LLM

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

Les modèles de langage (LLM) nous font repenser l’organisation et le sens même de nos activités académiques. Ils peuvent accélérer la préparation d’un cours, structurer une revue bibliographique, ou sécuriser la relecture d’un manuscrit. Voici un aperçu pratique des cas d’usage de ces modèles pour l’activité académique et une réflexion sur leur potentiel impact dans l’avenir.

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Le 25/11/25 à 15:00 Lecture 13 min.

Dans ce contexte d’intégration croissante et rapide des LLM dans nos pratiques, il revient à nos institutions et sociétés savantes de dessiner la méthode et les garde‑fous pour l'usage académique de ces modèles. © École polytechnique / Institut Polytechnique de Paris / J. Barande | CC BY-SA 2.0

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

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Auteurs

Pedro Teixeira

PU-PH Service d’imagerie Guilloz CHRU de Nancy

Bibliographie

  1. Gardner H (ed) (2011) Frames of mind: the theory of multiple intelligences. Basic Books, New York, NY
  2. Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al (2023) Attention Is All You Need https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762
  3. Wang X, Wei J, Schuurmans D, et al (2023) Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.11171
  4. Yao S, Zhao J, Yu D, et al (2023) ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.03629
  5. Snell C, Lee J, Xu K, Kumar A (2024) Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.03314
  6. Kalai AT, Nachum O, Vempala SS, Zhang E (2025) Why Language Models Hallucinate
  7. Kosmyna N, Hauptmann E, Yuan YT, et al (2025) Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872

Mots-clés

intelligence artificielle carrière universitaire

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