Usages académiques des modèles de langage large : vers des radiologues universitaires augmentés

Avant‑propos : l’intelligence, de quoi parle‑t‑on vraiment ?

Les LLM ont une performance variable en fonction de la tâche à accomplir, et il est parfois difficile d’avoir une appréciation globale des performances d’un modèle. Fort heureusement le propos de cet article c’est de cibler sur les taches académiques qui requièrent des compétences ciblées. Howard Gardner, dans Frames of the Mind, a proposé de catégoriser l’intelligence humaine en plusieurs types : linguistique, logique‑mathématique, musicale, visuo‑spatiale, corporelle et kinesthésique, interpersonnelle, intrapersonnelle et naturaliste [1]. En académie, nous activons surtout deux formes centrales : l’intelligence linguistique (formuler clairement pour un public donné) et l’intelligence logique‑mathématique (raisonner, comparer, prioriser des preuves). Les aptitudes sur ces deux formes d’intelligence sont bien corrélées aux résultats des tests de QI. Les modèles de langage sont particulièrement performants aux tâches linguistiq