« L’incertitude comme toujours se met au service de l’annexion idéologique des faits »
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RETRO FUTURE
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LOREM IPSUM
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Manipulation psychologique des émotions humaines
L'hallucination du contexte
Conflit d'objectifs ou la double contrainte
Théorie de la convergence instrumentale
Théorie de l'explosion de l'intelligence
Interprétation abusive d'une consigne ou le problème du roi Midas
Enjeux pédagogiques
Les biais
Deepfake
Enjeux éthiques
Enjeux sociétaux
Hallucinations
RGPD
Enjeux cognitifs
Enjeux économiques
Enjeux géopolitiques
Enjeux environnementaux
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Titre 2
Titre 2
Le prompting
Titre 2
Titre 2
Titre 2
Titre 2
Titre 2
Titre 2
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> Problème du respect des droits d'auteur.
> Problème des suppressions d'emploi ?
Enjeux environnementaux
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Fiche mémo
Sources
Exemples tirés de https://www.saintrapt.com/le-lapin-et-les-carottes-par-jean-de-la-chatgpt/
Explications
Le problème des 2 sigmas de Bloom, 1984
Un biais algorithmique se produit lorsqu'un algorithme produit des résultats qui sont injustement favorables ou défavorables à certaines personnes ou groupes, en raison de distorsions dans les données d'entraînement ou dans la conception de l'algorithme lui-même, ce qui peut entraîner des discriminations involontaires, tels que sexisme, stéréotypes culturels
Le classement Elo reflète les performances relatives des modèles à partir de leurs confrontations directes. Ainsi, une victoire contre un modèle mieux classé augmente le score, tandis qu’une défaite face à un adversaire moins bien classé le diminue. Cette approche vise à fournir une évaluation impartiale, évolutive et en temps réel des capacités des différents modèles d’intelligence artificielle.
Explications
Ressources CNIL
Une FAQ - Enseignants
Ressources pour les collégiens
IA - La Fabrique
Jérôme Brami
Created on June 20, 2026
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Le problème des 2 sigmas de Bloom, 1984
Un biais algorithmique se produit lorsqu'un algorithme produit des résultats qui sont injustement favorables ou défavorables à certaines personnes ou groupes, en raison de distorsions dans les données d'entraînement ou dans la conception de l'algorithme lui-même, ce qui peut entraîner des discriminations involontaires, tels que sexisme, stéréotypes culturels
Le classement Elo reflète les performances relatives des modèles à partir de leurs confrontations directes. Ainsi, une victoire contre un modèle mieux classé augmente le score, tandis qu’une défaite face à un adversaire moins bien classé le diminue. Cette approche vise à fournir une évaluation impartiale, évolutive et en temps réel des capacités des différents modèles d’intelligence artificielle.
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