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
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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.
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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.
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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.
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De elopmen Agenda on AI. A ailable a :
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h_wi h_con ibu ions_ om_ he_Da a_Pollu ion_Powe _DPP_G oup_a _Bonn_Sus ainable_
AI_Lab