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dc.contributor.authorAbid, Lydia-
dc.contributor.authorBounif, Yasmine-
dc.contributor.authorAmroun, K. ; promoteur-
dc.contributor.authorElsakaan, N.;promoteur-
dc.date.accessioned2024-12-01T13:42:03Z-
dc.date.available2024-12-01T13:42:03Z-
dc.date.issued2024-07-01-
dc.identifier.other004MAS/1335-
dc.identifier.other004MAS/1335-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/24800-
dc.descriptionOption :intelligence artificielleen_US
dc.description.abstractCe travail se penche sur la détection des contenus textuels produits par l'intelligence artificielle générative à l'aide des techniques de traitement automatique du langage naturel. Nous avons réalisé un état de l'art des approches récentes pour distinguer les textes écrits par des humains de ceux produits par des modèles génératifs avancés. Suite à cette analyse, nous avons développé une approche en utilisant un grand modèle de langage pour améliorer la précision de la détection. Les résultats obtenus démontrent l'efficacité de certaines techniques tout en mettant en évidence les défis rencontrés, notamment la complexité croissante des modèles génératifs. Notre étude offre une vue d'ensemble des solutions pertinentes disponibles et propose des axes d'amélioration pour une détection plus fiable des contenus générés par IA.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderramane Mira-Bejaiaen_US
dc.subjectDétection d'IA : Apprentissage automatique : IA géné- rative : Apprentissage profonden_US
dc.titleDétection par approche d'analyse du langage naturel des contenus produits par intelligence artificielle générative.en_US
dc.typeThesisen_US
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