Malgré les évolutions récentes des technologies liées à la conduite connectée ou conduite autonome, on constate encore des délais très longs (à l’échelle des mois) de mise à jour de la cartographie embarquée dans les véhicules. C’est par exemple le cas des mises à jour des éléments de signalisation routière tels que les panneaux de signalisation, les feux, ou les marquages au sol, qui sont des éléments essentiels de régulation de la conduite. Afin de réaliser des mises à jour très fréquentes de la signalisation routière dans la cartographie du véhicule (à l’échelle de la minute par exemple), nous proposons une approche basée sur du crowdsourcing de signalisations détectées par des caméras d’un très grand nombre de véhicules, et la consolidation en quasitemps réel de ces données.
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L'étude menée par la FNEGE sur l'adoption des intelligences artificielles génératives (IAG) dans l'enseignement supérieur révèle plusieurs points clés. Tout d’abord, les étudiants utilisent massivement ces outils, qu’ils voient comme un compagnon de travail, tandis que les professeurs les utilisent moins fréquemment, plutôt pour déléguer certaines tâches. Ensuite, au-delà des bénéfices constatés, certains défis sont identifiés, concernant notamment la fiabilité des IAG, le plagiat et la diminution de l’analyse critique des étudiants. Enfin, il apparait indispensable de former les étudiants comme les professeurs, pour favoriser une utilisation éthique et efficace de ces outils.
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- Enseignement supérieur de Management, Transformation Digitale