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Ce papier propose le cadre de « visibilité de l'apprentissage » pour transformer la gestion de l'usage de l'IA dans l'éducation d'un problème de détection en un problème de mesure, en privilégiant la transparence des processus d'apprentissage plutôt que la surveillance des résultats finaux.
Cette étude démontre que, contrairement à ce que l'on pourrait craindre, la manipulation des indicateurs de preuve sociale (comme les étoiles ou le nombre de téléchargements) sur GitHub n'a aucun impact mesurable sur les téléchargements ultérieurs ni sur l'engagement des développeurs.
Ce papier propose un cadre d'IA modulaire qui évalue les risques de confidentialité des métriques agrégées en santé en analysant statiquement les définitions SQL via des embeddings CodeBERT et un classifieur XGBoost, permettant ainsi une gouvernance proactive et conforme avant le déploiement.
Cette étude évalue la capacité des modèles de langage à réviser des propositions de subventions EPSRC via des perturbations structurées, révélant que l'approche par sections surpasse les autres architectures mais que les systèmes actuels manquent de fiabilité et privilégient la conformité plutôt que l'évaluation holistique.
Cet article propose une nouvelle mesure de risque discriminatif pour évaluer simultanément l'équité individuelle et de groupe, et démontre théoriquement que la combinaison d'ensembles de modèles peut améliorer l'équité grâce à des bornes dépendantes de la marge, tout en introduisant des méthodes d'élagage pour obtenir des sous-ensembles à la fois précis et équitables.
Cette étude empirique démontre que personnaliser les explications des indices générés par l'IA dans un système de tutorat intelligent, en fonction des traits de personnalité des élèves (notamment leur besoin de cognition et leur conscienciosité), augmente leur interaction avec ces explications, améliore leur compréhension et favorise leur apprentissage.
Cette étude présente Shiksha Copilot, un outil d'IA déployé dans les écoles gouvernementales du Karnataka, qui, en facilitant la co-création et la personnalisation de plans de leçons bilingues pour plus de 1 000 enseignants, réduit leur charge administrative et le stress tout en favorisant une transition vers des pédagogies actives, bien que des contraintes systémiques limitent l'ampleur du changement pédagogique.
Cette étude psychosociale menée auprès d'auditeurs italiens révèle que, bien qu'ils routinisent leur usage des plateformes musicales, ils manquent de compréhension critique des algorithmes et ont une conscience limitée des biais de genre, soulignant ainsi la nécessité d'intégrer des perspectives psychosociales dans la conception de systèmes de recommandation musicaux plus fiables et culturellement sensibles.
Cette étude de cas unique sur l'affaire R v F (2025) propose des leçons pratiques et des techniques pour que les enquêteurs en criminalistique numérique puissent contester efficacement la défense du « piratage » (ou « SODDI ») et fournir des preuves empiriques aux tribunaux afin de distinguer les innocents des coupables.
Cette étude démontre que l'ordre de saisie des évaluations (notation avant ou après l'avis) polarise les notes des consommateurs en fonction de la qualité du service, un effet médié par l'heuristique affective et l'effort cognitif, et amplifié pour les produits hédoniques.
Cette étude clinique démontre que la perception d'une perte d'empathie dans les modèles GPT récents est en réalité le résultat d'une amélioration de la détection des crises et d'une modification de la posture de sécurité, plutôt que d'un changement dans la capacité empathique elle-même.
Cette étude présente TOBA-LM, un modèle de langage trilingue intégrant un mécanisme de mémoire Engram adaptatif qui permet un entraînement significativement plus rapide et efficace pour les langues régionales indonésiennes (batak et minangkabau) par rapport aux architectures transformer conventionnelles.
Cet article identifie et évalue 26 barrières sociales, économiques et techniques entravant l'adoption des ressources éducatives libres (REL), en proposant un modèle conceptuel et des stratégies pour surmonter ces obstacles et favoriser un écosystème éducatif plus inclusif.
Ce papier propose une spécification initiale pour une API standard et indépendante des plateformes, appelée Ed, visant à créer un écosystème de microservices éducatifs interopérables pour automatiser des tâches pédagogiques comme l'évaluation, le feedback et les chatbots.
Ce papier soutient que les politiques de sécurité de l'IA de pointe, axées sur la prévention, négligent la capacité institutionnelle à coordonner les réponses en cas d'échec, créant un déficit structurel que des mécanismes de pré-engagement et de protocoles partagés, inspirés d'autres domaines à haut risque, pourraient combler.
Cette étude évalue la présence de biais cognitifs humains, notamment l'effet de victime vertueuse et l'effet de halo, dans cinq grands modèles de langage appliqués à l'aide à la décision judiciaire, révélant que bien que ces modèles présentent des variations limitant leur usage immédiat, ils affichent une réduction modeste de ces biais par rapport aux humains, à l'exception notable de l'effet de prestige lié aux credentials.
Cet article examine comment le principe de proportionnalité du droit de l'Union européenne peut guider le développement de méthodes scientifiques pour évaluer les risques systémiques des modèles d'IA générative, afin d'équilibrer une régulation efficace et l'innovation technique.
Cette étude présente DeliberationBench, un cadre normatif validé par une expérience à grande échelle qui démontre que l'influence des grands modèles de langage sur les opinions des utilisateurs est substantielle et alignée sur les standards démocratiques de délibération.
Cet article examine l'émergence de la « GPThéologie », un phénomène techno-religieux où l'intelligence artificielle est perçue comme divine, en analysant comment les interactions quotidiennes avec les modèles de langage et les récits communautaires recréent des structures religieuses traditionnelles tout en soulevant des enjeux éthiques et sociétaux majeurs.
Ce papier examine les motifs sombres dans la conception d'applications, propose des stratégies pour éviter les pièges de conception involontaires et garantir la conformité aux lois émergentes sur la protection des consommateurs, afin de préserver l'autonomie des utilisateurs et de renforcer la confiance.