Large Language Models (LLMs)

Conférence : Journées du CIS 2026
23/06/2026

Conférence : Journées du CIS 2026

Organisé par le GDR Internet, IA et Société, cet évènement rassemble les membres de ce GDR et de l’UPR CNRS Centre Internet et Société, et plus largement la communauté française et francophone qui s’intéresse aux enjeux techno-sociaux, politiques et juridiques des technologies numériques.

Sur inscription, les 14 et 15 septembre,…

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Article : Science Behind a Paywall: Restricted Access Limits the Promise of Artificial Intelligence
30/04/2026

Article : Science Behind a Paywall: Restricted Access Limits the Promise of Artificial Intelligence IA

These systems rely on access to vast corpora of scientific literature and other human-generated data to identify patterns, maintain context, and generate content. However, there are growing concerns about the accuracy of AI-generated content and LLM’s poor performance in scientific research and reasoning (McCoy et al. 2025; Kalai et al.…

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Article : Comment l’IA apprend le langage secret de l’ADN, et ce que la recherche y gagne
23/04/2026

Article : Comment l’IA apprend le langage secret de l’ADN, et ce que la recherche y gagne

Les intelligences artificielles génératives sont de plus en plus performantes,  certaines entreprises, comme OpenAI, mettent en place de nouveaux modèles de langage pour la recherche scientifique. Ces derniers sont maintenant capables de prédire une base d’ADN à partir d’une séquence donnée. Ces évolutions vont révolutionner les pratiques de recherches. Comment…

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Article : comprendre les « modèles de fondation », ces nouvelles infrastructures numériques à la base de nombreuses applications d’IA
14/04/2026

Article : comprendre les « modèles de fondation », ces nouvelles infrastructures numériques à la base de nombreuses applications d’IA

Les modèles de fondation reposent sur un principe simple : apprendre des structures générales à partir de très grandes quantités de données hétérogènes – textes, images, codes, sons, vidéos, bases de données ouvertes et contenus sous licence, ou une combinaison de ces types de données. L’objectif de l’entraînement initial est de permettre…

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Explorer ses documents de travail avec les méthodes de la Retrieval-Augmented Generation : créer, démonter et mettre en œuvre une application Web complète
15/10/2025

Explorer ses documents de travail avec les méthodes de la Retrieval-Augmented Generation : créer, démonter et mettre en œuvre une application Web complète

« En deçà des outils haut de gamme du Pré-target RAG, par ailleurs travaillés au sein du HN Lab, les briques permettant de déployer une application de découverte de document sur les techniques de la Retrieval-Augmented Generation (RAG) se multiplient fortement depuis quelques mois. Ce billet présente une…

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ANF TDM-IA 2025 | La recherche d’information assistée par IA conversationnelle : enjeux, usages et bonnes pratiques | mardi 30 septembre au mercredi 15 octobre 2025 À distance (France)
27/08/2025

ANF TDM-IA 2025 | La recherche d’information assistée par IA conversationnelle : enjeux, usages et bonnes pratiques | mardi 30 septembre au mercredi 15 octobre 2025 À distance (France)

« (…) À travers plusieurs rendez-vous en distanciel, cette action nationale de formation, co-organisée par le CNRS et INRAE, abordera les IA conversationnelles : des technologies capables de générer du texte et de simuler une conversation humaine. Cette formation proposera d’étudier le panorama des logiciels existants (propriétaires et open source) et…

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Matching Game Preferences Through Dialogical Large Language Models: A Perspective
04/08/2025

Matching Game Preferences Through Dialogical Large Language Models: A Perspective

« This perspective paper explores the future potential of « conversational intelligence » by examining how Large Language Models (LLMs) could be combined with GRAPHYP’s network system to better understand human conversations and preferences. Using recent research and case studies, we propose a conceptual framework that could make AI rea-soning transparent and traceable,…

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