Dans cette présentation, nous abordons les premières étapes de la délimitation entre les avantages et les inconvénients de l'IA générative. Laissant de côté la question de ce que nous devrions ou ne devrions pas faire avec l'IA générative, nous nous concentrerons, dans la première partie de la présentation, sur une meilleure compréhension de ce que nous pouvons et ne pouvons pas faire avec elle. Dans la seconde partie, nous explorerons les implications de cette compréhension pour l'enseignement universitaire. Cela nous obligera à expliciter nos hypothèses sur les finalités fondamentales de l'éducation, afin de mener une réflexion critique sur l'adéquation de l'IA générative à ces finalités.
George Fletcher est un chercheur et enseignant qui étudie les systèmes de gestion de données, un sous-domaine de l'informatique et des sciences des données. Il s'intéresse particulièrement aux aspects humains et sociaux des langages de requête et de schéma. Il enseigne à l'Université de technologie d'Eindhoven depuis 15 ans. George a effectué ses études supérieures à l'Université de l'Indiana à Bloomington, où il a soutenu un doctorat au département d'informatique. Ses études de premier cycle en mathématiques et en sciences cognitives ont été complétées à l'Université de Floride du Nord.
L'IA générative comme technologie culturelle
Alison Gopnik (UC Berkeley)
Alison Gopnik. Les grands modèles de langage comme technologie culturelle.
Simons Institute for the Theory of Computing, 2022 ; Conférence principale de l'ACL 2023 ; Perspect. Psychol. Sci. 2024 ; Science 2025.
Technologie culturelle : « une technologie qui permet aux humains d'accéder, de résumer et d'utiliser toutes les autres connaissances et découvertes que d'autres humains ont faites au fil des générations. »
Technologies culturelles : langage, écriture, bibliothèques, impression, Web, moteurs de recherche, modèles de langage
