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Dans le cadre de ce cours, nous verrons comment utiliser efficacement les agents conversationnels tels que ChatGPT et l’intelligence artificielle dans l’analyse et la synthèse de textes. Les grands modèles de langage et le traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing en anglais) permettent en effet de mettre l’IA au service de la compréhension et du traitement de la langue.
D’une part, en ce qui concerne l’analyse linguistique, il est désormais possible de générer des analyses sémantiques de mots en contexte, des analyses syntaxiques de textes, ou de lancer une analyse des sentiments (Sentiment Analysis en anglais) sur corpus. L’IA peut également prendre le rôle d’un concordancier pour faire apparaître différentes cooccurrences en contexte.
D’autre part, la synthèse linguistique est capable de résumer un concentré d’information en un nombre de mots donnés, voire de générer du contenu linguistique à partir de prompts faisant varier le registre, le contexte, le public, etc. Il va sans dire que l’utilisation de ces techniques ne peut se faire aveuglément et doit s’accompagner d’une grande prudence sur laquelle nous mettrons l’accent au cours à travers différents contre-exemples de piètres performances de l’IA.

Supports principaux non reproductibles

Sans objet

Support complémentaires non reproductibles

Sans objet

Autres références conseillées

Sans objet

Mode d'enseignement

• En présentiel

Types d'activités

• Cours magistraux
• Conférences
• Travaux pratiques
• Exercices de création et recherche en atelier
• Etudes de cas
• Projets supervisés

Evaluations

Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend