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Manuel ouvert « IA pour les enseignants »

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Manuel ouvert « IA pour les enseignants »

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Manuel ouvert « IA pour les enseignants », conçu pour accompagner les enseignants dans l’intégration de l’intelligence artificielle dans leurs pratiques pédagogiques.
Une ressource éducative qui a été récompensée par le Prix MERLOT 2025.

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IA pour les enseignants : un manuel ouvert - Simple Book Publishing

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A 3D animated visualization of an LLM with a walkthrough.

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A CNN is a neural network: an algorithm used to recognize patterns in data.

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An interactive visualization system designed to help non-experts learn about Convolutional Neural Networks (CNNs).

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On 10 and 11 February 2025, France will host the Artificial Intelligence (AI) Action Summit

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Is a very neat interactive visualization (with accompanying essay and video - scroll down for those) that explains the Transformer architecture for LLMs

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Transformer Explainer: LLM Transformer Model Visually Explained

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An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.

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HeyGen permet de générer des vidéos avec un avatar virtuel, à partir d’un script textuel.

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AI Video Generator | #1 on G2’s 2025 Top 100 List | HeyGen

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HeyGen, rated 4.8/5 on G2, is the #1 AI video generator of 2025. Create professional AI-powered avatar videos, translate content, and bring ideas to life.

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Conference on Generative AI and Disinformation

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Conference on Generative AI and Disinformation

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Conference on Generative AI and Disinformation

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SCAI - Sorbonne Center for Artificial Intelligence

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ChatGPT et après ? Bilan et perspectives de l’intelligence artificielle

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Jeudi 28 novembre 2024, l’Office a examiné et approuvé le rapport “ChapGPT et après? Bilan et perspectives et l’intelligence artificielle” présenté par Alexandre Sabatou, député, Patrick Chaize et Corinne Narassiguin, sénateurs, rapporteurs.

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Ce document est une introductione à certains concepts importants en logique et enintelligence artificielle symbolique, en particulier en logique propositionnelle.

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Ce document est une introductione à certains concepts importants en logique et enintelligence artificielle symbolique, en particulier en logique propositionnelle.

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Intelligence artificielle symbolique : Une douce introduction à la logique propositionnelle pour l’intelligence artificielle

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Intelligence artificielle symbolique : Une douce introduction à la logique propositionnelle pour l’intelligence artificielle

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Je présente quelques concepts importants en logique et en intelligence artificielle symbolique, en particulier en logique propositionnelle. Je les illustre avec des exemples historiques et littéraires.

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Cadre complet pour une découverte scientifique entièrement automatisée. Il décrit un système où des modèles de langage avancés génèrent des idées de recherche, écrivent du code, exécutent des expériences, visualisent des résultats et rédigent des articles scientifiques complets.

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Le Centre pour la Sécurité de l'IA (CeSIA) est une organisation française à but non-lucratif dédiée à l'éducation, la recherche, et la diffusion d'informations sur les enjeux de l’intelligence artificielle.

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Le Centre pour la Sécurité de l’IA est une organisation française à but non-lucratif dédiée à l’éducation, la recherche, et la diffusion d’informations sur les enjeux de l’intelligence artificielle.

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Create the most realistic speech with our AI audio platform

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Create the most realistic speech with our AI audio platform

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Create premium AI voices for free in any style and language with the most powerful online AI text to speech (TTS) software ever. Generate text to speech voiceovers in minutes with our character AI voice generator.

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AI Agent Platform

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Botpress | the Generative AI platform for ChatGPT Chatbots

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Build ChatGPT chatbots faster with Botpress. An intuitive building experience powered by the latest in LLMs and GPT by OpenAI. Get started for free

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L’équipe du LLL effectue une veille constante et travaille au quotidien pour mieux comprendre, tester, valider des dispositifs pédagogiques et des outils émergents et cela en vue d’aider les enseignants du supérieur à intégrer dans leur enseignement ses nouveaux outils et dispositifs.

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AI4T - Artificial Intelligence for and by teachers

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AI4T - Artificial Intelligence for and by teachers

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Professional training pathway for teachers in the context, use, relevance and challenges of educational resources mobilising artificial intelligence in an educational context.

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AI4T - Artificial Intelligence for and by teachers

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Professional training pathway for teachers in the context, use, relevance and challenges of educational resources mobilising artificial intelligence in an educational context.

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Apprenez en autonomie, à tout moment et partout, grâce à ce cours de poche sur l'IA.

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C’est quoi l’IA ? - ePoc Mobile Learning

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Ce parcours découverte s’adresse à toutes celles et tous ceux qui souhaitent comprendre les principes de l’intelligence artificielle (IA) par rapport à l’intelligence biologique, où trouve-t-on de l’IA et ses principales approches.

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Expérimentation sur les usages de l'IA dans le cadre de l'accompagnement pour la conception pédagogique.

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Expérimentation sur les usages de l'IA dans le cadre de l'accompagnement pour la conception pédagogique.

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Quel est l’impact de l’IA dans le conseil et la conception pédagogique?

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Quel est l’impact de l’IA dans le conseil et la conception pédagogique? - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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NotebookLM est un assistant de recherche et de rédaction, développé par Google Labs et basé sur l’intelligence artificielle Gemini.

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A better world
through education

Join over 6,000 educators and EdTech advocates from universities and colleges across the world for three days of unmissable learning. With insights from industry leaders and the latest cutting-edge technology, together we can better the Further and Higher Education experience for everyone.
Learn more about Ahead

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Bett UK | 22-24 January 2025 | ExCeL London

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Bett is back at the ExCeL London for three days of inspiring content, networking and innovative product demonstrations from top solution providers.

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Nejma Belkhdim, de Nolej, présente la plateforme Nolej, qui intègre des outils d'IA pour concevoir et développer des dispositifs de formation de manière rapide et efficace.

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[ITW] Quand l’IA se met au service des enseignants (Nejma Belkhdim, Nolej)

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Alors que l’intelligence artificielle s’impose peu à peu dans l’univers éducatif, la startup française Nolej propose de la création de cours assistée par IA. L’IA s’insinue à l’école, au collège et au-delà. Spécialisée dans l’IA générative, Nolej propose une solution permettant aux enseignants de transformer rapidement des ressources pédagogiques (PDF, vidéos, podcasts, etc.) en supports interactifs pédagogiques, tels que des quiz, des flashcards ou des résumés. Selon Nejma Belkhdim, dirigeante de Nolej, cela permet de libérer du temps pour les enseignants qui peuvent ains se concentrer sur la scénarisation et la personnalisation pédagogiques, afin d’adapter des contenus aux besoins spécifiques de chaque élève.
L’outil de Nolej est utilisé dans les lycées, collèges, centres de formation et business schools. Il vise à améliorer l’engagement des élèves tout en facilitant le travail des enseignants. Selon Nejma Belkhdim, l’un des aspects cruciaux de cette utilisation de l’IA tient au maintien de l’enseignant « dans la boucle ». Contrairement à certaines solutions d’adaptive learning automatisées, Nolej permet aux professeurs de personnaliser et d’ajuster les contenus en fonction des niveaux et des particularités de chaque classe, préservant ainsi leur rôle central dans le processus d’apprentissage. Selon une étude réalisée par cette “edtech” dans des lycées franciliens, les enseignants économiseraient en moyenne 12 heures par semaine en utilisant cette technologie. Les élèves, quant à eux, bénéficieraient d’une meilleure rétention des connaissances, avec des gains de performance notables.
♥️ Soutien : https://donorbox.org/monde-numerique
🌏 Web : https://mondenumerique.info 🗞️ Newsletter : https://mondenumerique.substack.com/ 💬 Chat : https://substack.com/chat/2638412
📹 YouTube : https://www.youtube.com/@mondenumerique -----------
Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/fr/politique-de-confidentialite pour plus d’informations.

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Le développement professionnel des enseignants est essentiel pour améliorer la qualité de l'éducation et les préparer aux nouvelles technologies, comme l'IA générative. Cette revue de littérature analyse 24 articles et conclut que l'IA peut valoriser certains aspects du DP des enseignants, mais nécessite davantage de recherches pour évaluer ses impacts sur leur pratique.

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AI for Teachers. (2023). Comparative European evaluation report.

https://www.ai4t.eu/wp-content/uploads/2024/07/AI4T_WP3_D3.3_Comparative-European-Evaluation-Report.pdf

Andler (2023). Intelligence artificielle, intelligence humaine : la double énigme. Gallimard.

Bartolomé, A., Castañeda, L., et Adell, J. (2018). Personalisation in educational technology: The absence of underlying pedagogies. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15(14). https://doi.org/10.1186/s41239-018-0095-0 DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-018-0095-0

Berkeley Library. (2023, 26 octobre). Education 268: First-Year Doctoral Seminar-Education Research and Practices: Find Articles.

Boulay, M. F., Hamel, C. et Hamel, S. (2023, 16 avril). Core Features of Effective Professional Development for Teachers: What Should PD Programs be Aligned With? [Présentation]. AERA Annual Meeting, Chicago, IL, États-Unis. DOI: https://doi.org/10.3102/2013346

Bosch, N., D'Mello, S. K., Baker, R. S., Ocumpaugh, J., Shute, V., Ventura, M., et Zhao, W. (2016, 9-15 juillet). Detecting Student Emotions in Computer-Enabled Classrooms. IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, New York, NY, États-Unis. https://www.ijcai.org/Proceedings/16/Papers/615.pdf

Burleson, W., et Picard, R. W. (2007). Gender-Specific Approaches to Developing Emotionally Intelligent Learning Companions. IEEE Intelligent Systems, 22(4), 62‑69. https://doi.org/10.1109/MIS.2007.69 DOI: https://doi.org/10.1109/MIS.2007.69

Celik, I. (2023). Towards Intelligent-TPACK: An empirical study on teachers' professional knowledge to ethically integrate artificial intelligence (AI)-based tools into education. Computers in Human Behavior, 138. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107468 DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107468

Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., et Järvelä, S. (2022). The promises and challenges of artificial intelligence for teachers: A systematic review of research. TechTrends, 66(4), 616-630.

https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y DOI: https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y

Chaipidech, P., Srisawasdi, N., Kajornmanee, T., et Chaipah, K. (2022). A personalized learning system-supported professional training model for teachers' TPACK development. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100064 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100064

Chen, Y., et Xu, S. (2022). Cultivation Method Analysis for Teachers' Teaching Ability Driven by Artificial Intelligence Technology. Advances in multimedia, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/5298291 DOI: https://doi.org/10.1155/2022/5298291

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Collin, S., Lepage, A., et Nebel, L. (2023). Enjeux éthiques et critiques de d'intelligence artificielle en éducation : une revue systématique de la littérature. Canadian Journal of Learning and Technology, 49(4), 1-29. https://doi.org/10.21432/cjlt28448 DOI: https://doi.org/10.21432/cjlt28448

Conseil de l'innovation du Québec (2024). Prêt pour l'IA : réflexion collective sur l'encadrement de l'IA. https://conseilinnovation.quebec/wp-content/uploads/2024/02/Rapport_IA_CIQ.pdf

Conseil supérieur de l'éducation et Commission éthique en sciences et technologies (2024). Intelligence artificielle générative en enseignement supérieur : enjeux pédagogiques et éthiques. https://tinyurl.com/26x43e9x

Conseil supérieur de l'éducation (2014). Le développement professionnel, un enrichissement pour toute la profession enseignante. https://www.cse.gouv.qc.ca/wp-content/uploads/2014/06/50-0483-AV-developpement-professionnel.pdf

Cukurova, M., Kralj, L., Hertz, B., et Saltidou, E. (2024). Professional Development for Teachers in the Age of AI. http://www.eun.org/news/detail?articleId=11193331

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Deng, H., Jia, W., et Chai, D. (2022). Discussion on Innovative Methods of Higher Teacher Education and Training Based on New Artificial Intelligence. Security and Communication Networks, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/3899413 DOI: https://doi.org/10.1155/2022/3899413

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Hew, K. F., Lan, M., Tang, Y., Jia, C., et Lo, C. K. (2019). Where is the "theory" within the field of educational technology research? British Journal of Educational Technology, 50(3), 956-971. https://doi.org/10.1111/bjet.12770 DOI: https://doi.org/10.1111/bjet.12770

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UNESCO. (2024). Orientations pour l'intelligence artificielle générative dans l'éducation et la recherche. https://doi.org/10.54675/HBCX3851 DOI: https://doi.org/10.54675/HBCX3851

Vlasova, E. Z., Avksentieva, E. Y., Goncharova, S. V., et Aksyutin, P. A. (2019). Artificial intelligence-The space for the new possibilities to train teachers. Espacios, 40(9), 17.

https://ksra.eu/wp-content/uploads/2020/06/1999678332b84d1e3c79887e91b0e3293c4f.pdf

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., et Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education-where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0 DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Zhu, W., Marquez, A., et Yoo, J. (2015). "Engineering economics jeopardy!" Mobile app for university students. Engineering Economist, 60(4), 291-306. https://doi.org/10.1080/0013791X.2015.1067343 DOI: https://doi.org/10.1080/0013791X.2015.1067343

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Le développement professionnel des enseignants à et avec l'intelligence artificielle : une revue de littérature

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AI for Teachers. (2023). Comparative European evaluation report. https://www.ai4t.eu/wp-content/uploads/2024/07/AI4T_WP3_D3.3_Comparative-European-Evaluation-Report.pdf Andler (2023). Intelligence artificielle, intelligence humaine : la double énigme. Gallimard. Bartolomé, A., Castañeda, L., et Adell, J. (2018). Personalisation in educational technology: The absence of underlying pedagogies. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15(14). https://doi.org/10.1186/s41239-018-0095-0 DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-018-0095-0 Berkeley Library.

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En 2024, l'UNESCO a publié deux référentiels sur l'IA en éducation, fournissant un cadre international pour aider les autorités éducatives à intégrer l'IA de manière responsable.

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Cadres de compétences en IA pour les enseignants et les élèves - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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Nouveaux rôles et devoirs pour les enseignants

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Plateforme collaborative dédiée au développement et au partage de modèles d'intelligence artificielle

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Hugging Face - The AI community building the future.

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We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

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Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences.

Google AI Studio is the fastest way to start building with Gemini, our next generation multimodal generative AI model.

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Google AI Studio | Gemini API | Google for Developers

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Interface dédiée à la gestion de discussions et de documents en mode RAG

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Salut la compagnie ! Aujourd'hui on va parler d'un petit outil open source qui va vous faire gagner un temps fou quand il s'agit de discuter avec vos documents.

Son petit nom ? Kotaemon. Non, ce n'est pas un nouveau Pokémon, mais plutôt votre futur meilleur pote quand il s'agit de faire du RAG (Retrieval-Augmented Generation pour les intimes).

Alors le RAG, c'est quoi ? Imaginez un assistant virtuel capable de fouiller dans une montagne de docs pour vous sortir l'info dont vous avez besoin, le tout en discutant avec vous comme si de rien n'était au travers d'une interface toute propre. Idéal pour chatter avec vos documents, que vous soyez un simple utilisateur qui veut poser des questions à ses fichiers, ou un développeur qui veut mettre les mains dans le cambouis pour créer son propre pipeline RAG aux petits oignons.

Commençons par le commencement : l'installation. Rien de plus simple, il suffit de lancer cette commande dans votre terminal :
docker run -e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 -e GRADIO_SERVER_PORT=7860 -p 7860:7860 -it --rm taprosoft/kotaemon:v1.0
Et hop, rendez-vous sur http://localhost:7860/ pour accéder à l'interface web. Le compte par défaut c'est admin/admin, mais vous pourrez créer d'autres utilisateurs directement depuis l'interface.

Maintenant, parlons un peu des fonctionnalités qui déchirent :

1. Multi-utilisateurs : Kotaemon supporte la connexion de plusieurs utilisateurs. Pratique pour bosser en équipe ou partager vos collections de documents préférées avec vos collègues.

2. Modèles LLM variés : Que vous soyez team OpenAI, Azure, ou que vous préfériez les modèles open source comme Llama, Kotaemon s'adapte à vos envies. Il supporte même les modèles locaux via Ollama ou llama-cpp-python.

3. Pipeline RAG hybride : Kotaemon utilise un mix de recherche full-text et vectorielle pour trouver les infos les plus pertinentes dans vos docs.

4. Support multi-modal : Textes, images, tableaux&mldr; Kotaemon gère tout ça comme un chef. C'est parfait pour vos rapports bourrés de graphiques incompréhensibles.

5. Citations avancées : Fini les réponses sorties de nulle part. Kotaemon vous dit exactement d'où viennent ses infos, avec un petit coup de surligneur dans le document original. Pratique pour vérifier que votre assistant n'est pas en train de vous raconter des conneries.

6. Raisonnement complexe : Pour les questions tordues qui nécessitent de combiner plusieurs infos, Kotaemon peut décomposer le problème en sous-questions. Merci Sherlock !

7. Interface configurable : Vous pouvez tweaker pas mal de paramètres directement depuis l'interface, sans avoir à plonger dans le code. Bref, l'idéal pour les allergiques au terminal.

8. Extensibilité : Pour les devs qui aiment bidouiller, Kotaemon est basé sur Gradio. Ça veut dire que vous pouvez ajouter vos propres éléments d'interface ou customiser le pipeline de traitement comme bon vous semble.

Maintenant, si vous voulez vraiment pousser le bouchon, voici quelques astuces pour tirer le meilleur de Kotaemon :

1. Optimisez vos documents : Plus vos docs sont bien structurés, plus Kotaemon sera efficace. Pensez à utiliser des titres clairs, des listes à puces, et à formater proprement vos tableaux.

2. Jouez avec les paramètres : N'hésitez pas à bidouiller les réglages de récupération et de génération. Parfois, un petit ajustement peut faire toute la différence dans la qualité des réponses.

3. Combinez les modèles : Essayez différentes combinaisons de modèles d'embedding et de LLM pour trouver le duo parfait pour vos besoins.

4. Utilisez les agents : Pour les tâches complexes, les agents comme ReAct ou ReWOO peuvent vraiment faire la différence.

5. Personnalisez les prompts : Les prompts par défaut sont bien, mais en les adaptant à votre domaine spécifique, vous pouvez obtenir des réponses encore plus pertinentes.

Et pour les devs qui voudraient pousser encore plus loin, sachez que vous pouvez facilement ajouter vos propres pipelines de raisonnement ou d'indexation. Le projet fournit même un exemple de pipeline GraphRAG pour vous donner des idées.

Bon, je vous entends déjà : "Mais Korben, c'est pas un peu overkill tout ça pour juste poser des questions à mes docs ?". Eh bien, figurez-vous que non ! Imaginez un peu : vous êtes en train de bosser sur un projet énorme, avec des centaines de pages de specs, de rapports, et de notes diverses. Au lieu de passer des heures à tout éplucher pour trouver une info précise, vous balancez une question à Kotaemon et boom, vous avez votre réponse en quelques secondes, avec les sources exactes. Ça, mes amis, ça s'appelle gagner en productivité !

Et le plus beau dans tout ça, c'est que c'est open source.

Allez jeter un œil au repo GitHub du projet et commencez à jouer avec.

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Kotaemon - l'assistant RAG open source qui booste votre productivité | Le site de Korben

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Salut la compagnie ! Aujourd'hui on va parler d'un petit outil open source qui va vous faire gagner un temps fou quand il s'agit de ...

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Solutions d'IA puissantes et accessibles, en mettant l'accent sur la transparence et la performance,

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Une IA générative ouverte et portable pour les développeurs et les entreprises.

Nos 3 modèles open source, Mistral 7B, Mixtral 8x7B et Mixtral 8x22B, sont construits sur une base open source sous la licence Apache 2.0. Ils peuvent être utilisés et personnalisés pour une grande variété de cas d'utilisation, et peuvent être téléchargés ou utilisés à la demande via notre plateforme.

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Anthropic est une entreprise fondée par d'anciens chercheurs impliqués dans ChatGPT, se concentrant sur le développement d'IA responsables et sûres. Leur modèle Claude vise à générer des réponses éthiques et alignées avec les valeurs humaines.

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rtificial Analysis évalue indépendamment les modèles de langage IA 

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Artificial Analysis est une plateforme indépendante qui évalue la qualité des modèles de langage IA et des API, offrant des comparaisons détaillées sur leurs performances, coûts et vitesses. Elle aide ainsi les utilisateurs à choisir les solutions les mieux adaptées à leurs besoins.

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Qwen2.5 72B: API Provider Performance Benchmarking & Price Analysis | Artificial Analysis

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Analysis of API providers for Qwen2.5 Instruct 72B across performance metrics including latency (time to first token), output speed (output tokens per second), price and others. API providers benchmarked include Hyperbolic, Together.ai, Fireworks, Deepinfra, Nebius, and SambaNova.

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Perplexity. Assistant LLM combinant modèles comme ChatGPT et Llama pour offrir des réponses précises et synthétiques à partir de multiples sources.

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Perplexity. Assistant LLM combinant modèles comme ChatGPT et Llama pour offrir des réponses précises et synthétiques à partir de multiples sources.

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OpenRouter est une interface unifiée permettant d'accéder à une large gamme de modèles de langage d'IA.

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OpenRouter est une interface unifiée permettant d'accéder à une large gamme de modèles de langage d'IA.

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Application error: a client-side exception has occurred (see the browser console for more information).

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How to Build a Custom GPT for Instructional Design

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How to Build a Custom GPT for Instructional Design

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Dr Phil's Newsletter, Powered by DOMS™️ AI

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How to Build a Custom GPT for Instructional Design

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A three-step, hands-on project to deepen your AI skills by building a bot

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Lancement de la mission sur l’intelligence artificielle dans les pratiques pédagogiques

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Lancement de la mission sur l’intelligence artificielle dans les pratiques pédagogiques

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Lancement de la mission sur l’intelligence artificielle dans les pratiques pédagogiques

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L’apparition récente des outils d’IA générative accessibles au grand public bouleverse les modalités d’enseignement et d’évaluation. Elle nécessite de revoir les pratiques pédagogiques, le rôle des enseignants et la nature de l’apprentissage dans l’enseignement supérieur. La mission, confiée à François Taddei, président du Learning Planet Institute, et Frédéric Pascal, directeur de l’institut DataIA, poursuit les objectifs suivants :