Portnoff, André-Yves, e Jean-François Soupizet. "Intelligence artificielle : opportunités et risques". Futuribles N° 426, n.º 5 (2018): 5. http://dx.doi.org/10.3917/futur.426.0005.

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28

Bernard, Gilles, e Jym Feat. "Langage naturel et intelligence artificielle". Histoire Épistémologie Langage 10, n.º 1 (1988): 151–70. http://dx.doi.org/10.3406/hel.1988.2255.

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29

Duyckaerts, Eric. "Expérience imaginaire et Intelligence Artificielle". Quaderni 1, n.º 1 (1987): 47–63. http://dx.doi.org/10.3406/quad.1987.2096.

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30

Alves, Ieda Maria. "La synonymie en intelligence artificielle". Meta 39, n.º 4 (30 de setembro de 2002): 643–50. http://dx.doi.org/10.7202/001882ar.

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Resumo:

Résumé Dans cet article, nous exposons quelques problèmes concernant l'usage de synonymes en langue de spécialité. Les exemples présentés sont extraits d'un corpus portugais-brésilien de termes de l'intelligence artificielle. Quelques théories terminologiques n'acceptent pas l'occurrence de « termes synonymes », à cause de l'association univoque établie entre une notion et son terme correspondant ; d'autres théories, au contraire, reconnaissent que, d'après les contextes, une notion peut revêtir des formes synonymiques. Dans le corpus de l'intelligence artificielle que nous sommes en train d'analyser, environ 15 % des termes dépouillés sont susceptibles d'avoir des synonymes ou des quasi-synonymes. Ce rapport synonymique peut être géré par différentes formes d'alternance : formation syntagmatique / terme formellement simple ; terme emprunté / terme indigène ; terme simple / synonyme contextuel ; formation syntagmatique / siglaison. Ces différentes possibilités d'association entre notions et termes démontrent que la synonymie en langue de spécialité existe et mérite d'être étudiée de plus près.

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31

Lemoigne, Jean-Louis. "Intelligence artificielle et raisonnement économique". Mondes en développement 192, n.º 4 (2020): 189. http://dx.doi.org/10.3917/med.192.0189.

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32

Laroche, Jean Pierre. "Intelligence artificielle en médecine vasculaire". JMV-Journal de Médecine Vasculaire 47 (março de 2022): S38. http://dx.doi.org/10.1016/j.jdmv.2022.01.008.

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33

DRM. "Intelligence artificielle et renseignement militaire". Revue Défense Nationale N° 820, n.º 5 (1 de maio de 2019): 107–16. http://dx.doi.org/10.3917/rdna.820.0107.

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34

Chanut, Jacques. "Bâtiment naturel et intelligence artificielle". Constructif N° 54, n.º 3 (24 de dezembro de 2019): 3. http://dx.doi.org/10.3917/const.054.0003.

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35

Hirtzig, Philippe. "Intelligence artificielle, risques et éthiques". Revue Défense Nationale N° 820, n.º 5 (1 de maio de 2019): 168–72. http://dx.doi.org/10.3917/rdna.820.0168.

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36

Magne, Jean. "Intelligence artificielle et défense nationale". Revue Défense Nationale N° 836, n.º 1 (1 de janeiro de 2021): 74–81. http://dx.doi.org/10.3917/rdna.836.0074.

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37

Chavagneux, Christian. "Intelligence artificielle : des moyens insuffisants". Alternatives Économiques N° 379, n.º 5 (1 de maio de 2018): 47. http://dx.doi.org/10.3917/ae.379.0047.

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38

Mashaal, Maurice. "Intelligence artificielle et artifices intelligents". Pour la Science N° 523 - mai, n.º 5 (5 de junho de 2021): 3. http://dx.doi.org/10.3917/pls.523.0003.

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39

Sun, Roger, Eric Deutsch e Laure Fournier. "Intelligence artificielle et imagerie médicale". Bulletin du Cancer 109, n.º 1 (janeiro de 2022): 83–88. http://dx.doi.org/10.1016/j.bulcan.2021.09.009.

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40

Faure, J., A. Oueiss, J. Treil, S. Chen, V. Wong e J. M. Inglese. "Céphalométrie 3D et intelligence artificielle". Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 50, n.º 3 (junho de 2016): 315–34. http://dx.doi.org/10.1051/odf/2016022.

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41

Meiller, Yannick. "Intelligence artificielle, sécurité et sûreté". Sécurité et stratégie 28, n.º 4 (2017): 75. http://dx.doi.org/10.3917/sestr.028.0075.

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42

Guével, Didier. "Intelligence artificielle et décisions juridictionnelles". Quaderni, n.º 98 (5 de fevereiro de 2019): 51–59. http://dx.doi.org/10.4000/quaderni.1433.

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43

Bello, Antoine, e Mara Magda Maftei. "Une Intelligence artificielle trop efficace". Revue des Sciences Humaines, n.º 341 (16 de março de 2021): 151–56. http://dx.doi.org/10.4000/rsh.422.

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44

Boillat, Alain. "Une intelligence artificielle nous « regarde »". Sociétés & Représentations, n.º 1 (11 de maio de 2023): 71–97. http://dx.doi.org/10.3917/sr.055.0071.

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45

Lanquar, Robert. "Tourisme, créativité et intelligence artificielle". Marché et organisations 47, n.º 2 (12 de maio de 2023): 185–203. http://dx.doi.org/10.3917/maorg.047.0185.

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Romeo, Angelo, e Marco Centorrino. "Introduction : Intelligence artificielle, relations, individus". Sociétés 163, n.º 1 (15 de abril de 2024): 5–12. http://dx.doi.org/10.3917/soc.163.0005.

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Texier, Bruno. "Intelligence artificielle : une veille augmentée ?" Archimag N°343, n.º 3 (1 de abril de 2021): 12–14. http://dx.doi.org/10.3917/arma.343.0012.

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Savard, Réjean. "Transformation numérique et intelligence artificielle". Documentation et bibliothèques 70, n.º 3 (2024): 4. http://dx.doi.org/10.7202/1112892ar.

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49

Arnold, Madeleine. "La sémiotique : un instrument pour la représentation des connaissances en intelligence artificielle". Études littéraires 21, n.º 3 (12 de abril de 2005): 81–90. http://dx.doi.org/10.7202/500872ar.

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Resumo:

Modélisation des comportements finalisés en intelligence artificielle. Compréhension automatique du récit écrit. Compréhension automatique de l'image. Principaux problèmes posés par l'intelligence artificielle à la sémiotique. Apports de la sémiotique dans la perspective d'une collaboration avec l'intelligence artificielle. Ouverture à la pluralité des approches qui multiplie les points d'interaction entre la sémiotique et l'intelligence artificielle.

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50

Delval, Monique, e Virginie Duval. "Éducation des familles et de l'enfant en nutrition artificielle à domicile". Nutrition Clinique et Métabolisme 19, n.º 4 (dezembro de 2005): 265–68. http://dx.doi.org/10.1016/j.nupar.2005.09.002.

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