Intelligence artificielle générative : une introduction
De quoi parle-t-on ?
Historique
1940
1990
2010
2025
- Intelligence... artificielle
- Grand modèle de langage
- IA générative
réseaux de neurones
modèles de langage
souveraineté et régulation
Deep Blue
2000
1950
2020
apprentissage profond
intelligence artificielle
grand public
+info
Image créée avec Bing Créateur d'image
Enjeux & perspectives
Impact écologique et éthique
Biais, impact cognitif et esprit critique
Références
Droit d'auteur
Utiliser l'IA dans ses études
Contact
+info
+info
+info
Mise à jour novembre 2025
Question 1
Question 2
Question 3
Question 4
Question 5
Question 7
Question 6
Biais, impact cognitif et esprit critique
Impact sur les capacités cognitives et la pensée critique
Une reproduction des biais
L'utilisation des IA génératives interpelle sur l'acquisition du langage et du raisonnement, ainsi que sur la créativité. L'excès de confiance accordé aux IA génératives et la confusion entre leur comportement et la cognition sont en effet susceptibles d'engendrer une baisse des capacités cognitives.
Les données sur lesquelles s’entrainent les IA reproduisent des biais, véhiculent des stéréotypes ou de fausses informations : elles influencent notre manière de penser. Pour réduire ces biais, les IA génératives sont alignées —l'alignement désigne le processus visant à adapter les comportements et réponses des IA aux valeurs humaines. Néanmoins les critères mêmes de l'alignement peuvent soulever des interrogations.L'UNESCO préconise des critères de validation des systèmes d'IA générative afin d'éviter la discrimination et « d'encourager l’inclusion, l’équité et la diversité linguistique et culturelle ».
L'esprit critique peut également être affecté par le degré de confiance accordé aux IA génératives : une confiance excessive dans l'IA tend à diminuer la capacité à identifier des informations erronées ou biaisées, tandis que le développement continu des compétences cognitives contribue, au contraire, à renforcer son esprit critique.
1950'
En 1950, SNARC, le premier ordinateur à réseau de neurones, est créé par deux étudiants de Harvard (Marvin Minsky et Dean Edmonds). La même année, Alan Turing publie le Turing Test qui sert encore pour évaluer les IA (Computing Machinery and Intelligence ). Le professeur de biochimie et écrivain américano-russe Isaac Asimov écrit I, Robot (Gnome Press, 1950), dans lequel il discute de la coexistence pacifique des humains et des robots autonomes à l’aide de ses Trois lois de la robotique. La conférence de Dartmouth de 1956 constitue le moment-clé où l'intelligence artificielle est appelée comme telle et devient une discipline indépendante.
2010'
- 2011 IA Watson d’IBM remporte le jeu télévisé Jeopardy !
- 2012 Google X crée une IA de reconnaissance d’image
- 2017 Les transformers sont une nouvelle génération de réseaux de neurones. Ils sont présentés dans un célèbre article : Attention is all you need (Vaswani et al.). Ce succès illustre le rôle croissant des géants du Web, notamment Google, dans la recherche en IA, en dehors des milieux académiques.
- 2016 Alpha Go de Google bat le champion du monde de go.
- 2018 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de langage développé par Google. Cette méthode a permis d'améliorer les performances en traitement automatique des langues.
2020'
- 2021 : Introduction de Codex et DALL-E par OpenAI
- 2022 : démocratisation de l’IA : lancement de GPT-3 à destination du grand public par OpenAI
- 2023 : Lancement de GPT-4, intégration de DALL-E dans ChatGPT Plus et ouverture au public de Google Gemini (anciennement Bard) et Bing Chat.
- 2024 : lancement de la plateforme Le Chat par Mistral AI (entreprise française fondée en avril 2023) qui développe des grands modèles de langage open source et propriétaires.
De quoi parle-t-on ?
Grand modèle de langage (LLM)
IA générative
Intelligence artificielle
L'IA générative regroupe les modèles d'intelligence artificielle qui génèrent du contenu en réponse à une instruction (appelée invite ou prompt) : texte, images, code, vidéos, musique. On parle de recherche générative assistée par intelligence artificielle lorsque les IA génératives se combinent avec un moteur de recherche, pour fournir des liens vers des sources consultées sur le web (ex : Le Chat Mistral).
Un modèle de langage est un « modèle statistique de la distribution d’unités linguistiques (par exemple : lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. On parle de modèles de langage de grande taille ou "Large Language Models (LLM)" en anglais pour les modèles possédant un grand nombre de paramètres. » (www.cnil.fr)Ce modèle statistique explique les erreurs ou "hallucinations". Les LLM s'appuient sur l'apprentissage profond (deep learning) qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs couches (d'où le terme profond). Ils sont entrainés sur d'immenses quantités de textes.
Le terme "intelligence" recouvre plusieurs sens :
- esprit
- facultés de compréhension et d'imagination
- entente, connivence
- capacité à connaitre
- facultés cognitives
C'est cette dernière acception qui entre dans la formule "intelligence artificielle" inventée en 1956.
IA et droit d'auteur
Les contenus créés de manière autonome par l'IA générative sont-ils protégés par le droit d'auteur ?
Quid du droit d'auteur pour l'entrainement des IA génératives ?
Les IA s’entrainent à partir d’une quantité colossale de données et d’œuvres, dont certaines sont protégées par le droit d’auteur. Des procès sont ainsi intentés pour exploitation illégale des œuvres, comme en témoignent deux décisions rendues en Californie en juin 2025, qui ont condamné l'IA Anthropic à indemniser les auteurs dont les ouvrages avaient été utilisés sans consentement.Le règlement européen sur l'IA (IA Act) conditionne l’utilisation des œuvres par les IA au respect de conditions spécifiques permettant de garantir une transparence des modèles d'IA.Le flou actuel quant à l'utilisation d’œuvres pour entrainer les IA expose l’utilisateur d’une IA générative à un manquement à l’intégrité scientifique. Celui-ci est un des axes du plagiat, sanctionné par la loi.
Pour être considérée comme une œuvre, une réalisation doit respecter 3 critères : un processus créatif de la part d'un humain, la matérialisation par une forme, l'originalité (l'œuvre reflète la personnalité du créateur). Dans le cas de l'IA générative, si la matérialisation est présente, le processus créatif et l'originalité sont absents. Les IA génératives peuvent générer des contenus de différente nature (texte, image, vidéo, son) mais elles ne produisent pas d’œuvres. En l'état actuel de la législation, ces contenus ne sont donc pas protégés par le droit de la propriété intellectuelle.
Pour en savoir plus sur le droit d'auteur et le plagiat, consultez les modules proposés par les BU d'amU Comprendre le principe du droit d'auteur et Éviter le plagiat, sur AMeTICE ou en libre accès sur le site des BU.
La législation est en perpétuelle évolution pour s'adapter aux nouvelles pratiques et aux nouvelles technologies tout en respectant la propriété intellectuelle.
Une question ? Un besoin d'informations ?
scd-formation-usagers@univ-amu.fr
2025
États et entreprises cherchent à reprendre le contrôle sur les modèles, les règles et l’infrastructure de l’intelligence artificielle.
- Janvier 2025, lancement de DeepSeek-R1 : modèle open-source chinois qui rivalise avec les meilleurs LLMs propriétaires. Explosion des initiatives hors Occident : Humain (Arabie Saoudite), Zhipu AI (Chine), Stargate UAE… Investissements massifs dans l’IA souveraine.
- Août 2025, application de l'IA Act, une première mondiale : régulation des grands modèles IA (exigences de transparence, gestion des risques et supervision des systèmes comme GPT, Claude ou Gemini).
2000'
L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (deep learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Durant les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft).
1940'
L’histoire de l’intelligence artificielle débute en 1943, avec la publication de l’article A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. par Warren McCullough et Walter Pitts. Dans ce document, les scientifiques présentent le premier modèle mathématique pour la création d’un réseau de neurones.
1990'
En 1997, un événement majeur marque l’histoire de l’IA. Le système Deep Blue d’IBM triomphe du champion du monde d’échecs Gary Kasparov. Pour la première fois, la machine a vaincu l’homme.
Écologie et éthique
Les "petites mains" de l'IA
Une IA frugale ?
Le fonctionnement des IA repose sur un travail d’annotation des données effectué par une main d’œuvre faiblement rémunérée. Ces "annotateurs", majoritairement localisés dans des pays à faibles revenus, analysent, trient et classifient des données nécessaires pour améliorer les algorithmes. Leur contribution, cruciale mais méconnue, soulève des interrogations sur les conditions de travail appliquées dans ce secteur. Des initiatives émergent pour renforcer la transparence des chaînes de production numériques.
Consommation énergétique
La consommation énergétique des IA génératives, comme ChatGPT, pose des questions environnementales. On cherche à développer une "IA frugale" qui consommerait moins de ressources. Pour rendre l'IA durable, il est crucial d'améliorer son efficacité énergétique, de limiter certains usages et de faire des choix responsables en fonction des besoins réels et des enjeux écologiques.
L'ajout d'une fonctionnalité de génération d'images à ChatGPT a submergé OpenAI, notamment pour des créations dans le style des Studios Ghibli, interrogeant le droit d'auteur et révélant la forte consommation énergétique de l'IA générative. La demande d'électricité des centres de données devrait plus que doubler d'ici 2030.
L'éthique est une des préoccupations du règlement européen sur l'intelligence articielle (EU Artificial Intelligence Act), publié en 2024, mis en application en 2025.
Utiliser l'IA générative dans ses études
En tant qu'étudiant, si vous souhaitez utiliser l'IA dans vos études, commencez par en discuter avec votre enseignant afin d'obtenir son avis sur le sujet.
Le prompt (ou invite) est une instruction donnée à l’intelligence artificielle générative. Sa clarté et sa précision sont essentielles pour obtenir des réponses de qualité. Des outils sont disponibles pour vous aider à le structurer, par exemple ACTIF et COSTAR.
Enfin, lorsque vous obtenez des résultats d'une IA, demandez-lui toujours de citer ses sources et prenez le temps de les vérifier vous-même, comme vous le feriez avec n'importe quelle autre source d'information. Cela vous aidera à mieux évaluer la fiabilité des informations tout en gardant un esprit critique face aux résultats proposés.
Attention à ne pas partager avec l'IA des données personnelles, sensibles ou confidentielles, car ces outils peuvent apprendre et s'entrainer à partir des informations que nous leur fournissons.
Quoi qu'il en soit, toute utilisation d'une IA générative doit être mentionnée afin de respecter l'intégrité scientifique.
Je teste mes connaissances sur l'IA
L’intelligence artificielle (IA) générative facilite la production de faux textes et d’images, difficiles à démasquer. « Et en plus, ces IA apprennent déjà sur des articles “pourris “ » (Guillaume Cabanac, Professeur des universités en informatique)
Références bibliographiques
Conférences : Ganascia, J-G.(2024, 16 septembre). L’IA parle-t-elle vraiment et son intelligence est-elle générale ? [Conférence]. IA, entre fantasme et pragmatisme : une introduction, Agence régionale du livre Provence-Alpes-Côte d'Azur, Aix-en-Provence.https://www.livre-provencealpescotedazur.fr/la-vie-du-livre/agenda/ia-entre-fantasme-et-pragmatisme-une-introduction-1312 Gefen, A. (2024, 22 avril). Comprendre les enjeux des IA génératives [Conférence]. MédiaMéditerranée Aix-Marseille Université, Marseille. Pouchard, D. (2024, 16 septembre). Droit d'auteur et IA générative : vers une éthique de la transparence. [Conférence]. IA, entre fantasme et pragmatisme : une introduction, Agence régionale du livre Provence-Alpes-Côte d'Azur, Aix-en-Provence. https://www.livre-provencealpescotedazur.fr/la-vie-du-livre/agenda/ia-entre-fantasme-et-pragmatisme-une-introduction-1312 Ouvrages : Bertolucci, M. (2023). L’homme diminué par l’IA. Hermann. Gefen, A. (2023).Vivre avec ChatGPT. Éditions de l'Observatoire. Nadeau, P., & Jobin, K. (2024). Intelligence artificielle : Génération générative ChatGPT, Midjourney, s’approprier les nouvelles IA qui révolutionnent le monde professionnel. Dunod Webinaire : Jalicot, C. (2024, 28 mars). Intelligence artificielle et propriété intellectuelle [Webinaire]. Semaine Numérique des Urfist #SNDU2024. URFIST de Bordeaux. https://urfistinfo.hypotheses.org/4182
Ressources en ligne : Robert, J. (2024, septembre 3). Intelligence Artificielle : Définition, histoire, enjeux. Formation Data Science | DataScientest.com. L’histoire de l’IA - That’s AI. (s. d.). Bersini, H. (2023) . Il était une fois les « transformers » ChatGPT Il était une fois une IA régressive. ( p. 65 -82 ). Éditions de l'Université de Bruxelles. Histoire de l’intelligence artificielle : Création & Évolution de l’IA. (s. d.). Utilisation de l'IA générative par les élèves avocats en stage, recommandations de l'EFB, février 2024 PraedictIA. (s. d.). L’histoire de l’intelligence artificielle. PraedictIA. Verbeke, L. (2018, mars 30). Aux origines de l’intelligence artificielle. France Culture. Trystram, D., & Ménissier, T. (2024, mai 13). L’IA peut-elle vraiment être frugale ? The Conversation. « Ils profitent de notre pauvreté » : Derrière le boom des intelligences artificielles génératives, le travail caché des petites mains de l’IA. (2024, avril 9). Franceinfo. Apprentissage profond. (2024). In Wikipédia. Histoire de l’intelligence artificielle. (2024). In Wikipédia. Test de turing. (2024). In Wikipédia. Trois lois de la robotique. (2024). In Wikipédia. « Ils profitent de notre pauvreté » : Derrière le boom des intelligences artificielles génératives, le travail caché des petites mains de l’IA. (2024). Franceinfo. Pourquoi notre utilisation de l’IA est un gouffre énergétique. (2025). Le monde. Pourquoi les images de ChatGPT imitant le Studio Ghibli font polémique. (2025). Le monde. Trystram, D., & Ménissier, T. (2024). L’IA peut-elle vraiment être frugale ? The Conversation. Intelligence artificielle (Ia) : De quoi parle-t-on ? (s. d.). enseignementsup-recherche.gouv.fr. UNESCO, ressources sur l'Intelligence artificielle : Orientations pour l’intelligence artificielle générative dans l’éducation et la recherche Ce qu’il faut savoir sur les nouveaux référentiels de compétences en IA de l'UNESCO pour les élèves et les enseignants
Les bibliothécaires d'Aix-Marseille université vous proposent également un guide thématique dédié à l'IA.
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Intelligence artificielle générative : une introduction
De quoi parle-t-on ?
Historique
1940
1990
2010
2025
réseaux de neurones
modèles de langage
souveraineté et régulation
Deep Blue
2000
1950
2020
apprentissage profond
intelligence artificielle
grand public
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Image créée avec Bing Créateur d'image
Enjeux & perspectives
Impact écologique et éthique
Biais, impact cognitif et esprit critique
Références
Droit d'auteur
Utiliser l'IA dans ses études
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Mise à jour novembre 2025
Question 1
Question 2
Question 3
Question 4
Question 5
Question 7
Question 6
Biais, impact cognitif et esprit critique
Impact sur les capacités cognitives et la pensée critique
Une reproduction des biais
L'utilisation des IA génératives interpelle sur l'acquisition du langage et du raisonnement, ainsi que sur la créativité. L'excès de confiance accordé aux IA génératives et la confusion entre leur comportement et la cognition sont en effet susceptibles d'engendrer une baisse des capacités cognitives.
Les données sur lesquelles s’entrainent les IA reproduisent des biais, véhiculent des stéréotypes ou de fausses informations : elles influencent notre manière de penser. Pour réduire ces biais, les IA génératives sont alignées —l'alignement désigne le processus visant à adapter les comportements et réponses des IA aux valeurs humaines. Néanmoins les critères mêmes de l'alignement peuvent soulever des interrogations.L'UNESCO préconise des critères de validation des systèmes d'IA générative afin d'éviter la discrimination et « d'encourager l’inclusion, l’équité et la diversité linguistique et culturelle ».
L'esprit critique peut également être affecté par le degré de confiance accordé aux IA génératives : une confiance excessive dans l'IA tend à diminuer la capacité à identifier des informations erronées ou biaisées, tandis que le développement continu des compétences cognitives contribue, au contraire, à renforcer son esprit critique.
1950'
En 1950, SNARC, le premier ordinateur à réseau de neurones, est créé par deux étudiants de Harvard (Marvin Minsky et Dean Edmonds). La même année, Alan Turing publie le Turing Test qui sert encore pour évaluer les IA (Computing Machinery and Intelligence ). Le professeur de biochimie et écrivain américano-russe Isaac Asimov écrit I, Robot (Gnome Press, 1950), dans lequel il discute de la coexistence pacifique des humains et des robots autonomes à l’aide de ses Trois lois de la robotique. La conférence de Dartmouth de 1956 constitue le moment-clé où l'intelligence artificielle est appelée comme telle et devient une discipline indépendante.
2010'
2020'
De quoi parle-t-on ?
Grand modèle de langage (LLM)
IA générative
Intelligence artificielle
L'IA générative regroupe les modèles d'intelligence artificielle qui génèrent du contenu en réponse à une instruction (appelée invite ou prompt) : texte, images, code, vidéos, musique. On parle de recherche générative assistée par intelligence artificielle lorsque les IA génératives se combinent avec un moteur de recherche, pour fournir des liens vers des sources consultées sur le web (ex : Le Chat Mistral).
Un modèle de langage est un « modèle statistique de la distribution d’unités linguistiques (par exemple : lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. On parle de modèles de langage de grande taille ou "Large Language Models (LLM)" en anglais pour les modèles possédant un grand nombre de paramètres. » (www.cnil.fr)Ce modèle statistique explique les erreurs ou "hallucinations". Les LLM s'appuient sur l'apprentissage profond (deep learning) qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs couches (d'où le terme profond). Ils sont entrainés sur d'immenses quantités de textes.
Le terme "intelligence" recouvre plusieurs sens :
- esprit
- facultés de compréhension et d'imagination
- entente, connivence
- capacité à connaitre
- facultés cognitives
C'est cette dernière acception qui entre dans la formule "intelligence artificielle" inventée en 1956.IA et droit d'auteur
Les contenus créés de manière autonome par l'IA générative sont-ils protégés par le droit d'auteur ?
Quid du droit d'auteur pour l'entrainement des IA génératives ?
Les IA s’entrainent à partir d’une quantité colossale de données et d’œuvres, dont certaines sont protégées par le droit d’auteur. Des procès sont ainsi intentés pour exploitation illégale des œuvres, comme en témoignent deux décisions rendues en Californie en juin 2025, qui ont condamné l'IA Anthropic à indemniser les auteurs dont les ouvrages avaient été utilisés sans consentement.Le règlement européen sur l'IA (IA Act) conditionne l’utilisation des œuvres par les IA au respect de conditions spécifiques permettant de garantir une transparence des modèles d'IA.Le flou actuel quant à l'utilisation d’œuvres pour entrainer les IA expose l’utilisateur d’une IA générative à un manquement à l’intégrité scientifique. Celui-ci est un des axes du plagiat, sanctionné par la loi.
Pour être considérée comme une œuvre, une réalisation doit respecter 3 critères : un processus créatif de la part d'un humain, la matérialisation par une forme, l'originalité (l'œuvre reflète la personnalité du créateur). Dans le cas de l'IA générative, si la matérialisation est présente, le processus créatif et l'originalité sont absents. Les IA génératives peuvent générer des contenus de différente nature (texte, image, vidéo, son) mais elles ne produisent pas d’œuvres. En l'état actuel de la législation, ces contenus ne sont donc pas protégés par le droit de la propriété intellectuelle.
Pour en savoir plus sur le droit d'auteur et le plagiat, consultez les modules proposés par les BU d'amU Comprendre le principe du droit d'auteur et Éviter le plagiat, sur AMeTICE ou en libre accès sur le site des BU.
La législation est en perpétuelle évolution pour s'adapter aux nouvelles pratiques et aux nouvelles technologies tout en respectant la propriété intellectuelle.
Une question ? Un besoin d'informations ?
scd-formation-usagers@univ-amu.fr
2025
États et entreprises cherchent à reprendre le contrôle sur les modèles, les règles et l’infrastructure de l’intelligence artificielle.
2000'
L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (deep learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Durant les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft).
1940'
L’histoire de l’intelligence artificielle débute en 1943, avec la publication de l’article A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. par Warren McCullough et Walter Pitts. Dans ce document, les scientifiques présentent le premier modèle mathématique pour la création d’un réseau de neurones.
1990'
En 1997, un événement majeur marque l’histoire de l’IA. Le système Deep Blue d’IBM triomphe du champion du monde d’échecs Gary Kasparov. Pour la première fois, la machine a vaincu l’homme.
Écologie et éthique
Les "petites mains" de l'IA
Une IA frugale ?
Le fonctionnement des IA repose sur un travail d’annotation des données effectué par une main d’œuvre faiblement rémunérée. Ces "annotateurs", majoritairement localisés dans des pays à faibles revenus, analysent, trient et classifient des données nécessaires pour améliorer les algorithmes. Leur contribution, cruciale mais méconnue, soulève des interrogations sur les conditions de travail appliquées dans ce secteur. Des initiatives émergent pour renforcer la transparence des chaînes de production numériques.
Consommation énergétique
La consommation énergétique des IA génératives, comme ChatGPT, pose des questions environnementales. On cherche à développer une "IA frugale" qui consommerait moins de ressources. Pour rendre l'IA durable, il est crucial d'améliorer son efficacité énergétique, de limiter certains usages et de faire des choix responsables en fonction des besoins réels et des enjeux écologiques.
L'ajout d'une fonctionnalité de génération d'images à ChatGPT a submergé OpenAI, notamment pour des créations dans le style des Studios Ghibli, interrogeant le droit d'auteur et révélant la forte consommation énergétique de l'IA générative. La demande d'électricité des centres de données devrait plus que doubler d'ici 2030.
L'éthique est une des préoccupations du règlement européen sur l'intelligence articielle (EU Artificial Intelligence Act), publié en 2024, mis en application en 2025.
Utiliser l'IA générative dans ses études
En tant qu'étudiant, si vous souhaitez utiliser l'IA dans vos études, commencez par en discuter avec votre enseignant afin d'obtenir son avis sur le sujet.
Le prompt (ou invite) est une instruction donnée à l’intelligence artificielle générative. Sa clarté et sa précision sont essentielles pour obtenir des réponses de qualité. Des outils sont disponibles pour vous aider à le structurer, par exemple ACTIF et COSTAR.
Enfin, lorsque vous obtenez des résultats d'une IA, demandez-lui toujours de citer ses sources et prenez le temps de les vérifier vous-même, comme vous le feriez avec n'importe quelle autre source d'information. Cela vous aidera à mieux évaluer la fiabilité des informations tout en gardant un esprit critique face aux résultats proposés.
Attention à ne pas partager avec l'IA des données personnelles, sensibles ou confidentielles, car ces outils peuvent apprendre et s'entrainer à partir des informations que nous leur fournissons.
Quoi qu'il en soit, toute utilisation d'une IA générative doit être mentionnée afin de respecter l'intégrité scientifique.
Je teste mes connaissances sur l'IA
L’intelligence artificielle (IA) générative facilite la production de faux textes et d’images, difficiles à démasquer. « Et en plus, ces IA apprennent déjà sur des articles “pourris “ » (Guillaume Cabanac, Professeur des universités en informatique)
Références bibliographiques
Conférences : Ganascia, J-G.(2024, 16 septembre). L’IA parle-t-elle vraiment et son intelligence est-elle générale ? [Conférence]. IA, entre fantasme et pragmatisme : une introduction, Agence régionale du livre Provence-Alpes-Côte d'Azur, Aix-en-Provence.https://www.livre-provencealpescotedazur.fr/la-vie-du-livre/agenda/ia-entre-fantasme-et-pragmatisme-une-introduction-1312 Gefen, A. (2024, 22 avril). Comprendre les enjeux des IA génératives [Conférence]. MédiaMéditerranée Aix-Marseille Université, Marseille. Pouchard, D. (2024, 16 septembre). Droit d'auteur et IA générative : vers une éthique de la transparence. [Conférence]. IA, entre fantasme et pragmatisme : une introduction, Agence régionale du livre Provence-Alpes-Côte d'Azur, Aix-en-Provence. https://www.livre-provencealpescotedazur.fr/la-vie-du-livre/agenda/ia-entre-fantasme-et-pragmatisme-une-introduction-1312 Ouvrages : Bertolucci, M. (2023). L’homme diminué par l’IA. Hermann. Gefen, A. (2023).Vivre avec ChatGPT. Éditions de l'Observatoire. Nadeau, P., & Jobin, K. (2024). Intelligence artificielle : Génération générative ChatGPT, Midjourney, s’approprier les nouvelles IA qui révolutionnent le monde professionnel. Dunod Webinaire : Jalicot, C. (2024, 28 mars). Intelligence artificielle et propriété intellectuelle [Webinaire]. Semaine Numérique des Urfist #SNDU2024. URFIST de Bordeaux. https://urfistinfo.hypotheses.org/4182
Ressources en ligne : Robert, J. (2024, septembre 3). Intelligence Artificielle : Définition, histoire, enjeux. Formation Data Science | DataScientest.com. L’histoire de l’IA - That’s AI. (s. d.). Bersini, H. (2023) . Il était une fois les « transformers » ChatGPT Il était une fois une IA régressive. ( p. 65 -82 ). Éditions de l'Université de Bruxelles. Histoire de l’intelligence artificielle : Création & Évolution de l’IA. (s. d.). Utilisation de l'IA générative par les élèves avocats en stage, recommandations de l'EFB, février 2024 PraedictIA. (s. d.). L’histoire de l’intelligence artificielle. PraedictIA. Verbeke, L. (2018, mars 30). Aux origines de l’intelligence artificielle. France Culture. Trystram, D., & Ménissier, T. (2024, mai 13). L’IA peut-elle vraiment être frugale ? The Conversation. « Ils profitent de notre pauvreté » : Derrière le boom des intelligences artificielles génératives, le travail caché des petites mains de l’IA. (2024, avril 9). Franceinfo. Apprentissage profond. (2024). In Wikipédia. Histoire de l’intelligence artificielle. (2024). In Wikipédia. Test de turing. (2024). In Wikipédia. Trois lois de la robotique. (2024). In Wikipédia. « Ils profitent de notre pauvreté » : Derrière le boom des intelligences artificielles génératives, le travail caché des petites mains de l’IA. (2024). Franceinfo. Pourquoi notre utilisation de l’IA est un gouffre énergétique. (2025). Le monde. Pourquoi les images de ChatGPT imitant le Studio Ghibli font polémique. (2025). Le monde. Trystram, D., & Ménissier, T. (2024). L’IA peut-elle vraiment être frugale ? The Conversation. Intelligence artificielle (Ia) : De quoi parle-t-on ? (s. d.). enseignementsup-recherche.gouv.fr. UNESCO, ressources sur l'Intelligence artificielle : Orientations pour l’intelligence artificielle générative dans l’éducation et la recherche Ce qu’il faut savoir sur les nouveaux référentiels de compétences en IA de l'UNESCO pour les élèves et les enseignants
Les bibliothécaires d'Aix-Marseille université vous proposent également un guide thématique dédié à l'IA.