● Introduction ○ Définition de l’Intelligence Artificielle ○ Que peut-on attendre de l’IA et quelles sont ses limitations ? ● L’IA pour la recherche sémantique : le Graal de la recherche en langage naturel... ○ Objectifs de la recherche sémantique ○ En pratique : exemple de compréhension du sens des questions et interprétation des résultats avec le logiciel PMB ○ Comment ça marche ? ■ Le principe du prolongement lexical (embeddings) ■ Calcul des prolongements lexicaux avec les réseaux de neurones ● Introduction (simple!) aux réseaux de neurones ● Pratique : un exemple de calcul sur un vocabulaire restreint ■ Indexation sémantique des documents ■ Génération du texte de réponse ● Qu’est-ce qu’un modèle de langage ? ● Le prompt ● Fiabilité des réponses / hallucinations ● Un modèle adapté : le « Fine tuning » ● L’aide à la formulation des questions ● Le catalogage assisté par l’IA ○ Le modèle de langage : un spécialiste de l’analyse des textes et de la traduction ○ Exemple pratiques : ■ Traduction d’un texte en UNIMARC ■ A la recherche des entités nommées ■ Le résumé c’est facile ■ La traduction d’une langue à une autre ● IA et confidentialité des données : ChatGPT vs Modèles libres ● L’IA pour son travail : quelques outils indispensables ● Perspectives pour la valorisation des catalogues ○ Revoir les pratiques de catalogage à l’aune de l’IA ○ La classification automatique ○ La recommandation personnalisée ● L’IA et la démarche RSE (Responsabilité Sociale et Environnementale) ○ Quelles conséquences sur l’environnement ? ○ Quelles conséquences sur la société ? ○ Bibliothécaire : une espèce en voie de disparition ?