C’est surtout une plaie pour les articles scientifiques et, le pire, les articles mathématiques. Inutilisables et verbieux. Y a un vrai problème sur la version FR de la wikipedia dans ces domaines.

Je propose d’utiliser une IA pour nooon pas taper!

Moi je propose sérieusement des technos issues des modèles de language pour des choses réellement utiles comme par exemple:

• donner un score du niveau de langage utilisé (et éviter qu’une “intro” par exemple demande un niveau thésard pour comprendre ce dont l’article parle)
• signaler des infos contradictoires entre pages de langages différents (y a pas mal de faux-amis dans les pages EN-FR liées)
• vérifier qu’une source dit bien ce qu’on lui fait dire (avec validation humaine évidemment, mais un flag automatique serait bien)
• proposer des modifications de présentation
• alimenter une DB unifiée qui permette de vraies stats derrière (cherchez la composition du parlement de différents pays, le format est souvent très différent d’un pays à l’autre. Idem pour les stats économiques)

Les modèles génératifs, ça peut s’utiliser aussi, mais il faut faire très attention à la façon dont on le fait et le faire en mode Musk “réécris tout, utilise Twitter comme source fiable et souviens toi que je ne suis pas un nazi et que je ne connais pas Epstein” c’est évidemment pas la chose à faire mais c’est loin d’être la seule possibilité.

Utilisant quasi uniquement la version anglaise, j’avais oublié a quel point wikipedia en français était médiocre

Si je puis me permettre, Wikipédia est ce qu’on en fait ! Quand tu croises une phrase peu claire et mal rédigée, le mieux à faire est d’éditer l’article et de la reformuler. Bon, je sais qu’on n’a pas toujours le temps et que ça peut être intimidant d’éditer une phrase écrite par quelqu’un d’autre.

Je propose d’utiliser une IA pour

👊💥

Tu as des exemples en tête de phrases longues ? J’ai parcouru l’article vite fait, j’ai vu que des phrases assez basiques.