Vers des RAGs intégrant véracité, subjectivité et explicabilité

Alae Bouchiba, Adrian-Gabriel Chifu, Sébastien Fournier, Lorraine Goeuriot, Philippe Mulhem


Abstract
Cet article introduit X-RAG-VS , un cadre pour intégrer véracité , subjectivité et explicabilité dans les systèmes RAG , en réponse aux besoins éducatifs. À travers des cas d’usage et l’analyse de modèles existants , nous montrons que ces dimensions restent insuffisamment prises en compte. Nous proposons une approche unifiée pour des réponses plus fiables , nuancées et explicables.
Anthology ID:
2025.jeptalnrecital-iaedu.17
Volume:
Actes de l'atelier Intelligence Artificielle générative et ÉDUcation : Enjeux, Défis et Perspectives de Recherche 2025 (IA-ÉDU)
Month:
6
Year:
2025
Address:
Marseille, France
Editors:
Frédéric Bechet, Adrian-Gabriel Chifu, Karen Pinel-sauvagnat, Benoit Favre, Eliot Maes, Diana Nurbakova
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA \\& ARIA
Note:
Pages:
149–155
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-iaedu.17/
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Alae Bouchiba, Adrian-Gabriel Chifu, Sébastien Fournier, Lorraine Goeuriot, and Philippe Mulhem. 2025. Vers des RAGs intégrant véracité, subjectivité et explicabilité. In Actes de l'atelier Intelligence Artificielle générative et ÉDUcation : Enjeux, Défis et Perspectives de Recherche 2025 (IA-ÉDU), pages 149–155, Marseille, France. ATALA \\& ARIA.
Cite (Informal):
Vers des RAGs intégrant véracité, subjectivité et explicabilité (Bouchiba et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
Copy Citation:
PDF:
https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-iaedu.17.pdf