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Nouvelle publication d'article : « A Taxonomy of LLM-Supported Tasks for Critical AI Literacy in Journalism »
par Laurence Dierickx
DOI: https://doi.org/10.1007/s42438-026-00690-0
Résumé : La littératie critique de l’IA est une compétence fondamentale pour comprendre et utiliser les modèles de langage. Cet article propose une approche concrète pour développer cette littératie en s’appuyant sur les bases du machine learning (ML) et du traitement automatique du langage (NLP), et en montrant comment ces notions se traduisent dans l’usage des modèles de langage dans un contexte journalistique. Une réflexion utile pour mieux comprendre ce que font ces modèles, comment leur confier des tâches et, surtout, pourquoi il est essentiel de garder un regard critique sur leurs résultats.
Cet article montre qu’une approche fondée sur la définition des tâches et le prompting, articulée aux bases du machine learning et du traitement automatique du langage, permet de mieux comprendre les capacités et les limites des modèles de langage tout en renforçant le jugement éditorial et la responsabilité humaine.
Lien : https://link.springer.com/article/10.1007/s42438-026-00690-0
Date de première édition.