Nous prônons une approche efficace et critique des outils de traduction automatique. Dans ce contexte, nous avons interrogé plus de 3 000 personnes dans des universités suisses sur leur façon d’utiliser la traduction automatique (TA). Nous avons présenté les résultats de notre étude lors de nombreux séminaires et résumé les pratiques d’excellence dans trois vidéos.

Les deux outils suivants accompagnent les étudiant·e·s dans la rédaction de leurs écrits scientifiques et le corps enseignant dans le suivi des travaux scientifiques de fin d’études. 

• INTR-O. Introduction Optimiser donne aux étudiant·e·s un feedback automatisé sur les introductions de leurs mémoires de bachelor ou de master et les assiste dans la rédaction d’introductions par le biais de tutoriels, de modèles de textes et d’aides à la formulation.
• La liste des outils d’évaluation automatique de textes énumère différents outils de feedback accompagnés d’un commentaire didactique et destinés à la rédaction de textes scientifiques. Elle aide étudiant·e·s, corps enseignant et scientifiques à trouver l’application adaptée.

Nous avons mené des interviews avec 70 personnes afin de découvrir la façon dont le corps enseignant gère l'arrivée subite de l’IA générative. Ces entretiens ont permis de dégager des tendances, des idées et des pratiques dans l’enseignement universitaire. Nous présentons des bonnes pratiques et des questionnements en lien avec l’utilisation raisonnée de l’IA générative.