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A. T3. Responsible Use of AI in Research

Volume horaire total 18

Responsables

Julien Cloarec, Université Jean Moulin Lyon 3

Pré-requis



Contenu

Jour 1 (6h) : La dimension technique de l'IA
1. Introduction à l'intelligence artificielle
a. Différenciation entre IA, apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning)
b. Architecture des réseaux de neurones
c. Processus d'entraînement des réseaux de neurones
2. Les grands modèles de langue
a. Concept de fenêtre contextuelle et plongement de mots (embeddings)
b. Comparaison entre réseaux de neurones récurrents et transformers
c. Méthodes de décodage dans les grands modèles de langue
3. L'écosystème des grands modèles de langue
a. Modèles fermés (GPT4) vs open source (Llama2, Falcon, Mistral)
b. Plateformes et outils : Hugging Face, GitHub
c. Choix entre cloud et déploiement local (GPT4All)


Jour 2 (6h) : La dimension éthique de l'IA
1. Retours d'expérience des participants (utilisation de l'IA dans la recherche et l'enseignement)
2. Etat des lieux et perspectives de l'utilisation de l'IA en recherche
a. Cas d'usages actuels de l'IA
b. Opportunités et menaces à venir
3. Responsabilité du chercheur dans l'utilisation de l'IA en recherche
a. Position des acteurs (journaux, éditeurs, organismes de financement) sur l'utilisation de l'IA par les auteurs
b. Position des acteurs sur l'utilisation de l'IA par les relecteurs

Jour 3 (6h) : La dimension application de l'IA
1. Revue de littérature assistée par l'IA
a. Recherche de la littérature scientifique
b. Aide à l'écriture académique avec l'IA
2. Méthodes et données assistées par l'IA
a. Simulation de données qualitatives et quantitatives
b. Analyse de données qualitatives et quantitatives
3. L'IA comme objet de recherche
a. Compréhension du comportement machine (machine behavior)
b. Implémentation d'un grand modèle de langue dans un contexte de recherche empirique

Calendrier

 Les dates de la formation en 2025 seront communiquées ultérieurement