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Enjeux et applications autour de l'intelligence artificielle en bibliothèques
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Standards pour une IA distribuée et auditable par design
https://iaetbibliotheques.fr/2025/10/standards-pour-une-ia-distribuee-et-auditable-par-design
Published: October 10, 2025 10:35
Ce billet est une synthèse du preprint "Toward a Transparent, Auditable, and Distributed Architecture for LLM Tasks Using W3C Linked Data Notifications and Remote uv Scripts" accessible sur Zenodo
Une nouvelle interface entre les bibliothèques et l’IA : le Model Context Protocol (MCP)
Published: July 11, 2025 17:31
Pourquoi s’ouvrir (entre autres) au protocole MCP ? Dans la vaste et multidimensionnelle problématique de l’impact de l’IA générative sur les activités et missions des bibliothèques,
Penser avant de cataloguer : entraîner un LLM de raisonnement sur des métadonnées bibliographiques
Published: May 20, 2025 14:13
Ce billet présente un exemple de mobilisation de modèles d'IA générative pour automatiser la production de notices bibliographiques en Unimarc/XML dans un contexte de génération assistée par
Vision Language Models dans Omeka
https://iaetbibliotheques.fr/2025/04/vision-language-models-dans-omeka
Published: April 27, 2025 13:27
VLM Historiquement les réseaux de neurones convolutionnels CNNs étaient privilégiés pour le deep learning appliqué aux tâches de computer vision, mais à l’instar des modèles de NLP pour les
Comment apprendre l'EAD Ă un LLM : distillation de LLM (3bis/3)
https://iaetbibliotheques.fr/2025/02/comment-apprendre-lead-a-un-llm-distillation-3bis3
Published: February 19, 2025 13:06
Ce précédent billet s'attachait à spécialiser le modèle Llama3.2-3B-Instruct par du fine-tuning supervisé (SFT) selon la méthode QLora, avec l'objectif d'obtenir un modèle léger et
Comment apprendre l'EAD Ă un LLM : fine-tuning (3/3)
https://iaetbibliotheques.fr/2024/12/comment-apprendre-lead-a-un-llm-fine-tuning-33
Published: December 6, 2024 14:42
Disclaimer: la démarche présentée dans ce billet ne constitue pas un exemple complet et abouti de personnalisation d'un LLM. Si le modèle fine-tuné obtenu donne des résultats plutôt
Comment apprendre l'EAD Ă un LLM : RAG (2/3)
https://iaetbibliotheques.fr/2024/11/comment-apprendre-lead-a-un-llm-rag-23
Published: November 9, 2024 11:18
L’option du RAG dans le contexte d’inventaires encodés en EAD/XML peut paraître inadéquate au premier abord (vu le format très structuré des documents à intégrer, et étant donné
Comment apprendre l'EAD Ă un LLM : introduction (1/3)
https://iaetbibliotheques.fr/2024/11/comment-apprendre-lead-a-un-llm
Published: November 9, 2024 11:01
Derrière cette question, c’est la perspective d’un système d’assistance par l’IA pour automatiser la génération d’instruments de recherche encodés en EAD/XML qui est posée, un
Extraction de données structurées avec des LLMs
https://iaetbibliotheques.fr/2024/10/extraction-de-donnees-structurees-avec-des-llms
Published: October 12, 2024 16:17
Le terme même d’ “extraction de données structurées” est en réalité assez générique et recouvre des dispositifs très diversifiés selon le contexte dans lesquels ils sont mis en oeuvre
Faire du RAG sur des métadonnées documentaires : pourquoi ça ne va pas être si simple
Published: June 7, 2024 09:44
Faire du RAG sur des métadonnées bibliographiques afin d'interagir en langage naturel et en mode conversationnel avec des collections documentaires via une interface de type chatbot est évidemment