Concevoir la transparence : vers un guide éthique pour les systèmes d’IA à haut risque dans l’éducation

Diplôme Master Concevoir la transparence : vers un guide éthique pour les systèmes d’IA à haut risque dans l’éducation fre 2025-08-29 author Doguet Melina Fanny 939081 director Sanchez Eric 0000-0002-3819-6681 948544 Technologies de formation et apprentissage (TECFA) 95 Ce mémoire explore la transparence des systèmes d’IA dans le secteur de l’éducation, en s’appuyant sur l’AI Act entré en vigueur en 2024. Ce travail s’intéresse aux critères de transparence de l’outil ALTAI : traçabilité des algorithmes, explicabilité des processus de prise de décision des algorithmes, communication adéquate des capacités et limites du système d’IA. Il propose une analyse comparative de trois systèmes : Salesforce, Grammarly et Turnitin. La méthodologie repose sur une exploration de la documentation sur leurs types de systèmes d’IA et de leurs visions de la transparence. Salesforce se distingue par une transparence algorithmique, interactionnelle et sociale, Grammarly par sa transparence centrée sur la conformité réglementaire, et Turnitin par son approche pédagogique de la transparence. L’étude révèle une bonne prise en compte des critères de transparence de la Commission européenne. Un guide de recommandations est conçu pour aider les concepteurs à intégrer la transparence dans les systèmes d’IA à haut risque pour le secteur éducatif. Intelligence artificielle Transparence Traçabilité Explicabilité Communication Systèmes d’IA à haut risque AI Act Design éthique Dewey 371.33 Master of Science in Learning and Teaching Technologies (MALTT) 110 Technologies de formation et apprentissage 73 false 631 Technologies de formation et d'apprentissage (TECFA) ffe30ce9-b1c8-4377-8cef-6cd7ceb755dd Master thesis Restricted Mémoire_Mélina_Doguet_(2025)_-_vers.pdf 5975544 application/pdf 9ccbf032b77de6e349c63b13ea6c1d68b9b63be1e51396b27013383228ff1d45 restrictedAccess Faculté de psychologie et des sciences de l'éducation / Technologies de formation et apprentissage

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Concevoir la transparence : vers un guide éthique pour les systèmes d’IA à haut risque dans l’éducation				2025	12	0

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