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Auteur(s)
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Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique
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Lire l’articleINTRODUCTION
L’émergence des intelligences artificielles génératives a transformé la manière dont nous traitons et consommons l’information. Parmi leurs applications les plus notables figurent les fonctionnalités d’analyse et de résumé de textes. Ces services automatisés offrent la possibilité de synthétiser rapidement de grandes quantités de données textuelles, facilitant ainsi la compréhension et la prise de décision.
Cette fiche présente le principe de ces services, analyse leurs avantages et inconvénients par rapport aux résumés effectués par des humains, et présente des exemples d’applications disponibles.
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Formuler des prompts pour résumer et analyser1. Découvrir les fonctionnalités des IA pour le résumé et l’analyse de textes
La précédente génération d’outils de résumés automatiques, comme Resoomer, était capable d’extraire les phrases clés d’un texte et les mettre bout à bout pour constituer un résumé.
Les modèles de langage qui sont à la base des IA génératives vont plus loin dans la mesure où ces modèles sont capables de comprendre le contexte, d’identifier les informations clés et de générer un résumé cohérent. Les IA sont également capables de répondre à des questions précises sur un texte, d’en extraire les informations clés, de concepts ou connaissances, ou encore des noms de personnes cités, les innovations mentionnées…
De plus, les IA sont dotées de capacités à reformuler des textes pour en améliorer la clarté ou adapter le style. Le texte généré sous forme de résumé ou synthèse peut également être personnalisé en fonction du niveau de détail souhaité ou du public cible.
Le processus mis en œuvre par l’IA repose sur plusieurs éléments.
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Analyse du texte source : décomposition du texte en unités linguistiques (phrases, groupes de mots, mots) et analyse de la structure ainsi que le contenu. Les structures de phrase sont analysées pour identifier les relations entre les mots.
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Identification des points clés : détection des idées principales, les thèmes récurrents et les informations essentielles. Les IA utilisent des algorithmes de classification pour identifier les informations les plus importantes dans le texte. Elles peuvent également utiliser des techniques d’apprentissage automatique pour déterminer quelles parties du texte sont les plus pertinentes pour le résumé.
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Génération du résumé : reformulation des points clés dans un texte condensé, en respectant la cohérence et la fluidité.
Afin de personnaliser au mieux le résultat, l’utilisateur peut préciser dans le prompt la longueur attendue pour le résumé, le public destinataire, ou le style à employer pour la rédaction.
Les modèles de langage étant multilingues, les résumés peuvent être générés depuis des textes en toutes langues, et rédigés également en toute langue.
Tout type de document textuel peut faire l’objet d’un résumé, qu’il s’agisse d’articles de presse, d’articles...
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