IA génératives, production et évaluation de résumés automatisés : la preuve de concept (POC)
Par leurs promesses en termes de capacités d’exploration de contenus, d’extraction et de synthèse, les IA génératives (IAG) suscitent l’intérêt des professionnels de l’information, mais aussi de nombreux questionnements, en particulier lorsqu’il s’agit de l’automatisation de résumés d’articles sc...
Wedi'i Gadw mewn:
| Cyhoeddwyd yn: | I2D - Information, données & documents | 2 | 2 | 2026-01-21 | p. 128-158 | 2428-2111 |
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| Prif Awdur: | |
| Fformat: | Article ou chapitre numérique |
| Iaith: | Français |
| Cyhoeddwyd: |
2026
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| Pynciau: | |
| Mynediad Ar-lein: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Crynodeb: | Par leurs promesses en termes de capacités d’exploration de contenus, d’extraction et de synthèse, les IA génératives (IAG) suscitent l’intérêt des professionnels de l’information, mais aussi de nombreux questionnements, en particulier lorsqu’il s’agit de l’automatisation de résumés d’articles scientifiques. Cet article présente une expérimentation menée au sein d’un centre documentaire pour tester et évaluer leurs potentialités. Nous avons d’abord clarifié les enjeux juridiques liés à l’utilisation de ces technologies, puis notre recherche s’est attachée à comprendre l’apport spécifique des IAG, eu égard aux techniques d’automatisation existantes, et à repérer les différentes solutions (outils clés en main, agents conversationnels). Nous nous sommes enfin intéressés à la question de l’évaluation des résumés obtenus. L’outil méthodologique dit « preuve de concept » (POC) confirme la faisabilité technique de l’automatisation, avec une qualité satisfaisante de prime abord, tout en mettant en lumière la nécessité d’une vérification et d’une relecture attentives.
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