Ce défi est proposé pour le hackathon SAED. Posez vos questions au porteur, partagez données et pistes, et formez votre équipe ici.
Porté par Chambre d’agriculture · filière Transverse
Question clé. Comment un agent IA peut-il aider un formateur à extraire et qualifier rapidement les informations clés d’un document de recherche agricole (date, auteur, lieu, conditions, type d’essai) selon des critères qu’il peut lui-même définir ?
Contexte
Les formateurs agricoles s’appuient sur des documents issus de la recherche et de l’expérimentation pour construire leurs supports de formation. Avant de les utiliser, ils doivent vérifier rapidement si ces documents sont récents, si l’expérimentation correspond à leur environnement (conditions pédoclimatiques, contexte) et si les résultats ont été confrontés à l’expérience de terrain. Aujourd’hui, cette qualification repose sur leur expérience personnelle et prend du temps. L’enjeu est de rendre ce tri plus rapide et plus fiable, sans remplacer le jugement du formateur.
Le problème
Lorsqu’un formateur fait une recherche sur une thématique agricole (ex : adaptation au changement climatique) il doit pouvoir qualifier les documents issus de la recherche rapidement pour savoir si il peut s’appuyer dessus pour créer son support de formation. Est-ce que les documents sont récents, est-ce que l’expérimentation concerne mon environnement, est-ce que ça a été recouplé avec des expériences terrain…
La solution idéale
Un agent IA qui aide le formateur à qualifier les documents selon différentes caractéristiques :
- Validité de l’expérimentation (conditions pédo-climatiques, dates, résultats, etc…)
- Identifie les critères de qualité d’un document (retour d’expérience d’un agri vs dispositif scientifique avec répétitions/modalités…)
- auteur de l’essai
- lieu de l’expérimentation
- date de l’expérimentation
- contexte de l’expérimentation
- etc
L’agent doit pouvoir retrouver facilement ces informations dans un document.
Le formateur doit pouvoir rajouter des critères de qualification
Vos ressources
Expérience de formateurs qui expliquent aujourd’hui comment ils font pour qualifier un document et expliquent ce qu’ils recherchent comme information.
Pistes de réflexion
- Outil d’extraction : un agent qui repère dans un document (PDF ou texte) les informations clés (auteur, date, lieu, conditions pédoclimatiques, type d’essai) et indique où il les a trouvées.
- Grille de qualification paramétrable : un formulaire dans lequel le formateur ajoute, modifie ou supprime ses propres critères, avec un score ou un avis appuyé sur les extraits du texte.
- Tableau de bord comparatif : une vue qui classe plusieurs documents sur une même thématique selon leurs critères de qualité (dispositif avec répétitions, retour d’expérience, récence) pour aider au choix.
Mots-clés : adaptation climatique, formation agricole, qualification documentaire, extraction d’information, ia générative, critères de qualité, expérimentation
Fiche complète, matrice et ressources : Projet GAIA