Bienvenue dans notre série de l’été 2023 en 5 épisodes : comment préparer un concours avec les agents conversationnels et autres outils de l’IA ?

Pour ce premier billet nous verrons comment mieux comprendre et approfondir les thématiques et notions à acquérir et maîtriser.

1. Approfondir et développer un programme de révisions

Nous pouvons être un peu démunis devant un programme de révisions, car chaque thématique semble à elle seule recouvrir un vaste champ d’informations.

→ Utiliser un agent conversationnel permet d’approfondir ces thématiques et de les organiser en sous-thèmes.

En voici deux exemples avec ChatGPT :

Nous lui demandons d’abord de dégrossir le thème de révision  de culture générale du concours de Conservateur des bibliothèques intitulé « Les grandes évolutions de la société » afin d’envisager les différents axes de révisions possibles sous ce titre générique. Voici sa réponse :

Puis nous l’interrogeons de manière à trouver quelques références bibliographiques utiles (même si le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche propose déjà une bibliographie très complète) :

Ces exemples sont déjà très intéressants.

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Dans un second temps faisons-le travailler sur une thématique plus précise : “l’environnement professionnel des bibliothèques”.

Voilà de quoi se mettre au travail ! Cependant, ChatGPT est dans ce cas plus limité sur les conseils de lecture car il ne propose que des livres qui – aussi intéressants soient-ils – ne sont qu’en anglais et pas vraiment utiles pour un concours français.

2. Comprendre un concept

Et si nous ne maîtrisons pas bien certains concepts, ou certaines définitions ?

→ Là encore l’IA peut nous accompagner dans notre auto-formation

Premier exemple avec ChatGPT :

Si cette définition peut être un point de départ (utile mais non suffisant) pour approfondir le concept, ChatGPT est parfois inefficace sur des termes plus techniques et liés au métier. Ainsi il échoue à nous donner une définition correcte de la transition bibliographique (ci-dessous un extrait de sa réponse).

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Second exemple avec Perplexity qui est un autre agent conversationnel. ll apporte une réponse plus satisfaisante à cette même question sur la définition de la transition bibliographique.

Perplexity cite ses sources  (cliquables) et nous permet d’en évaluer la validité. De plus les questions ajoutées sous la mention « related » nous invitent à approfondir le sujet. En termes de fiabilité des réponses et de perspectives grâce aux sources citées, Perplexity nous semble à ce titre plus intéressant dans cette fonction.

A suivre au prochain épisode : “2/5 : des outils pour faciliter les révisions“