Drafting Definitions for Emerging Concepts and Terms Undergoing Semantic Shift Within the ARTES Knowledge Base: A Protocol for Integrating LLMS Into Terminological Analysis by Experimental Approach

Te minologie e e minologie 2025, ol. 32, p. 1 à 43 Le lien du con enu Tu inio nuo oda ISSN 2669-2198 (en ligne élec onique) Le d oi d'au eu es dé enu pa 2025 Mojca Pecman. Publié pa l'Ins i u de la langue li uanienne. Ceci es un a icle en accès ou e dis ibué sous les e mes de la licence C ea i e Commons A ibu ion, qui pe me l'u ilisa ion, la dis ibu ion e la ep oduc ion sans es ic ion su n'impo e quel suppo , à condi ion que l'au eu o iginal e la sou ce soien c édi és. Il s'agi d'un ins i u de langue li uanienne. Ce a icle es a i os p ieigos, pla inamas selon C ea i e Commons‚ p isky imo licencijos sąlygos, leidžiančias ne ibo ai naudo i, pla in i i a ku i u inį be kokioje laikmenoje, nu odan au o ių i šal inį. Reçu pa : Gau a: 2025-09-10. Il a é é eçu pa : Gau a: 2025-09-10. Accep é pa P iim a: 2025-09-22 . Un p o ocole pou l'in ég a ion des LLMS dans l'analyse e minologique pa l'expé imen a ion App oche Naujų są okų i seman iniu poslinkiu pasižyminčių e minų apib ėžčių engimas ARTES bases de connaissances dans le con ex e: g ands modèles de langue in ég a ion dans la e minologie analyse expé imen ale p o ocoles MOJCA PECMAN (p ésen é pa la Commission en an que memb e de la Commission) Uni e si é de la ille de Pa is Le cou ie élec onique es le sui an : mojca.pecman@u-pa is. ORCID ID: h ps: o cid.o g/0000-0002-6753-1936 Champs de eche che: base de données de connaissances ARTES, e minologie basée su le co pus, néologismes séman iques, édac ion de dé ini ions e minologiques, IA géné a i e, ingénie ie apide pou la e minologie. Ce e in o ma ion es publiée su le si e www.doi.o g 10.35321 e m32-02 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Résumé Ce documen p ésen e un p o ocole pou l'é alua ion e l'in ég a ion d'ou ils d'IA géné a i e (GenAI) dans le cad e de l'analyse e minologique de e mes éme gen s, séman iquemen ins ables, absen s des bases de e mes é ablies. Implémen é dans la base de connaissances ARTES, le p o ocole sou ien les é udian s en maî ise en aduc ion de l'Uni e si é Pa is Ci é dans leu âche consis an à e ec ue une analyse e minologique equise disse a ion. The s udy ocuses pa icula ly on e ms displaying seman ic ins abili y and a ia ion, he eby gi - ing ise o seman ic neologisms, and on e alua ing he e ec i eness o GenAI in e ie ing exis ing de ini ions pou leu aduc ion e à édige de nou elles dé ini ions e minologiques de ces e mes. Une enquê e su l'u ilisa ion de GenAI pa les é udian s e une é ude expé imen ale su le concep de pollu ion des données illus en l'app oche. Les ésul a s mon en que les ou ils co pus-linguis iques aiden à s uc u e les connaissances concep uelles e à é alue de maniè e c i ique les ésul a s de GenAI, con i man la nécessi é d'une su eillance humaine. L'é ude p opose un modèle pou la cons uc ion e l'é alua ion apides, un p ocessus sys éma ique pou la cons uc ion d'une collec ion d'ins uc ions e icaces e une mé hodologie qui combine les echniques de LLM e de linguis ique de co pus pou e minology managemen . 2 KEYWORDS: base de données de connaissances ARTES, e minologie basée su le co pus, néologismes séman iques, édac ion de dé ini ions e minologiques, IA géné a i e, ingénie ie apide pou la e minologie. ANOTACIJA Šiame s aipsnyje p is a omas gene a y inio DI (GDI) le con ex e d'analyse e minologique de l'é alua ion e leu in ég a ion dans le sys ème d'analyse e minologique, les nou elles aikomą, les econnaissances séman iques ins ables, les bases de e minologie en ées dans les e minaux, les p o ocoles. Jis, įgy endinamas ARTES connaissances dans la base, paleng ina da bą Pa yžiaus uni e si e o e imo magis an ū os s uden ams, a liekan iems e minologinę analizę, eikalingą baigiamiesiems da bams. Ty ime p incipalemen a en ion ski iama e minams, ku ie pasižymi seman iniu nes abilumu i a ian iškumu, odėl ai lemia seman inius neologizmus, bei GDI eiksmingumo a enkan esamas šių e minų apib ėž is i engian naujas šių e minų apib ėž is į e inimui. Mé hode de é i ica ion de l'applica ion é udian e en aison de l'u ilisa ion du GDI e de l'essai des a oca s en ma iè e de pollu ion des données (claidingų duomenų į ašymas) enquê e. Résul a ai odo, kad eks ynų ling is ikos į ankiai padeda s uk ū izuo i koncep ualias žinias, k i iškai į e in i GDI iš es is i pa i ina žmogaus a liekamos p iežiū os po eikį. Ty ime siūlomas užklausų kū imo i e inimo modelis, sis emingas p ocesas eiksmingų užklausų inkiniui ku i bei didžiųjų kalbos modelių i eks ynų ling is ikos echnikas sude inan i e minologijos aldymo me odologija. ESMINIAI ŽODŽIAI: ARTES connaissances basées, eks ynais g indžiama e minologija, seman iniai neologizmai, e minologinių apib ėžčių engimas, gene a y inis DI, užklausų kū imas e minologijai. In oduc ion à la p ésen e Dans ce e é ude, nous p ésen ons le p o ocole d'analyse e minologique assis ée pa GenAI, mis en œu e dans le cad e du p oje ARTES. Le p o ocole es spéci iquemen conçu pou ai e des 1 concep s éme gen s qui ne son pas enco e documen és dans les bases de données e minologiques exis an es mais qui son de plus en plus u ilisés dans la li é a u e spécialisée. Les concep s éme gen s doi en d'abo d e a an ou ê e dé inis. Le p oje ARTES se concen e su la c éa ion des essou ces linguis iques e des connaissances nécessai es pou ai e de els concep s, qui donnen sou en lieu à des a ia ions e minologiques […] o melles ou séman iques […] e son géné alemen absen s des bases de e mes é ablies (c . L[…]Homme 2024b). Dans ce con ex e, les e mes son analysés à l'aide d'une mé hodologie basée su un co pus e en egis és dans la base de connaissances ARTES, qui onc ionne à la ois comme une base de 2 e mes e comme un ou il pédagogique pou l'enseignemen de la e minologie aux u u s aduc eu s de l'Uni e si é Pa is Ci é. En ou e, ARTES es ac i emen u ilisé pa les é udian s de maî ise dans le cad e de leu hèse de maî ise en e minologie. Chaque année, les é udian s compilen des co pus compa ables pou e ec ue une analyse e minologique app o ondie e édige des dossie s de e mes pou sou eni la aduc ion spécialisée. Ce e é ude ise à é alue la con ibu ion des g ands modèles linguis iques (LLM) à la ges ion e minologique dans ce con ex e éduca i spéci ique e à souligne l'impo ance de mene une analyse basée su le co pus a an d'in e agi a ec les ou ils d'in elligence a i icielle géné a i e (GenAI). L'é ude illus e égalemen la con ibu ion de la e minologie à l'ingénie ie de la connaissance e son lien, dans ce con ex e, a ec l'in elligence a i icielle (Condamines 2022). À l'aide d'un co pus pilo e composé de ex es ep ésen an di e s con ex es de communica ion spécialisée e semi-spécialisée en anglais, nous analysons le concep de pollu ion des données au moyen de con ex es iches en connaissances (KRC) (Meye 2001). 1 Il es disponible à l'ad esse sui an e: h ps: www.al ae.u-pa isci e. /a es-aide-a-la- edac ion-de- ex es-scien i iques. 2 A ailable a : h ps://a es.app.uni -pa is-dide o . /a es-sym ony/web/app.php. 3 La signi ica ion du e me pollu ion de données a commencé à change en 2018, ce qui en ai un candida p écieux pou é udie les p ocessus de changemen séman ique e les dé is liés à la dé ini ion des néologismes séman iques. Bien que le e me soi de plus en plus u ilisé en anglais (aux cô és de son homologue plus é abli, la pollu ion numé ique, qui es bien documen ée dans les bases de e mes), il n'a pas enco e é é en egis é dans les p incipales bases de données e minologiques a ec sa signi ica ion nou ellemen éme gen e. Ce e é ude déc i les phases d'un p o ocole expé imen al conçu pou explo e e é alue la con ibu ion des ou ils GenAI au a ail e minologique, en me an pa iculiè emen l'accen su la édac ion de dé ini ions. L'objec i es d'en ep end e une adap a ion éclai ée du p og amme de e minologie dans le p og amme de maî ise pou l'année académique 2025-2026. L'in ég a ion des ou ils GenAI dans la ges ion des semes es es égalemen mo i ée pa l'é olu ion des besoins des é udian s iden i iés au moyen d'une enquê e don les ésul a s son p ésen és dans ce e é ude. Il es 3 égalemen mo i é pa les exigences du Mas e eu opéen en aduc ion (EMT), ejoin pa le Mas e ILTS en 2009. La de niè e e sion du cad e de compé ences EMT (2022), cou an la pé iode 2023-2028, me l'accen su l'in ég a ion des echnologies e la nécessi é pou les u u s aduc eu s de me e con inuellemen à jou leu s compé ences en ma iè e d'ou ils e de echnologies de aduc ion. À la lumiè e des a ancées écen es en ma iè e d'in elligence a i icielle e de aduc ion au oma ique neu ale (NMT), ce aspec es de enu cen al pou les besoins ac uels de o ma ion. La p emiè e sec ion de l'é ude es consac ée à la p ésen a ion du con ex e de base, en me an pa iculiè emen l'accen su l'in e connexion en e la e minologie, la linguis ique des co pus e l'IA. Nous p ésen ons égalemen le cad e ARTES pou l'analyse e minologique e l'é ape clé de ce p ocessus: la édac ion de dé ini ions e minologiques. Nous in oduisons égalemen l'app oche expé imen ale pou l'in ég a ion des LLM à l'analyse des e mes basée su le co pus. La deuxième sec ion p ésen e la mé hodologie de concep ion d'un p o ocole d'in ég a ion GenAI e l'enquê e menée aup ès des é udian s du Mas e . La de niè e sec ion ou ni l'analyse du p o ocole conçu pou la collec e e la édac ion de dé ini ions e minologiques en in ég an GenAI pa une app oche c i ique. Nous illus ons égalemen l'é ape inale de l'analyse menan à la édac ion d'un en egis emen de e me pou le e me pollu ion de données dans la base de connaissances ARTES, e le modèle conçu dans le cad e de ce p o ocole pou ecueilli les demandes de e minologie les plus e icaces. La e minologie, l'in elligence a i icielle e les a s Base de connaissances Dans ce e sec ion, nous examinons les de niè es é olu ions de la e minologie en an que science e p a ique mo i ées pa les p og ès de l'IA. Nous p ésen ons ensui e la pla e o me ARTES pou la édac ion de dossie s de e mes con o mémen aux no mes ISO e aux p incipes FAIR, e les possibili és qu'elle o e pou in e agi a ec l'IA. Nous p ésen ons égalemen le ôle cen al de la dé ini ion dans l'analyse e minologique, en pa iculie dans le cas de concep s e de e mes éme gen s. 3 Mas e de l'indus ie de la langue e de la aduc ion spécialisée (ILTS), UFR EILA, UPCi é. 4 Selon Leona di (2025: 148), le a ail his o ique d'Eugen Wüs e , le onda eu de la science de la e minologie, ai pa ie d'une longue adi ion d'in e en ions dans les langues na u elles isan à amélio e leu e icaci é ep ésen a i e e communica i e. En ou e, Leona di (2025) explique que ce e adi ion se pou sui dans les modèles o malisés con empo ains dé eloppés dans le ai emen du langage na u el (NLP) qui son à la base des applica ions d'in elligence a i icielle. La e minologie e l'IA son donc in insèquemen liées. En e e , la con e gence en e la e minologie e l'in elligence a i icielle emon e à 1993, lo sque Didie Bou igaul e Anne Condamines on c éé un g oupe de eche che su la e minologie e l'in elligence a i icielle (TIA). À l'époque, l'IA liée à la e minologie é ai en acinée dans l'ingénie ie de la connaissance e l'explo a ion des in e ac ions en e les co pus e la e minologie pa la mise en œu e d'une app oche symbolique u ilisan des modèles pou la eche che de e mes candida s e la modélisa ion de la connaissance. concep ual ela ionships (Meye e al. 1992; Bou igaul e al. 2001; Condamines, Rebey olle 2001; Condamines 2005). Consequen ly, Te minology and AI sha e he same goal: En ou e, l'in e sec ion en e la e minologie e l'IA à a e s leu objec i commun […] la modélisa ion de la connaissance […] es en acinée dans l'éme gence de la linguis ique des co pus à la in des années 1980, qui a ou ni un accès aux co pus numé iques e aux ou ils pou leu co pus linguis ics became a leading app oach in e minology s udies (Pecman, Küble 2022). I has also con ibu ed o he de elopmen o he ex ual app oach o e minology explo a ion. Au il du emps, (Bou igaul , Slodzian 1999), qui es sou en considé é comme une éac ion à la mé hodologie p esc ip i e adi ionnelle de l'école Wüs é ienne (Humbley 2022). Ce lien en e la e minologie, la linguis ique du co pus e l'IA es égalemen isible dans l'u ilisa ion de e mes els que la e minologie compu a ionnelle e la e minologie basée su le co pus. Selon Condamines (2022), ce alignemen his o ique en e la e minologie e l'IA pou sui an des objec i s communs e u ilisan des ou ils communs els que des co pus ou de g andes collec ions de données linguis iques s'es p og essi emen é odé, e lé an les pa adigmes changean s e le dé eloppemen accélé é dans le domaine de l'IA qui a culminé dans les années 2020 a ec l'in oduc ion des g ands modèles linguis iques (LLM). Néanmoins, les données linguis iques, qui se en de ése oi pou la modélisa ion des connaissances, son un au e élémen pa agé en e la e minologie, la linguis ique du co pus e les LLM. En en i on en e ans, la join en u e en e les linguis es in o ma iques, les spécialis es de la PNL e des echnologies de l'in o ma ion a abou i au dé eloppemen du p o o ype de eche che, Cha GPT. Lancé en no emb e 2022, Cha GPT a apidemen é olué en une applica ion la gemen u ilisée, illus an l'abso p ion apide du public des inno a ions en in elligence a i icielle. Les années sui an es on é é ca ac é isées pa la p oli é a ion de di é en s ypes de LLM e d'ou ils GenAI: Cha GPT, DeepSeek, Pe plexi y, Gemini, Claude, e c. 5 Le changemen de pa adigme en aîné pa l'in elligence a i icielle Le changemen de pa adigme en aîné pa l'in elligence a i icielle es en cou s, éla gissan la po ée e les possibili és de la eche che e de l'enseignemen , déso mais o ien és e s l'é alua ion e l'in ég a ion de l'in elligence a i icielle. En ce qui conce ne la e minologie, la aduc ion spécialisée e la linguis ique des co pus, l'accen es mis su l'é alua ion c i ique de l'e icaci é e des pièges de l'assis ance pa l'in elligence a i icielle dans l'analyse linguis ique, la aduc ion e la ges ion des e mes. Bien que la plupa des ou ages soulignen la nécessi é d'une app oche c i ique, en pa iculie dans le con ex e des langues spécialisées: Raus, Ma ioda 2024; San Ma ín 2024; Da ies 2025; Küble , Pecman 2025; les a icles ès en housias es en e s les possibili és o e es pa les ou ils d'IA peu en égalemen ê e ou és, comme l'é ude de Sch y e (2023) su les e e s de Cha GPT dans la lexicog aphie géné ale des langues. Dans le même emps, la eche che isan à amélio e les pe o mances des modèles de LLM s'in é esse spéci iquemen à la e minologie spéci ique au domaine, en pa iculie aux essou ces pa allèles, qui se en de données de o ma ion de hau e quali é: e.g. Ballie e al. 2021; Béna d e al. 2023; Zhu e al. 2023. Il a é é conclu que les données ou nies pa les au o i és na ionales ne cons i uaien pas des données pe sonnelles. En ou e, dans ce con ex e de p opaga ion apide de l'IA, le nomb e c oissan de publica ions e de con é ences in i e les scien i iques à se joind e à la é lexion su le ôle de l'IA dans la science e l'enseignemen , dans les p a iques p o essionnelles e sociales, su les ques ions é hiques e du RGPD (Réglemen a ion géné ale su la p o ec ion des données), ainsi que su les ques ions liées aux données de o ma ion limi ées pou les langues de moind e di usion: 4 Ras ie 2021; Casal, Kessle 2023; Fina di 2023; Lommel 2024. La socié é a é é c éée en 2012 e es ac uellemen en ac i i é. Les ins i u ions con ibuen au déba en o ganisan des é énemen s impo an s. La con é ence In e p e ing Eu ope 2025 a in i é des p o essionnels, des expe s de l'indus ie, des uni e si ai es e des é udian s à une discussion su l'a eni de l'in e p é a ion, en 5 an que p o ession, en ela ion a ec les p og ès de l'in elligence a i icielle. Lo s du Somme d'ac ion su l'in elligence a i icielle (Somme pou l'ac ion su l'in elligence a i icielle) o ganisé à Pa is en 2025, plus de 60 pays on signé pou la p emiè e ois une décla a ion isan à p omou oi une IA iable, du able e inclusi e. Dans le même emps, les médias e la p esse ampli ien le déba en amenan le suje dans la sphè e publique, en inci an les che cheu s à a eind e un public plus la ge e en considé an un é en ail plus la ge de gen es e de sou ces: e.g. Falgas, Robe 2023; Fina di 2023; Da ies 2025. Il a é é c éé en 2013 e es ac uellemen u ilisé dans de nomb eux domaines. Il con ien donc de no e que les p og ès dans le domaine de l'in elligence a i icielle on un impac considé able su les milieux scien i ique, académique e éduca i . Dans le con ex e de la aduc ion e des é udes linguis iques, l'in luence c oissan e de l'IA emodèle considé ablemen le compo emen des é udian s, en pa iculie dans la açon don ils eche chen e cons uisen des dé ini ions. Comme l'on no é P asznik e Lew (2025), Cha GPT a susci é un déba pa mi les lexicog aphes. Dans leu é ude écen e su l'impac de l'in elligence a i icielle pa mi les é udian s polonais en anglais, ils on cons a é que Cha GPT es la gemen u ilisé e considé é comme un ou il p écieux pou l'éc i u e e la aduc ion. Les au eu s appo en que les élè es s'y ou nen égalemen pou l'inspi a ion, la cu iosi é e le di e issemen . Ils soulignen égalemen que le ôle u u de l'IA dans ce domaine es e ince ain. À mesu e que le paysage echnologique é olue, les p a iques académiques le on égalemen , ce qui nécessi e de é ise les cad es éduca i s e mé hodologiques pou e lé e ces changemen s. 4 Disponible à l'ad esse sui an e: h ps: knowledge-cen e- ansla ion-in e p e a ion.ec.eu opa.eu/en/e en s/in e p e ingeu ope-con é ence-2025. 5 Disponible à l'ad esse sui an e: h ps: www.elysee. /somme -pou -l-ac ion-su -l-ia. 6 Pa conséquen , une g ande pa ie de la eche che ac uelle en e minologie, dé eloppemen de essou ces linguis iques e c éa ion de dic ionnai es se concen e déso mais su l'examen du changemen de pa adigme in odui pa les ou ils d'IA, ainsi que su leu é alua ion c i ique e leu in ég a ion po en ielle dans l'enseignemen e la eche che. Pa mi les ini ia i es écen es no ables igu en un numé o spécial de la e ue Te minology, Te minology and AI, p é u pou 2027 e un a elie 2025 à Pa is explo an le ôle des dic ionnai es à l'è e de l'IA. Comme le souligne 6 Al ameemi (2024: 429), l'in ég a ion de CL [Co pus Linguis ics] a ec Cha GPT possède un g and po en iel pou la comp éhension du langage à l'è e numé ique. En d'au es e mes, au lieu d'ê e p uden s dans l'applica ion de Cha GPT, les linguis es de aien examine l'impo ance de la usion de CL e Cha GPT. Même les p og ammes académiques linguis iques de aien eni comp e de l'impo ance de l'applica ion de la echnologie dans le plan d'é udes de leu s diplômes. En ou e, ce ne son pas seulemen les linguis es qui doi en eni comp e de ce poin , mais aussi les che cheu s d'au es domaines qui de aien p end e en comp e ces aspec s e é léchi à l'u ilisa ion e icace de la echnologie dans l'é ude des domaines de la connaissance humaine. Dans ce con ex e de besoin u gen de é lexion c i ique su le ôle de l'IA e le dé eloppemen de p a iques app op iées, ce e é ude ise à explo e les possibili és d'in ég a ion des ou ils GenAI dans le p ocessus d'analyse e minologique dans le con ex e du cad e de base de connaissances ARTES. La nécessi é d'une elle é alua ion es d'au an plus c uciale qu'a ec l'in ég a ion iné i able de l'IA dans le a ail e minologique, la dis inc ion en e le con enu c éé pa l'homme e celui c éé pa l'IA de iend a de plus en plus loue, comme l'a souligné San Ma ín (2024). La base de connaissances ARTES e l'in elligence a i icielle La base de connaissances ARTES es u ilisée depuis 2010 pou l'enseignemen de la e minologie aux é udian s en maî ise en aduc ion au dépa emen EILA (c . Pecman, 7 Küble 2011; Küble , Pecman 2012; Gledhill, Küble 2015; Pecman 2021). Il ou ni des essou ces p écieuses pou sou eni l'enseignemen e la eche che en e minologie e en aduc ion spécialisée. Dé eloppé pa l'équipe de eche che ALTAE, ARTES se compose de deux pla e o mes, l'une pou la collec e de essou ces e minologiques e ph aseologiques pa les 8 é udian s en aduc ion e l'au e pou l'in e oga ion de la base de données en ligne. ARTES es une base de e mes; Cependan , son en o cemen , knowledge-o ien ed app oach o e minology and specialised discou ses also quali ies i as a knowledge base (Pecman 2018). Le p incipe de base du cad e ARTES es que la ges ion e icace des e mes epose su l'acquisi ion de connaissances spécialisées. Cela peu ê e éalisé en e ec uan une analyse des e mes ondée su des co pus onomasiologiques e sémasiologiques, à laquelle, dans le cad e d'ARTES, s'ajou e l'analyse des éseaux de connaissances ou concep uels. Il con ien de souligne 6 Le dic ionnai e ace à l’esso de la aduc ion au oma ique e des in elligences a i icielles géné a i es, ISIT, Pa is, Le 12 juin 2025. Disponible à l'ad esse sui an e: h ps: www.isi -pa is. /le-dic ionnai e- ace-a-lesso -de-la- aduc ionau oma ique. 7 Il es disponible à l'ad esse sui an e: h ps: u-pa is. /eila. 8 Il es disponible à l'ad esse sui an e: h ps: www.u-pa isci e. . 7 que la e minologie basée su le co pus (Pecman, Küble 2022) e les é udes de aduc ion basées su le co pus (CBTS) (Küble e al. 2024) se ca ac é isen pa une solide base de données au hen iques i ées des co pus, u ilisées pou épond e aux dé is e minologiques e de aduc ion. En ou e, en e minologie, les co pus son pa iculiè emen u iles pou iden i ie e analyse les e mes nou ellemen in en és e les néologismes séman iques. En ou e, la base de données ARTES es conçue con o mémen aux no mes ISO (ISO 1087:2019, 704:2022, 12620-1:2022, 5078:2025) e aux p incipes de données FAIR ( ou abili é, accessibili é, in e opé abili é e éu ilisabili é) ini iés pa Wilkinson e al. (2016) e adap és pou la e minologie pa Vezzani e al. (2023). ARTES ou ni des essou ces p écieuses pou la o ma ion en NMT (c . Les p oje s SPECTRANS (Ballie e al. 2021; Zhu e al. 2023) e MaTOS (Béna d e al. 2023). Les données alignées ou pa allèles son no ammen disponibles pou cinq ypes d'élémen s: e mes, colloca ions, dé ini ions ( e minologiques e encyclopédiques), no es de aduc ion e suje ou domaine. Au cou s de l'année académique 2025-2026, le cad e ARTES es é endu à l'explo a ion de l'in ég a ion des LLM dans l'analyse e minologique. Le p o ocole es des iné à p end e en comp e les di é en es phases de l'analyse des e mes, c'es -à-di e pou iden i ie les e mes e les a ian es e minologiques, ou e des colloca ions, des e mes équi alen s, des con ex es de dé ini ion, des KRC e pou édige des dé ini ions e des no es. Pou assu e une app oche c i ique e expé imen ale de l'é alua ion des ésul a s de GenAI, l'accen es e a mis su l'acquisi ion de connaissances su les e mes pa le biais d'une app oche basée su le co pus e su le dé eloppemen des compé ences nécessai es pou p odui e des dé ini ions de hau e quali é. Dans l'analyse e minologique, les dé ini ions jouen un ôle cen al dans le p ocessus d'acquisi ion des connaissances. Pa conséquen , il es impo an d'explo e l'e icaci é des ou ils GenAI pou iden i ie les dé ini ions exis an es pe inen es e édige des dé ini ions e minologiques. La édac ion de dé ini ions e minologiques a ec des LLM e une app oche basée su le co pus A ec l'éme gence de la e minologie en an que discipline indépendan e à la sui e de la p oposi ion de Wüs e (1968) pou la édac ion de dic ionnai es spécialisés, la dé ini ion a assumé un ôle cen al en an qu'élémen clé de l'analyse des e mes. Dans l'in oduc ion de son dic ionnai e anglais- ançais de machines-ou ils, Wüs e (1968: 2.15) iden i ie la dé ini ion comme le p emie e le plus impo an élémen essen iel pou a eind e la p écision e minologique. La dé ini ion es égalemen l'épine do sale de l'app oche onomasiologique (du concep à l'uni é linguis ique) dans l'analyse e minologique. La dé ini ion de concep s spécialisés cons i ue une p emiè e é ape dans l'acquisi ion à la ois de connaissances spécialisées e d'expe ise e minologique. Dans les p og ammes de maî ise o e s au dépa emen EILA, les u u s aduc eu s, in e p è es e che cheu s spécialisés dans les langues à des ins spéci iques (LSP) dé eloppen ce e compé ence g âce à des cou s de e minologie. La collec e e la édac ion de dé ini ions e minologiques pou la base de données ARTES son l'une des exigences de la concep ion des en egis emen s. Il consis e à édige une dé ini ion o iginale dans le bu d'ha monise les données s ockées dans la base de e mes e de ou ni des a ailable. The model o d a ing de ini ions ollows ISO s anda ds 1087:2019 and 704:2022, 8 dé ini ions pou des concep s aupa a an non dé inis ou pou lesquels seuls les con ex es dé ini i s son la gemen u ilisés pa les e minologues. Les élè es élabo en des dé ini ions en sélec ionnan les in o ma ions pe inen es ou nies dans les con ex es de dé ini ion e le KRC, ainsi qu'en analysan des e mes séman iquemen liés e des éseaux séman iques. Ils ecueillen égalemen les dé ini ions exis an es lo squ'elles son disponibles dans des bases de e mes épu ées (UNTERM, IATE, Te mium, e c., c . igu e 7). La édac ion de dé ini ions pou les concep s ou néologismes nou ellemen éme gen s, en pa iculie en ela ion a ec les e mes p ésen an une ins abili é séman ique, es ès di icile. Dans le p oje ARTES, une a en ion pa iculiè e es acco dée aux si ua ions où l'u ilisa ion d'un e me commence à change e à mon e un changemen de sens, conduisan ainsi à la o ma ion d'un nou eau concep . L'é alua ion de la con ibu ion des LLM à leu analyse de ai ê e une âche complexe, comme l'a ai ema que San Ma ín (2024), qui obse e: "Si l'élabo a ion de dé ini ions adi ionnelles es labo ieuse, la p ise en comp e des con ain es con ex uelles e onc ionnelles end la âche enco e plus longue. C'es un obs acle impo an à la c éa ion de dé ini ions e minologiques lexibles. Les ou ils d'in elligence a i icielle géné a i e (GenAI), en pa iculie ceux alimen és pa de g ands modèles de langage (LLM) els que Cha GPT, peu en élimine ces obs acles en éduisan le emps e l'e o nécessai es pou les c ée . Cependan , l'impac de GenAI peu s'é end e bien au-delà de cela, ca il peu ans o me p o ondémen les mé hodes e les objec i s sous-jacen s à la c éa ion e à la consomma ion de dé ini ions e minologiques.Pou no e é ude, nous a ons sélec ionné le e me pollu ion de données que nous a ons analysé pa une app oche basée su le co pus a an les es s p ésen és dans ce a icle su l'analyse e minologique assis ée pa l'IA. Le e me pollu ion de données es un e me candida p écieux aux ins de la p ésen e é ude ca il p ésen e un changemen séman ique e es absen des essou ces e minologiques ac uellemen disponibles. En ou e, l'é ude de cas de ce e me pe me une é alua ion complè e du cad e ARTES pou la ges ion des e mes, des a an ages de l'analyse e minologique basée su le co pus e de l'e icaci é des LLM dans le sou ien de ce p ocessus. Comme on le sai , les e mes qui subissen un changemen séman ique modi ien sub ilemen le pa adigme de la connaissance sous-jacen , ce qui end pa iculiè emen di icile la dis inc ion en e le sens nou ellemen éme gen e le sens o iginal. Néanmoins, de els e mes e lè en des endances concep uelles plus la ges e on une signi ica ion e minologique considé able (c . Pecman 2012; 2014). Typiquemen appelés néologismes séman iques (pa opposi ion aux néologismes o mels) e pa ois néosèmes (Renou 2020), ce ype de e me ésul e d'une gamme de phénomènes linguis iques, els que la polysémie e les mic osenses, qui les enden pa iculiè emen di iciles à é udie (L[…]Homme 2024a; 2024b). Comme le soulignen Lomba d e al. (2023): […]Les nou eaux sens des mo s son appelés […]néologismes séman iques[…] e […]ils ésul en de l'ex ension séman ique au moyen de la polysémie[…]. En ou e, L'Homme (2024a: 216) explique que "la polysémie es un phénomène épandu auquel les e minologues son sou en con on és", ce qui end la ges ion des e mes polysémiques dans les essou ces e minologiques "essen ielle a in d'é i e l'ambiguï é dans la communica ion". La sec ion sui an e p ésen e la mé hodologie géné ale u ilisée pou l'élabo a ion du p o ocole expé imen al su l'in ég a ion des ou ils GenAI à la édac ion d'en egis emen s de e mes, en me an l'accen su les dé ini ions e minologiques en an qu'élémen s de base ou nis dans les en egis emen s de e mes. 9 Mé hode d'in ég a ion des ou ils Genai dans les a s Cad e basé su CORPUS L'in ég a ion des LLM dans le p ocessus de eche che e de édac ion d'en egis emen s e de dé ini ions de e mes en pa iculie de ai pe me e de gagne du emps e d'amélio e la quali é des dé ini ions (c . San Ma ín 2024). Néanmoins, dans no e app oche, une analyse basée su le co pus es e ec uée a an l'in oduc ion des LLM a in de pou oi les in ég e e les é alue e icacemen . (2025) Da ies explique, dans son é alua ion c i ique de "la açon don les p édic ions des g ands modèles linguis iques (ou LLMs, comme Cha GPT e Gemini) co esponden aux données éelles du co pus", qu'un co pus es beaucoup plus imme si e qu'il s'agi d'une expé ience beaucoup plus connec ée que ce qui es sou en simplemen l'a ichage co po a p o ide an imme si e lea ning en i onmen wi h ex ensi e links be ween wo ds.‛ Mo eo e , Da ies sugges : ‚bo h LLMs and co po a ha e hei ad an ages and he bes is des ba ebones dans les LLMs. Ainsi, pou pe me e une in e ac ion e icace a ec les LLM e sou eni une é alua ion c i ique de leu s ésul a s, une comp éhension app o ondie des données linguis iques analysées es essen ielle. Consequen ly, in ou expe imen al app oach, he in e ac ion wi h LLMs elies on co pus-based e minology, combined wi h p omp enginee ing o e minology. Acco ding Pou Boons a (2025: 7), l'ingénie ie des p omp s es le p ocessus de concep ion de p omp s de hau e quali é qui guiden les LLM pou p odui e des so ies p écises. Ce p ocessus implique de b icole pou ou e la meilleu e in i e, d'op imise la longueu de l'in i a ion e d'é alue le s yle d'éc i u e e la s uc u e de l'in i a ion en ela ion a ec la âche. Dans le con ex e du ai emen du langage na u el e des LLM, un p omp es une en ée ou nie au modèle pou géné e une éponse ou une p édic ion.Pou l'ingénie ie de p omp , nous a ons u ilisé les modèles p oposés pa Boons a (2025) ini ialemen dé eloppés pou Gemini-p o e pa Schulho e al (2025), que nous a ons adap és pou épond e à une app oche c i ique des LLM e pou se i no e objec i de compile une collec ion de p omp s e icaces pou la ges ion des e mes. Nous a ons donc exclu les pa amè es conçus pou in luence le compo emen du modèle, els que la " empé a u e", qui con ôle le deg é de hasa d dans la sélec ion des je ons, ca ils ne son pas p is en cha ge pa les ou ils GenAI es és ici. 9 Ils peu en cependan ê e ajus és pa une o mula ion apide: pa exemple, "Soyez c éa i e ina endu". Encou age le compo emen à hau e empé a u e andis que "Soyez concis e p écis". Encou age le compo emen à basse empé a u e. Dans la ges ion des e mes, pou ou e des données au hen iques pe inen es, on peu s'a end e à ce que le compo emen à basse empé a u e donne de meilleu s ésul a s. À des ins expé imen ales, nous a ons ajou é un ce ain nomb e de champs au modèle de Boonas a, à sa oi : echnique 10 d'in i e, da e, commen ai e e pe inence. Nous a ons égalemen adop é la possibili é de dé ini la limi e de maniè e di e se, pa un ce ain nomb e de ca ac è es, de je ons ou d'obje s. 9 Ils son p is en cha ge pa l'in e ace de p og amma ion d'applica ion (API), qui pe me de pe sonnalise les applica ions à l'aide de LLM. 10 Les di é en s ypes d'in i es selon Boonas a (2025) incluen : ze o-sho (une in i a ion sans exemples ou nis), one-sho (a ec un exemple ou ni), ew-sho (a ec plusieu s exemples ou nis), sys ème 16 Figu e 6. Ce qui sui es une illus a ion de ce qui s'es passé. Les ou ils GenAI les plus équemmen u ilisés pa les é udian s de Mas e 1 e Mas e 2 pou la édac ion de dossie s de e mes Dans ce e é ude, nous nous concen ons donc su le es de Cha GPT pa OpenAI, ainsi que de DeepSeek dé eloppé pa la socié é chinoise du même nom e de Pe plexi y dé eloppé pa Pe plexi y AI qui u ilise di é en s LLM, à sa oi GPT dé eloppé pa OpenAI e Claude pa An h opic. Dans les sec ions sui an es, nous p ésen ons un p o ocole séquen iel sys éma ique pou leu in ég a ion dans le lux de a ail de ges ion des e mes ARTES. U ilisa ion de la e minologie basée su le co pus pou es e l'e icaci é des ou ils GenAI Comme souligné dans la sec ion p écéden e, dans le p o ocole expé imen al que nous p oposons, l'analyse e minologique pa app oche basée su le co pus es e ec uée a an d'in e agi a ec les LLM pou assu e la capaci é d'é alue de maniè e c i ique les ésul a s GenAI. Nous a ons donc e ec ué l'analyse à a e s ou es les é apes du cad e ARTES, c'es -à-di e les é apes 1 à 7, énumé ées dans la sec ion p écéden e, à sa oi en u ilisan Ske chEngine (Kilga i e al. 2014) pou la concep ion e l'explo a ion de co pus spécialisés, aux cô és de co po a in ég és 12 dans le Ske chEngine e deux au es ou ils a ec co po a in ég és, Google Books Ng am Viewe (Michel e al. 2011) e 13 Ne speak 14 (Riehmann e al. 2012) a é é publié. La igu e 7 illus e les ésul a s de la phase 1, qui consis e à é i ie si le e me es en egis é dans des bases de e mes exis an es. Le e me pollu ion de données es a emen en egis é dans des bases de e mes bien connues, ca une seule en ée a é é ou ée dans IATE, c éé en 2021, pou la signi ica ion o iginale du e me. Te me eche ché: pollu ion des données La da e de RELEVAN- CE du commen - ai e de l'en egis emen de base des e mes eche c- he es le 25 mai 2025. Vi ine linguis iq- ue aucune NA NA 12 Disponible à l'ad esse sui an e: h ps: www.ske chengine.eu. 13 Il es disponible à l'ad esse sui an e: h ps:books.google.com/ng ams. 14 Il es disponible à l'ad esse sui an e: h ps://ne speak.o g. 17 En egis emen IATE 1 Champs e Da e de c éa ion de l'en egis emen : 2.3.2021, Signi ica ion: la p emiè e signi ica ion du e me. in o ma ions (à pa i de 2018 e 2019), équi alen s en 20 langues (don le ançais: pollu ion des données) WIPO nulle ou nis: dé ini ion, con ex es, suppo NA NA UNTERM nulle NA NA IGI Global Dicnone NA Figu e 7. Ce qui sui es une illus a ion de ce qui s'es passé. Résul a s de la eche che du e me pollu ion de données dans les bases de e mes exis an es É an donné que le con enu de l'en egis emen es consac é à la signi ica ion o iginale du e me, ce e cons a a ion es considé ée comme d'une impo ance moyenne pou la concep ion de l'en egis emen ciblé. La igu e 8 mon e le con enu des en egis emen s dans l'IATE. Figu e 8. Ce qui sui es une illus a ion de ce qui s'es passé. En egis emen du e me pollu ion de données dans IATE a ichan des in o ma ions su le sens o iginal du e me Néanmoins, les données ou nies peu en ê e u ilisées pou c ée un en egis emen de e mes pou la pollu ion des données a ec son sens o iginal (qui pou ai ê e glossé comme "l'ac e de pollue les données") a in de le con as e a ec l'en egis emen consac é à la pollu ion des données u ilisé a ec le nou eau sens (qui pou ai ê e glossé comme "la pollu ion causée pa les données"). La complexi é de la dé ini ion de la pollu ion des données a ec sa signi ica ion nou ellemen appa ue (pa ois e o mulée pa la pollu ion pa les données) es pa iculiè emen complexe pa ce qu'elle se che auche non seulemen a ec la signi ica ion du e me pollu ion numé ique, mais aussi en aison de l'exis ence simul anée de sa signi ica ion o iginale (pa ois e o mulée pa la pollu ion des données, les données polluées). La collec e d'in o ma ions à pa i de essou ces exis an es e leu éplica ion dans des dossie s de e mes édigés dans ARTES con è e une cohé ence à l'analyse, en p enan en comp e le la ge é en ail d'in o ma ions su un e me ( igu e 9). 18 DÉFINITION injec ion d'échan illons de données d'en aînemen mal eillan s dans un ensemble d'en aînemen , ce qui ai que le sys ème d'IA app end un modèle inco ec e classi ie pa la sui e mal les échan illons d'essai SOURCE IATE, Council-EN, basé su Yinzhi Cao e al. 2018: 1 COMMENT su l'empoisonnemen des données ISONYME le p emie sens du e me SOURCE MORI e al. 2024: 155 COMMENT su le nou eau sens du e me, ou é dans la li é a u e plus écen e SOURCE COELBACH e al. Hass 2022: 910MMENT le nou eau sens du e me, ou é dans la li é a u e écen e RELEVANCE hau e RELEVANCE RELANCE moyenne & Cas ell 2009 9. In o ma ions sélec ionnées à pa i de l'IATE pou la base de données ARTES L'absence du e me dans les bases de e mes exis an es illus e l'u ili é based app oach. Figu e 10 shows he de ini ions e ie ed om co po a by using discou se ma ke s o de ini ional con ex s (such as ‚is a‛, ‚is he‛, ‚ e e o‛, e c.): 1 Je suis DEF. République de Co ée La pollu ion des données es l'ensemble des dommages géné és pa les ac i i és numé iques a un impac su no e en i onnemen na u el, la collec e, le s ockage en i onnemen de ie, ainsi que su l'en i onnemen pe sonnel. C'es la du co pus RELEVANCE high 2 Je suis DEF. République de Co ée La pollu ion des données es l'impac néga i in e dépendan de la géné a ion, du économiques liées au ai emen des données, e le ai emen des données e l'u ilisa ion sociaux, qui a un impac ans e sal su les indi idus e leu manipula ion non du able, les en i onnemen s. dis ibu ion e géné a ion de essou ces de données. 3 s ockage e du DEF. Le KRC 4 DEF. République de Co ée Les con enus In e ne (documen s, cou iels, cha s, images, idéos, e c.) qui son l'accumula ion de ous les con enus In e ne son sou en di usés e ep odui s su du a ail a ec les données dans la géné a ion de ce que nous appelons la pollu ion des publiés su ce qui sui , le e me "pollu ion des données" es u ilisé pou désigne di é en s pai s ou se eu s, "con amina ions" ou "dis o ions" qui peu en ésul e données. dans le domaine des echnologies de l'in o ma ion. 19 La p emiè e signi ica ion du e me, ou ée dans des documen s moins écen s SOURCE Ben-Shaha 133 2018: RELEVANCE hau e SOURCE Ben-Shaha 2018: 104 RELEVANCE moyen COMMENT la nou elle signi ica ion du e me, ou ée dans la li é a u e écen e Figu e 10. Con ex es dé ini i s écupé és du co pus Bien que plusieu s con ex es dé ini i s aien é é La deuxième dé ini ion pe inen e pou la édac ion de l'en egis emen de e me ciblé p o ien d'un li e blanc (Hasselbalch 2022), publié ul é ieu emen à une monog aphie (Hasselbalch 2021), dans lequel la ques ion de la pollu ion des données es abo dée dans le cad e d'une ini ia i e indépendan e. 15 Le con ex e dé ini i 3 e 4 son considé és comme d'une pe inence moyenne ca ils indiquen le sens o iginal du e me. Dans l'é ape sui an e, l'acquisi ion de connaissances su le concep de pollu ion des données pa le biais de co pus a consis é à analyse les conco dances du e me e , plus p écisémen , à iden i ie les KRC. L'analyse du co pus nous a pe mis de écupé e plusieu s con ex es pa mi lesquels nous a ons sélec ionné les plus pe inen s pou comp end e le e me e sa ela ion séman ique a ec d'au es e mes ca ac é is iques de ce discou s. Ces con ex es son égalemen u iles pou ou ni des exemples su l'u ilisa ion du e me. La igu e 11 mon e un échan illon des KRC ecueillis (a ec les pa ies sélec ionnées en g as pou in e agi a ec les LLM, p ésen ées dans la de niè e sec ion): 1 République de Co ée Reconnaî e que la pollu ion des données es égalemen un p oblème public dég adan un écosys ème en ie e pas simplemen les sphè es indi iduelles des donneu s de données, o e une pe spec i e nou elle e iche su les solu ions ou és, seuls les deux p emie s se é è en à la signi ica ion écen e su enue pa changemen séman ique. Ces con ex es de dé ini ion ou nis dans la communica ion d'expe à expe son d'une g ande impo ance pou la concep ion d'en egis emen s de e mes ciblés. La p emiè e es pa iculiè emen pe inen e ca elle p o ien d'un documen publié 2 République de Co ée L'in o ma ion numé ique es le ca bu an de la nou elle économie. Mais comme le ca bu an ca bone de l'ancienne économie, il pollue aussi. Des "émissions de données" nuisibles se épanden dans l'écosys ème numé ique, pe u ban les ins i u ions sociales e les in é ê s publics. Ce a icle dé eloppe un nou eau cad e […]pollu ion des données[…] pou epense les dommages c éés pa l'économie des données e la açon don exis an es e en in odui de nou elles. Ils doi en ê e églemen és. dans les ac es d'une con é ence in e na ionale. 15 L'ini ia i e su la pollu ion des données e le pou oi . Disponible à l'ad esse sui an e: h ps: www.da apollu ion.eu. 20 COMMENT he new meaning o he e m, ound in ecen li e a u e RELEVANCE high 3 République de Co ée Deux u ilisa ions adi ionnelles du e me pollu ion des données peu en donc ê e combinées. P emiè emen , la pollu ion des données peu ê e comp ise comme l'impac néga i su les en i onnemen s pe sonnels e sociaux, pa exemple su les d oi s indi iduels, els que la p o ec ion des données ou le d oi à la ie p i ée, e su les données peu ê e due à la géné a ion c oissan e de données qui ans o me quo idienne des indi idus e de leu en i onnemen d'une maniè e qui ne semble pas ê e en SOURCE Hasselbalch 2022: 22 COMMENT he new meaning and he o iginal meaning o he e m, pu in con as RELEVA- NCE 4 KRC e l'impac en i onnemen al néga i ma é iel des big da a su ces en i onnemen s. seulemen comme un ype d'impac en i onnemen al, mais plu ô comme les e e s néga i s in e dépendan s su les équilib es délica s de nos écosys èmes e en i onnemen s na u els, sociaux e pe sonnels. Comme déc i , le e me pollu ion des données es ac uellemen u ilisé pou souligne le ai ès éel sui an : l'objec i d'un Comme dans le li e blanc, la pollu ion des données es ai ée de la même maniè e non nou eau "mou emen e " pou les g andes données es la "sus ainabili é des données", qui a e se les ODD a ec des considé a ions de du abili é liées aux di e s changemen s en i onnemen aux causés pa le olume e la di e si é des g andes données, allan de ses e e s su le paysage na u el à nos décisions e no e démoc a ie. SOURCE Hasselbalch 2022: 22–25 Commen ai e à ce suje p o essionnellemen , socialemen e ou le monde, c'es -à-di e aux e e s néga i s acco d a ec l'emp ein e des g andes données. le e me a ec leu s capaci és ou besoins éle ée RELEVANCE éle ée Figu e 11. Ce qui sui es une illus a ion de ce qui s'es passé. Récupé a ion de con ex es iches en connaissances (KRC) dans un co pus spécialisé Les KRC 1 à 4 illus en le e me 16 u ilisé a ec un nou eau sens. Dans l'é ape sui an e, su la base des con ex es de dé ini ion e des KRC ecueillis ( igu es 10-11), nous pou ons ai e une p oposi ion de dé ini ion e minologique, p ésen ée dans la igu e 12: P oje de ype spéci ique de pollu ion liée aux echnologies de l'in o ma ion e à l'è e ma é iels su no e en i onnemen na u el, pa exemple, le ca bone. L'exemple mon e numé ique ca ac é isé ins i u ions démoc a iques e les équilib es de pou oi . Deuxièmemen , la pollu ion des l'enche ê emen de la nou elle signi ica ion e de la signi ica ion o iginale de la ie pou écupé e des in o ma ions pe inen es (295 ca ac è es) Nom de l'au eu , basé su Mo i e al. 2024, Hasselbalch e al. 2022 e Ben- 16 Nous a ons égalemen ecueilli les KRC pe inen s illus an la p emiè e signi ica ion du e me pou la édac ion de l'en egis emen du e me concu en a in de elie les deux en egis emen s e de ou ni une no e su le lien séman ique en e les deux e mes. 21 Shaha 2018 RELEVANCE objec i éle é T ou e des KRC e des é é ences pe inen es MODEL Cha GPT-4- u bo LIMIT 3 dé ini ions Figu e 12. Dé ini ion e minologique édigée su la base de la écupé a ion de co pus e des KRC À ce s ade de no e analyse expé imen ale, nous a ons Je suis diplômé en d oi . In oduc ion des ou ils GenAI au p ocessus d'analyse des e mes T ou e des con ex es iches en connaissances (KRC) e des sou ces pe inen es Nous a ons d'abo d es é la capaci é des LLM à ou e des con ex es de dé ini ion. L'objec i é ai d'éc i e une commande qui en e ai les con ex es de dé ini ion les plus pe inen s dans des ci a ions sui ies d'une é é ence. Ap ès plusieu s en a i es, la echnique d'inci a ion illus ée à la igu e 13 a donné des ésul a s u iles. Cependan , il n'a pas endu spéci iquemen des con ex es de dé ini ion, ce qui, dans le cas considé é, n'es pas su p enan . L'analyse basée su le co pus a mon é que les con ex es de dé ini ion de la pollu ion des données son a es. L'in i e a en oyé des KRC u iles e des é é ences pe inen es pou la concep ion du co pus. En u ilisan une combinaison d'in i es sys ème e d'in i es s ep-back, nous ob enons le nomb e no only he esul s ele an o he new meaning o he e m, bu also in he desi ed o ma . By es ic ing he sea ch o speci ic ype o li e a u e (scien i ic) and limi ing de dé ini ions à eche che ( ois), nous a ons con ain LLM à p odui e la so ie la plus pe inen e ( oi l'in i e 2 dans la igu e 13). En ou e, nous a ons d'abo d posé une ques ion pou pe me e au LLM d'ac i e les connaissances géné ales (p omp 1 de la igu e 13), a an de lui demande de ou e les exemples les plus pe inen s. La igu e 13 p ésen e le es e ec ué su Cha GPT: obse é un biais cogni i : la es ic ion d'in e agi a ec les LLM a an de inalise l'analyse basée su le co pus es de enue un obs acle ca elle s'es a é ée nécessi e un au ocon ôle subs an iel. Dans l'é ape sui an e, nous a ons donc in odui des LLM pou ou e des KRC e des sou ces pe inen es, édige des dé ini ions in o mées des KRC, é ise des dé ini ions de DATE 13/05/2025 TECH- NIQUE géné a ion de données qui ans o me la ie S ep-back p omp ing, sys em p omp ing e mes (humains) e édige des dé ini ions pa le biais d'une in e ac ion "en boucle" a ec indi idus PROMPT Quelle es la di é ence en e la 1 "pollu ion des données" dé inie dans ces e mes " ype spéci ique de pollu ion ela ed o in o ma ion echnologies and digi al e a cha ac e ised by he inc easing p o essionnelle, sociale e quo idienne des 22 e leu en i onnemen d'une maniè e qui ne semble pas ê e données de p ocessus. ou des besoins de écupé a ion PROMPT T ou e les ois dé ini ions les plus pe inen es du e me les sou ces de chaque dé ini ion ou ée. Re ou ne les dé ini ions "pollu ion des données" dans la li é a u e scien i ique e 2 ou ni dans la lis e a ec le ésul a exac Les e mes "pollu ion des con o me à leu s capaci és o mula ion ou ée dans les ex es d'in o ma ions pe inen es e de "pollu ion numé ique"? Il y a une données" e "pollu ion numé ique" son liés mais dis inc s dans 1 champ l'objec i e d'applica ion: Pollu ion des données Focus: Les e e s né as es d'une ges ion excessi e ou mal gé ée des données, de leu collec e, de leu s ockage, de leu ai emen e de leu u ilisa ion. P incipaux poin s de p éoccupa ion: Su cha ge de données non pe inen es, biaisées ou noci es Coû s en i onnemen aux e sociaux des in as uc u es de g andes données Impac s su l'a en ion humaine, la ie p i ée e la p ise de décision Dis up ion des écosys èmes sociaux e d'in o ma ion Analogie: Compa able à la pollu ion chimique […] Con amina ion de l'en i onnemen de l'in o ma ion pa des sous-p odui s noci s. La pollu ion numé ique Focus: L'impac plus la ge des echnologies numé iques su l'en i onnemen e les essou ces. P incipaux poin s de p éoccupa ion: Consomma ion d'éne gie e emp ein e ca bone des appa eils, des se eu s e des éseaux Déche élec onique p o enan du ma é iel e des appa eils Impac du cycle de ie de la p oduc ion e de l'élimina ion des ou ils numé iques Analogie: compa able à la pollu ion indus ielle […] dommages physiques e écologiques causés pa les in as uc u es numé iques. Résumé de la di é ence La pollu ion des données conce ne le con enu e les conséquences des données elles-mêmes e leu s e e s socio-en i onnemen aux. La pollu ion numé ique conce ne le coû en i onnemen al des sys èmes numé iques qui sui ie de la é é ence bibliog aphique de la sou ce e de ses e URL. Voulez- ous une compa aison cô e à cô e pou plus de cla é ? s ocken , ansme en e p oduisen . L'in o ma ion numé ique es le ca bu an de la "émissions de données" nuisibles son di ulguées dans l'écosys ème numé ique, pe u ban les nou elle économie. Mais comme le ca bu an ca bone de l'ancienne économie, il pollue aussi. Des ins i u ions sociales e les in é ê s publics. Ben-Shaha O. 2018: Da a Pollu ion 679, Uni e si y o Chicago Public Law & Legal Theo y Pape Se ies. A ailable a : La pollu ion des données es l'impac néga i in e dépendan que la géné a ion, le s ockage, la manipula ion e le ai emen des données numé iques on su no e en i onnemen na u el, social e pe sonnel. Il s'agi de la manipula ion, de la dis ibu ion e de la géné a ion non du ables des essou ces de données. […] Hasselbalch G. e al. 2022: Pollu ion des données e éne gie […] Li e blanc pou une éne gie mondiale du able h ps: www. esea chga e.ne De elopmen Agenda on AI. A ailable a : publica ion2174889_Da a_Pollu ion_Powe Whi e_Pape _ o _a_Global_Sus ainable_De elopmen _Age- nda_Da a_on_AI_G y_by_Hasselbalch _wi h_con ibu ions_ om_ he_Pollu ion_Powe _PDP_G oup_a _Bonn_Sus ainable_AI Le labo a oi e 23 Le concep de pollu ion des données inclu la pollu ion de l'in o ma ion ou l'in luence (Özdemi 2016), el que in en é pa O am 1984. Cependan , la pollu ion de l'in o ma ion es quelque peu di é en e; "La con amina ion des sou ces d'in o ma ion pa des in o ma ions i éla i es, edondan es, non sollici ées e de aible aleu " ou comme le ci en Cai e Zhang (1996): "... es un as de messages épandus mais indési ables e qu'un jou , ces messages pou aien dé ini ion, un KRC, une ci a ion, ompeu (consis e en deux dé ini ions de Da a Pollu ion e Da a_Pollu ion_and_Taxa ion VANCE COM-1s pas un con ex e de dé ini ion, un KRC, une ci a ion, in luence p o ondémen la ie sociale po an MENT 2e un con ex e de dé ini ion, une ci a ion, une sou ce ou nie e des ésul a s néga i s bien cons ui s". 3e pas un con ex e de Taxa ion 2022)." Disponible à: RELEhigh h ps: www.academia.edu/76896486 une sou ce ou nie e bien cons ui e un au e e me), une sou ce ou nie mais mal cons ui e, pas un egis e scien i ique ( egis e académique) Figu e 13. Ce qui sui es une illus a ion de ce qui s'es passé. Ingénie ie apide pou la ges ion des e mes: eche che de KRC e de é é ences pe inen es a ec Cha GPT Bien que seulemen un des qua e con ex es de dé ini ion ou és pa l'app oche basée su le co pus ai é é en oyé, aux cô és de deux KRC, la so ie es pe inen e pou l'analyse du concep de pollu ion des données. P emiè emen , la so ie mon e que l'app oche basée su le co pus ne peu pas ê e con ou née pou sélec ionne les meilleu s con ex es de dé ini ion e les KRC, ainsi que pou é alue e icacemen la so ie du LLM. Deuxièmemen , Cha GPT a en oyé une sou ce qui n'a pas é é iden i iée pendan la phase de concep ion du co pus. Bien qu'il 17 appa ienne au egis e académique plu ô qu'à celui scien i ique, il peu s'a é e u ile dans l'analyse ul é ieu e de e mes séman iquemen liés e ê e u ilisé pou augmen e le co pus: le ma queu discu si ‚inclu ‛ in è e que la pollu ion de l'in o ma ion es un mé onym de la pollu ion des données, e les ma queu s ‚o ‛ e les ci a ions simples que l'in ollu ion es un synonyme de pollu ion de l'in o ma ion. Néanmoins, ce e oisième p oposi ion ai e pa Cha GPT comme con ex e de dé ini ion es ompeuse ca elle con ien deux dé ini ions d'un au e concep (pollu ion de l'in o ma ion) e aucune dé ini ion du concep eche ché. En ou e, dans une demande p écéden e, nous a ons u ilisé la même ins uc ion sans spéci ie que le ésul a a endu son les ci a ions, ce qui a en aîné des ci a ions e o mulées e des données ompeuses ( oi la igu e 24 en annexe). Rédac ion d'une dé ini ion ondée su le KRC Le es sui an consis ai à demande aux LLM de édige une dé ini ion sou enue pa une sélec ion de KRC. Nous a ons sélec ionné ois KRC: le con ex e de dé ini ion 1 (à la igu e 10) e les ex ai s des KRC 1 e 4 (appa aissan en g as à la igu e 11). La igu e 14 mon e ce essai a ec Cha GPT, DeepSeek e Pe plexi y. Ils son à l'in é ieu . 17 Dans le cad e d'ARTES, les hèses de maî ise son consul ées lo squ'il manque des sou ces spécialisées. En géné al, ils ne son pas u ilisés pou la cons uc ion de co pus spécialisés. Ils son considé és comme appa enan à un egis e académique plu ô qu'à un egis e scien i ique. 24 115b bG115a élabo a ion DATE 13/05/2025 d'une NIQUE 4. Ce dé ini ion Limi e de 300 PROMPT Élabo e la dé ini ion e minologique du e me "pollu ion des données" en moins de 300 ca ac è es su la base de ces con ex es iches en connaissances: La pollu ion des données es l'ensemble des dommages géné és pa les ac i i és économiques liées à la collec e, au s ockage e à l'u ilisa ion des données, qui on un impac ans e sal su les indi idus e leu en i onnemen . La pollu ion des données es égalemen un p oblème public qui dég ade un écosys ème en ie e non pas simplemen les sphè es indi iduelles des donneu s de données. La pollu ion des données n'es pas seulemen considé ée comme un ype d'impac en i onnemen al, mais plu ô comme les e e s néga i s in e dépendan s su les équilib es délica s de nos écosys èmes e en i onnemen s na u els, sociaux e pe sonnels. Le e me pollu ion des données es ac uellemen u ilisé pou souligne l'impac en i onnemen al néga i ès éel e ma é iel des g andes données. ca ac è es MODEL Cha GPT-4-- u bo DeepSeek-V3 Pe plexi é La pollu ion des données es le sous-p odui noci des ac i i és économiques liées, des données elles que la collec e, le s ockage e des écosys èmes na u els, ois les écosys èmes indi iduel e en i onnemen aux e d'e e s indi iduels qui indi idus à l'ensemble de la données, les dommages causés pa les ac i i és collec e, le s ockage, les l'u ilisa ion, e l'u ilisa ion, sociaux, pe sonnels e économiques e pe sonnels. en i onnemen al plus la ge, dé a o ables s'é enden au-delà de la pollu ion en i onnemen ale. (298 ca ac è es) Ca ac é is iques clés cap u ées: 1. dommages sys émiques […] me l'accen su la dég ada ion à g ande échelle, pas seulemen su les e e s indi iduels. 2. Racine économique […] Liens a ec la collec e, le s ockage e l'u ilisa ion des données. 3. Impac ans e sal […] A ec e les en i onnemen s ondée su le KRC TECH-Ze o sho men s. n'es pas le cas. Au-delà de la ie p i ée […] sys émiques causés pa les liées aux données impliquan ac i i és économiques, la qui pe u be la dég ada ion pe sonnels, a ec an à la Il s'agi d'un p oblème public, collec i , a ec des impac s in e connec és de açons simple ie p i ée des Les p éoccupa ions. 25 na u els, sociaux e pe sonnels en an que p oblème écologique ou public. Cela s'aligne a ec le cad e de la pollu ion des données de l'hype nym onmen al e Fai es-moi sa oi si ous COM o mulé de MENT ela i emen maniè e adéqua e, clai , assez concis o mulé de maniè e ela i emen clai , comme un en iconcise, a ec socié al chalin o ma ion qui adéqua e, o mulé de maniè e inadéqua e assez (deux énoncés), complexe supplémen ai e (pa le choix es moins clai ), a ec lenge. a ez un alignemen éle é à KRC RELE hau hau bas TECH-Ze o i comme ous les ajus emen s! des exemples assez concis de Figu e 14. Ce n'es pas le cas. Ingénie ie apide pou la ges ion des e mes: édac ion de dé ini ions in o mées pa KRC a ec Cha GPT, DeepSeek e Pe plexi y Les ois ésul a s semblen pe inen s pou la ges ion des e mes, e ce e mé hode peu ê e considé ée comme app op iée pou la édac ion de dé ini ions e minologiques a ec l'aide de LLM. En e e , la ou ni u e de KRC guide les LLM pou p odui e une dé ini ion de la signi ica ion nou ellemen éme gen e du e me. Les so ies de Cha GPT e DeepSeek semblen plus app op iées, pa appo à Pe plexi y. Dans l'annexe, à la igu e 25, nous ou nissons un exemple des isques liés à l'u ilisa ion d'ins uc ions insu isammen con ain es lo s de la ges ion de e mes subissan un changemen séman ique wi h LLMs. Re ising and imp o ing bio-de ini ion by LLMs Dans le es sui an , nous a ons demandé aux ou ils GenAI d'amélio e la dé ini ion que nous a ons élabo ée sans l'aide d'ou ils d'IA, su la base d'in o ma ions ecueillies, à sa oi di e s KRC, e que nous p oposons d'appele "bio-dé ini ion" ( igu e 15): OBJECTIF Amélio e la bio-dé ini ion DATE 13/05/2025 VANCE NIQUE LIMIT 300 cha ac e s PROMPT Imp o e his de ini ion o he e m ‚da a pollu ion‛: speci ic ype o pollu ion ela ed o les echnologies de l'in o ma ion e l'è e numé ique ca ac é isées pa la géné a ion c oissan e de données qui ans o men la ie p o essionnelle, sociale e quo idienne des indi idus e de leu en i onnemen d'une maniè e qui ne semble pas ê e con o me à leu s capaci és ou à leu s besoins pou écupé e des in o ma ions pe inen es; 32 Pou me e en é idence la double signi ica ion du e me, ARTES ou ni deux en egis emen s dis inc s: l'un pou le sens o iginal e l'au e pou le nou eau sens éme gen ( igu e 21-22), e une no e app o ondie su les e mes concu en s ( igu e 22). Figu e 21. Ce n'es pas le cas. L'in e ace ARTES DB mon an les deux en egis emen s de pollu ion de données pou dis ingue l'o iginal de la nou elle signi ica ion Figu e 22. Ce n'es pas le cas. L'in e ace ARTES DB mon an l'en ée pou la pollu ion de données 2, le concep nou ellemen appa u, ainsi que les in o ma ions su la pollu ion de données 1 dé inies comme un e me (e un concep ) concu en , y comp is une no e explica i e En in, la igu e 23 mon e les élémen s sui an s du schéma conçu pou c ée une collec ion d'ins uc ions e icaces pou la ges ion des e mes assis ée pa les LLM dans le cad e d'ARTES pa app oche expé imen ale: la page d'accueil de l'in e ace de collec e d'ins uc ions, un champ de ex e pou en egis e l'ins uc ion conçue, un champ de ex e pou ou ni un exemple de la so ie p odui e, la aille de so ie equise (en ca ac è es ou en mo s), une é alua ion de la quali é de l'ins uc ion (su la base de la so ie ob enue). 33 Figu e 23. Ce qui sui es une illus a ion de ce qui s'es passé. Un sys ème conçu pou c ée une collec ion d'ins uc ions e icaces pou la ges ion des e mes assis ée pa les LLM Rema ques de conclusion Ce e é ude a explo é le po en iel d'in ég a ion des ou ils GenAI dans l'analyse e minologique, en pa iculie pou la édac ion de dossie s de e mes dans la base de connaissances ARTES e le cad e pédagogique u ilisé pou l'enseignemen de la e minologie aux é udian s de maî ise en aduc ion à l'Uni e si é Pa is Ci é. Nous a ons sélec ionné le e me pollu ion de données qui p ésen e un changemen séman ique, comme é ude de cas, pou e ec ue une analyse explo a oi e e cons ui e un p o ocole pou une in e ac ion e icace a ec les LLM e les ou ils GenAI. Ce p o ocole es main enan in ég é au p og amme de o ma ion en e minologie au sein du p og amme de maî ise. Nous a ons égalemen mené une enquê e aup ès de 50 é udian s en maî ise en aduc ion, qui a mon é que la moi ié des é udian s u ilisen des LLM pou la édac ion de dossie s scolai es, ce qui en o ce enco e la nécessi é de les guide dans leu u ilisa ion e icace. Les ésul a s expé imen aux de no e é ude me en en é idence la aleu des ou ils co pus-linguis iques pou acili e l'analyse e minologique, pe me e la cons uc ion e l'o ganisa ion des connaissances concep uelles, ainsi que l'é alua ion de la quali é de la so ie des ou ils GenAI. Le p o ocole conçu pou l'in ég a ion de l'in elligence a i icielle à l'analyse e minologique a mon é que les ou ils GenAI peu en ê e u iles pou é ise e amélio e les dé ini ions e minologiques bio-d a ées, mais que l'in e en ion humaine es p imo diale. Ces ésul a s s'alignen su les a aux écen s su l'in ég a ion de l'in elligence a i icielle dans l'enseignemen e la eche che (c . Küble e al. 2024; Raus, Ma ioda 2024; San Ma ín 2024; Küble , 34 Pecman 2025) e en o cen les ecommanda ions clés qui en découlen , à sa oi la nécessi é de a o ise une app oche c i ique des echnologies d'in elligence a i icielle e de dé eloppe des mé hodes e icaces d'é alua ion des ésul a s géné és pa les machines. Les ésul a s héo iques de no e é ude me en en é idence le ôle c ucial des analyses explo a oi es dans le paysage ac uel des ou ils d'IA en é olu ion apide, en pa iculie dans la concep ion de schémas e icaces pou l'in ég a ion de l'AI géné ique e des LLM. La nécessi é d'une analyse humaine p éliminai e es au cœu de ce p ocessus. La maî ise des connaissances e des données linguis iques spéci iques au domaine es essen ielle pou é alue la quali é des ésul a s de GenAI e pou élabo e des ins uc ions e icaces pou ai e les éponses inexac es. Dans le con ex e de la e minologie, cela nécessi e une expe ise dans les concep s spécialisés e l'applica ion d'app oches basées su le co pus à l'analyse des e mes. Le co ps linguis ics eme ges as a key me hod o in o med in e ac ion wi h GenAI ools and p omp enginee ing. Un dé i no able encon é au cou s de no e é ude é ai le biais cogni i in odui pa la limi a ion délibé ée des in e ac ions LLM, qui exigeai une au odiscipline considé able. En éponse, le p o ocole p oposé dans ce documen p éconise une in ég a ion séquen ielle des ou ils GenAI à a e s les di é en es é apes de la écupé a ion d'in o ma ions e de l'analyse e minologique. Fu u e esea ch will ocus on es ing and e ining his p o ocol wi h ansla ion é udian s dans des cou s de e minologie. Nous isons à é end e la mé hodologie pou cou i ou es les é apes de la édac ion des dossie s e minologiques, dans le bu d'amélio e la écupé a ion e la géné a ion d'in o ma ions e minologiquemen pe inen es en in e ac ion a ec les ou ils GenAI. L'un des p incipaux objec i s du p o ocole es de dé eloppe une collec ion de p omp s hau emen e icaces pou la c éa ion d'en egis emen s de e mes. No e é ude a je é les bases pou cela, en o an un modèle pou la cons uc ion e l'é alua ion apides, adap é pou englobe di é en s modèles linguis iques, ypes de âches e ensembles de données linguis iques, e que nous con inue ons à es e , adap e e a ine dans d'au es é udes. REFERENCES Al ameemi Yase M. 2024: S a e-o - he-a Re iew o he Co pus Linguis ics Field om he Beginning Un il he De elopmen o Cha GPT. – Theo y and P ac ice in Language S udies 14(2), 423–431. A ailable a : h ps://doi.o g/10.17507/ pls.1402.13. ARTES. A ailable a : h ps://a es.app.uni -pa is-dide o . /a es-sym ony/web/app.php. Ballie Nicolas, Cho Dahn, Faye Bilal, Ke Zong-You, Ma ikainen Hanna, Pecman Mojca, Wisniewski Guillaume, Yunès Jean-Bap is e, Zhu Lichao, Zimina-Poi o Ma ia 2021: The SPECTRANS Sys em Desc ip ion o he WMT21 Te minology Task. – ACL Rolling Re iew, a New Ini ia i e o he Associa ion o Compu a ional Linguis ics, 818– 825. A ailable a : h p://www.s a m .o g/wm 21/pd /2021.wm -1.80.pd . Béna d Maud, Mes i ie Alexand a, Kuble Na alie, Zhu Lichao, Bawden Rachel, de la Cle ge ie E ic, Roma y Lau en , Huguin Ma hilde, Nominé Jean-F ancois, Peng Ziqian, Y on F ançois 2023: MaTOS: T aduc ion au oma ique pou la science ou e e [MaTOS: Machine T ansla ion o Open Science]. – Ac es de l'a elie 35 “Analyse e Reche che de Tex es Scien i iques” (ARTS)@TALN 2023, 8–15. A ailable a : h ps://aclan hology.o g/2023.jep aln eci al-a s.2.pd . Boons a Lee 2025: P omp Enginee ing. Whi e pape . A ailable a : h ps://www.kaggle.com/whi epape -p omp -enginee ing. Bou igaul Didie , L’Homme Ma ie-Claude, Jacquemin Ch is ian 2001: Recen Ad ances in Compu a ional Te minology, Ams e dam/Philadelphia: John Benjamins. Bou igaul Didie , Slodzian Monique 1999: Pou une e minologie ex uelle [Towa ds a Tex ual Te minology]. – Te minologies nou elles 19, 29–32. Casal J. Ellio , Kessle Ma 2023: Can Linguis s Dis inguish Be ween Cha GPT/AI and Human W i ing? A S udy o Resea ch E hics and Academic Publishing. – Resea ch Me hods in Applied Linguis ics 2(3), 100068. A ailable a : h ps://doi.o g/10.1016/j. mal.2023.100068. Cha GPT, based on GPT-4- u bo, eleased on he 6 h No embe 2023, OpenAI. A ailable a : h ps://cha gp .com. Condamines Anne 2005: Linguis ique de co pus e e minologie [Co pus Linguis ics and Te minology]. – Langages 157. La e minologie: na u e e enjeux, ed. L. Depecke , 36– 47. Condamines Anne 2022: Te minologie, In elligence A i icielle e Psychologie cogni i e: é lexions su les in e ac ions possibles dans l’é ude de la a ia ion en langues spécialisées [Te minology, A i icial In elligence and Cogni i e Psychology: Re lec ions on Possible In e ac ions in he S udy o Va ia ion in Specialised Languages]. – De Eu opa. Eu opean and Global S udies Jou nal, Special Issue on Mul ilingualism and Language Va ie ies in Eu ope in he Age o A i icial In elligence, Uni e si à di To ino, 131–148. Condamines Anne, Rebey olle Jose e 2001: Sea ching o and Iden i ying Concep ual Rela ionships ia a Co pus-Based App oach o a Te minological Knowledge Base (CTKB). – Recen Ad ances in Compu a ional Te minology, ed. D. Bou igaul , M.- C. L’Homme, C. Jacquemin, Ams e dam/Philadelphia: John Benjamins, 127–148. Da ies Ma k 2025: Co po a and AI/LLM: Compa ison o he P edic ions o LLMs (Cha GPT and Gemini) o Ac ual Co pus Da a (mainly om English-Co po a.o g). Whi e pape . A ailable a : h ps://www.english-co po a.o g/ai-llms/english-co po a-wi h-ai- llms.pd , alongside a ideo pos ed on he 18 h o Ma ch 2025. A ailable a : h ps://you u.be/WAzWoNzhZ9A?si=JT6TAhOMLkXjUoa4. DeepSeek, based on DeepSeek-V3-0324, 深度求索 (DeepSeek). A ailable a : h ps://cha .deepseek.com. EMT Compe ence F amewo k 2022. A ailable a : h ps://commission.eu opa.eu/sys em/ iles/2022- 11/em _compe ence_ wk_2022_en.pd . 36 Falgas Julien, Robe Pascal 2023: P ésen e l’IA comme une é idence, c’es empêche de é léchi au numé ique ( ep is su le i e: Commen le discou s média ique su l’IA empêche d’en isage d’au es possibles) [P esen ing AI as a Fac P e en s Re lec ion on Digi al Technologies (based on he i le: How Media Discou se on AI P e en s Conside ing O he Possibili ies)]. – The con e sa ion, 19 oc ob e 2023. A ailable a : h ps:// hecon e sa ion.com/commen -le-discou s-media ique-su -lia-empeche- den isage -dau es-possibles-211766. Fina di Ky ia 2023: The Pa adox o ou Time and Role o Applied Linguis s in i : Con é ence donnée à l’occasion du webinai e 2023 de l’AFLA. A ailable a : h p://www.a la- asso.o g/webinai e-2023. Gledhill Ch is ophe , Küble Na alie 2015: How T ainee T ansla o s Analyse Lexico- G amma ical Pa e ns. – Jou nal o Social Sciences 11(3): Special issue on Ph aseology, Ph aseodidac ics and Cons uc ion G amma (s), ed. M. I. González-Rey, 162–178. Humbley John 2022: The Recep ion o Wüs e ’s Gene al Theo y o Te minology. – Theo e ical Pe spec i es on Te minology: Explaining Te ms, Concep s and Specialized Knowledge, ed. P. Fabe , M.-C. L’Homme, Book coll. ‚Te minology and Lexicog aphy Resea ch and P ac ice‛, Ams e dam/Philadelphia: John Benjamins, 15–36. IATE. A ailable a : h p://ia e.eu opa.eu. IGI Global Dic iona y. A ailable a : h ps://www.igi-global.com/dic iona y. ISO – TC 37 Language and Te minology – ISO S anda d 1087:2019(en) Te minology Wo k and Te minology Science: Vocabula y. A ailable a : h ps://www.iso.o g/obp/ui/#iso:s d:iso:1087:ed-2: 1:en. ISO – TC 37 Language and Te minology – ISO S anda d 704:2022(en) Te minology Wo k – P inciples and Me hods. A ailable a : h ps://www.iso.o g/obp/ui/en/#iso:s d:iso:704:ed-4: 1:en. ISO/TC 37/SC 3/WG 6 Te minology Managemen and A i icial In elligence – ISO S anda d 5078:2025(en) Managemen o Te minology Resou ces – Te minology Ex ac ion. A ailable a : h ps://www.iso.o g/obp/ui/en/#iso:s d:iso:5078:ed- 1: 1:en. ISO/TC 37/SC 3/WG 6 Te minology Managemen and A i icial In elligence – ISO S anda d 12620-1:2022 Managemen o Te minology Resou ces – Da a Ca ego ies – Pa 1: Speci ica ions. A ailable a : h ps://www.iso.o g/obp/ui/en/#iso:s d:iso:12620:-1:ed-1: 1:en. Kilga i Adam, Baisa Ví , Buš a Jan, Jakubíček Miloš, Ko ář Voj ěch, Michel ei Jan, Rychlý Pa el, Suchomel Ví 2014: The Ske ch Engine: Ten Yea s On. – Lexicog aphy 1, 7–36. 37 Küble Na alie, Ma ikainen Hanna, Mes i ie Alexand a, Pecman Mojca 2024: Pos -edi ing Neu al Machine T ansla ion in Specialised Languages: he Role o Co po a in he T ansla ion o Ph aseological S uc u es. – Recen Ad ances in Mul iwo d Uni s in Machine T ansla ion and T ansla ion Technology, ed. I. J. Mon i, G. Co pas Pas o , R. Mi ko , C. Manuel Hidalgo-Te ne o, Cu en Issues in Linguis ic Theo y 366, Ams e dam/Philadelphia: John Benjamins, 57–78. Küble Na alie, Pecman Mojca 2012: The ARTES Bilingual LSP Dic iona y: om Colloca ion o Highe O de Ph aseology. – Elec onic Lexicog aphy, ed. S. G ange , M. Paquo , Ox o d: Ox o d Uni e si y P ess, 187–209. Küble Na alie, Pecman Mojca 2025: Co pus Linguis ics: a Dinosau o an Elephan in he IA Room? A Wo d om Te minology and T ansla ion S udies Pe spec i e: Phd Semina – Win e school – Fo eign Li e a u es and Languages school, 5–6 Feb ua y 2025, Uni e si à di Ve ona, I aly. Leona di Na ascia 2025: Te minology Science, In e na ional Languages, and Knowledge Communica ion. – Te minology Th oughou His o y. A discipline in he Making, ed. K. Wa bu on, J. Humbley, Te minology and Lexicog aphy Resea ch and P ac ice 24, Ams e dam/Philadelphia: John Benjamins Publishing Company, 148– 166. L’Homme Ma ie-Claude 2024a: Managing Polysemy in Te minological Resou ces. – Te minology 30(2), 216–249. L’Homme Ma ie-Claude 2024b: Se en Good Reasons o a Be e Accoun o Fine-g ained Polysemy in Te minological Resou ces. – Te minologija 31, 6–23. A ailable a : h ps://jou nals.lki.l / e minologija/a icle/ iew/2407/2408. Lomba d Alizée, Huyghe Richa d, Ba que Lucie, G as Do iane 2023: Regula Polysemy and No el Wo d-sense Iden i ica ion. – The Men al Lexicon 18(1), 94–119. Lommel A le 2024: The Rise o La ge Language Models In o med by no so La ge Co po a o T aining Da a. – Digi al T ansla ion 11/1, 73–84. A ailable a : h ps://doi.o g/10.1075/d .24006.lom. Meye Ing id 2001: Ex ac ing Knowledge-Rich Con ex s o Te minog aphy: A Concep ual and Me hodological F amewo k. – Recen Ad ances in Compu a ional Te minology, ed. D. Bou igaul , Ch. Jacquemin, M.-C. L’Homme, Ams e dam/Philadelphia: John Benjamins, 279–302. Meye Ing id, Bowke Lynne, Eck Ka en 1992: Cogni e m: An Expe imen in Building a Te minological Knowledge Base. – P oceedings o 5 h EURALEX In e na ional Cong ess on Lexicog aphy, Tampe e, Finland. Tampe e: S udia T ansla ologica, 159– 172. Michel Jean-Bap is e, Shen Yuan Kui, Aiden A i a P esse , Ve es Ad ian, G ay Ma hew K., B ockman William, The Google Books Team, Picke Joseph P., Hoibe g Dale, 38 Clancy Dan, No ig Pe e , O wan Jon, Pinke S e en, Nowak Ma in A., Aiden E ez Liebe man 2011: Quan i a i e Analysis o Cul u e Using Millions o Digi ized Books. – Science 331(6014), 176–82. A ailable a : h ps://pubmed.ncbi.nlm.nih.go /21163965. Pecman Mojca 2012: Ten a i eness in Te m Fo ma ion: a S udy o Neology as a Rhe o ical De ice in Scien i ic Pape s. – Neology in Specialized Communica ion, ed. M. Te esa Cab é Cas ell í, Rosa Es opá Bago , Ma ia C. Va gas Sie a. – Special issue o Te minology 18(1), 27–58. Pecman Mojca 2014: Va ia ion as a Cogni i e De ice: How Scien is s Cons uc Knowledge Th ough Te m Fo ma ion. – Te minology 20(1), 1–24. Pecman Mojca 2018: Langue e cons uc ion de connaisSENSes. Ene gie lexico-discu si e e po en iel sémio ique des sciences [Language and he Cons uc ion o Meaning and Knowledge: Lexico-Discu si e Ene gy and he Semio ic Po en ial o Science]: monog aphie, p é ace de M.-C. L’Homme. Pa is: Edi ions L’Ha ma an. Pecman Mojca 2021: 10 h Anni e sa y o he ARTES Te minological and Ph aseological Da abase. – S ije od iječi: e minološki i e minog a ski ogledi (“The wo ld o wo ds: Te minological and e minog aphic discussions), ed. I. B ač, A. Os oški Anić, Izda alacko izdanje Ins i u a za h a ski jezik i jezikoslo lje (Publica ion o he Ins i u o C oa ian language and linguis ics, Zag eb), 301–324. Pecman Mojca, Küble Na alie 2011: ARTES: An Online Lexical Da abase o Resea ch and Teaching in Specialized T ansla ion and Communica ion. – P oceedings om In e na ional Wo kshop on Lexical Resou ces (WoLeR) 2011 a ESSLLI, 1–5 Augus 2011, Ljubljana, Slo enia, 87–93. A ailable a : h p://alpage.in ia. /~sago /pub/WoLeR_2011_p oceedings.pd . Pecman Mojca, Küble Na alie 2022: Tex Gen es and Te minology. – Theo e ical Pe spec i es on Te minology: Explaining Te ms, Concep s and Specialized Knowledge, ed. P. Fabe , M.-C. L’Homme, Book coll. Te minology and Lexicog aphy Resea ch and P ac ice, Ams e dam/Philadelphia: John Benjamins, 263–289. Pe plexi y, based on GPT-4o/Claude 4.0 Sonne , eleased on he 6 h o May 2025, Pe plexi y AI. A ailable a : h ps://www.pe plexi y.ai. P asznik Ba osz, Robe Lew 2025: Dic iona ies Ve sus AI Tools Th ough he Eyes o English Majo s: In e na ional Jou nal o Lexicog aphy 38(2), 140–158. A ailable a : h ps://doi.o g/10.1093/ijl/eca 005. Ras ie F ançois 2021: Da a s co po a. – L’in elligence a i icielle des ex es. Des algo i hmes à l’in e p é a ion [The A i icial In elligence o Tex s: F om Algo i hms o In e p e a ion] 15, ed. D. Maya e, L. Vanni, coll. Le es numé iques, Pa is: Édi ions Hono é Champion, 203–246. 39 Raus Rachele, Ma ioda Ma ia Ma ghe i a 2024: L’in elligence a i icielle en salle de classe: la pe cep ion des é udian es e des é udian s [A i icial In elligence in he Class oom: S uden s’ Pe cep ions]. – Mul ilinguisme eu opéen e IA: en e d oi , aduc ion e didac ique des langues/Mul ilinguismo eu opeo e IA a di i o, aduzione e dida ica delle lingue/Eu opean Mul ilingualism and A i icial In elligence: The Impac s on Law, T ansla ion and Language Teaching, ed. R. Raus, F. Bisiani, M. M. Ma ioda, M. Ton i, De Eu opa, Special Issue, 221–231. Renou An oine e 2020: Seman ic Neology. Challenges in Ma ching Co pus-based Seman ic Change o Real-wo ld Change. – Co po a and he Changing Socie y. S udies in he E olu ion o English, ed. P. Rau ionaho, A. Nu mi, J. Klemola, Ams e dam/Philadelphia: John Benjamins, 79–112. Riehmann Pa ick, G uendl Henning, Po has Ma in, T enkmann Ma in, S ein Benno, F öhlich Be nd 2012: WORDGRAPH: Keywo d-in-Con ex Visualiza ion o NETSPEAK’s Wildca d Sea ch. – IEEE T ansac ions on Visualiza ion and Compu e G aphics 18(9), 1411–1423. A ailable a : h ps://downloads.webis.de/publica ions/pape s/ iehmann_2012.pd . San Ma ín An onio P. 2024: Wha Gene a i e A i icial In elligence Means o Te minological De ini ions. – P oceedings o he 3 d In e na ional Con e ence on Mul ilingual Digi al Te minology Today (MDTT 2024), G anada: CEUR-WS. A ailable a : h ps://ceu -ws.o g/Vol-3703/pape 1.pd . de Sch y e Gilles-Mau ice 2023: Gene a i e AI and Lexicog aphy: The Cu en S a e o he A Using Cha GPT. – In e na ional Jou nal o Lexicog aphy 36(4), 355–387. Schulho Sande , Michael Ilie, Nishan Balepu , Kons an ine Kahadze, Amanda Liu, Chenglei Si, Yinheng Li, Aayush Gup a, HyoJung Han, Se ien Schulho , P ana Sandeep Dulepe , Sau a Vidyadha a, Dayeon Ki, Swe a Ag awal, Chau Pham, Ge son K oiz, Feileen Li, Hudson Tao, Ashay S i as a a, He ande Da Cos a, Saloni Gup a, Megan L. Roge s, Inna Goncea enco, Giuseppe Sa li, Igo Galynke , Denis Pesko , Ma ine Ca pua , Jules Whi e, Shyamal Anadka , Alexande Hoyle, Philip Resnik 2025: The P omp Repo : A Sys ema ic Su ey o P omp Enginee ing Techniques. A ailable a : h ps://a xi .o g/pd /2406.06608. Te mium Plus. A ailable a : h ps://www.b b. e miumplus.gc.ca. UNTERM. A ailable a : h ps://un e m.un.o g/un e m2/en. Vezzani Fede ica, Di Nunzio Gio gio, Ma ia Cos a Ru e 2023: ISO S anda ds o Te minology Resou ces Managemen . A e They FAIR Enough? – Digi al T ansla ion 10/2, Ams e dam/Philadelphia: John Benjamins, 233–252. A ailable a : h ps://doi.o g/10.1075/d .00009. ez. Vi ine Linguis ique. A ailable a : h ps:// i inelinguis ique.oql .gou .qc.ca. 40 Wilkinson Ma k D., Dumon ie Michel, Aalbe sbe g IJsb and Jan, Apple on Gab ielle 2016: The FAIR Guiding P inciples o Scien i ic Da a Managemen and S ewa dship. – Scien i ic Da a 3, 160018. A ailable a : h ps://doi.o g/10.1038/sda a.2016.18. WIPO. A ailable a : h ps://wipopea l.wipo.in / /linguis ic. Wüs e Eugen 1968: The Machine Tool./La Machine-Ou il. An In e lingual Dic ona y o Basic Concep s Comp ising an Alphabe cal Dic onna y and a Classi ied Vocabula y Wi h De ini ons and Illus a ions: English-F ench Mas e Volume, Lond es, Technical P ess. Aslib, 173 p. Zhu Lichao, Zimina Ma ia, Béna d Maud, Namda Behnoosh, Ballie Nicolas, Wisniewski Guillaume, Yunès Jean-Bap is e 2023: In es iga ing Techniques o a Deepe Unde s anding o Neu al Machine T ansla ion (NMT) Sys ems Th ough Da a Fil e ing and Fine- uning S a egies. – P oceedings o he Eigh h Con e ence on Machine T ansla ion, Singapo e, Associa ion o Compu a ional Linguis ics, 275–281. Re e ences o he ex s on da a pollu ion (used o he co pus and/o appea ing in he ou pu s o GenAI ools) Ben-Shaha Om i 2018: Da a Pollu ion. – Uni e si y o Chicago Public Law & Legal Theo y Pape Se ies 679, 104–159. Cao Yinzhi, Fangxiao Yu Alexande , Aday And ew, S ahl E ic, Me wine Jon, Yang Jun eng 2018: E icien Repai o Pollu ed Machine Lea ning Sys ems ia Causal Unlea ning. – P oceedings o 2018 ACM Asia Con e ence on Compu e and Communica ions Secu i y, Incheon, Republic o Ko ea, 4–8 June 2018 (ASIA CCS ’18). Cas elluccia Claude, Kaa a Mohamed Ali 2009: Owne -Cen ic Ne wo king (OCN): Towa d a Da a Pollu ion-F ee In e ne . – P oceedings o he 2009 Nin h Annual In e na ional Symposium on Applica ions and he In e ne , 169–172. Ge sen F ed 2022: Da a Pollu ion and Taxa ion: Mas e ’s Thesis, Execu i e Mas e Cybe Secu i y, De ended on he 31s o Ma ch 2022, Uni e si ei Leiden, Ne he lands. Hasselbalch G y 2021: Da a E hics o Powe : A Human App oach in he Big Da a and AI E a, Glos (UK): Edwa d Elga . Hasselbalch G y 2022: Da a Pollu ion & Powe , Whi e Pape o a Global Sus ainable Agenda on AI, The Sus ainable AI Lab, Bonn Uni e si y. Mo i Leona do, F ancey Alizée, Me le Tobias 2024: Da a Pollu ion: De ini ion and Policy Responses. – P oceedings o he 16 h IFIP WG 8.5 In e na ional Con e ence, Elec onic Pa icipa ion (ePa 2024), Ghen , Belgium, Sep embe 3–5 2024, 147–162. Zimme li Wal he Ch. 1986: Who is o Blame o Da a Pollu ion? On Indi idual Mo al Responsibili y Wi h In o ma ion Technology. – Philosophy and Technology II: 41 In o ma ion Technology and Compu e s in Theo y and P ac ice, ed. C. Mi cham, A. Huning, Do d ech /Bos on: D. Reidel, 291–305. APPENDIX Figu e 24 shows a p omp wi hou he speci ica ion ‚wi h he exac wo ding ound in he ex s‛, and he ou pu consis ing o wo e oneous, made-up con ex s, whe e he de ini ion o in o ma ion pollu ion is c edi ed o da a pollu ion. Ne e heless, he p oposal by Cha GPT ha ‚da a pollu ion encompasses he con amina ion o in o ma ion sou ces…‛, can be ega ded as ue, i we ake in o accoun he seman ic ela ion be ween da a pollu ion and in o ma ion pollu ion e ealed by he discu si e ma ke o me onymy ‚encompasses‛, and acco ding o which in o ma ion pollu ion is a pa o da a pollu ion. The e o mula ion by LLMs ‚The concep o da a pollu ion includes in o ma ion pollu ion‛ in o ‚da a pollu ion encompasses [de ini ion o in o ma ion pollu ion] …‛ is espec ul o knowledge ep esen a ion. Howe e , in e minological analysis, i is pa amoun o dis inguish seman ically ela ed e ms, all he mo e so when hey a e nea -like synonyms. GOAL Finding de ini ional con ex s and hei e e ences MODEL Cha GPT-4- u bo DATE 13/05/2025 TECH- NIQUE Sys em p omp ing LIMIT 3 de ini ions PROMPT Find h ee mos ele an de ini ions o he e m ‚da a pollu ion‛ in scien i ic li e a u e and p o ide he sou ces o each de ini ion ound. Re u n he de ini ions in he lis ollowed by he bibliog aphical e e ence o he sou ce and i s URL. OUTPUT Da a pollu ion e e s o he ha m ul ‚da a emissions‛ leaked in o he digi al ecosys em, dis up ing social ins i u ions and public in e es s. This concep e hinks he ha ms he da a economy c ea es and he way hey ha e o be egula ed. Ben-Shaha O. 2018: Da a Pollu ion 679, Uni e si y o Chicago Public Law & Legal Theo y Pape Se ies. A ailable a : h ps://chicagounbound.uchicago.edu/public_law_and_legal_ heo y/699 Da a pollu ion is he in e ela ed ad e se impac ha he gene a ion, s o ing, handling, and p ocessing o digi al da a has on ou na u al en i onmen , social en i onmen , and pe sonal en i onmen . I is he unsus ainable handling, dis ibu ion, and gene a ion o da a esou ces. Hasselbalch G. e al. 2022: Da a Pollu ion & Powe - Whi e Pape o a Global Sus ainable De elopmen Agenda on AI. A ailable a : h ps://www. esea chga e.ne /publica ion/362174889_Da a_Pollu ion_Powe _- _Whi e_Pape _ o _a_Global_Sus ainable_De elopmen _Agenda_on_AI_by_G y_Hasselbalc h_wi h_con ibu ions_ om_ he_Da a_Pollu ion_Powe _DPP_G oup_a _Bonn_Sus ainable_ AI_Lab