Dashboard IA culturelle

Dashboard IA Culturelles : Analyse des usages et des biais

Description : Réalisé dans le cadre de la Saison 4 d'Open Data University pour le Ministère de la Culture, ce dashboard interactif explore la place de la culture francophone dans les modèles d'intelligence artificielle générative.

L'outil s'appuie sur les données de conversations réelles issues de la plateforme Compar:IA et les croise avec les référentiels majeurs du Ministère de la Culture : Joconde (988 000 objets des musées de France) et Basilic (86 000 équipements culturels).

Principales fonctionnalités :

• Analyse de Biais : Mesure des écarts de représentation (temporels, géographiques, artistiques) entre les réponses des IA et la réalité des collections nationales via un pipeline TF-IDF.
• Performance & Winrate : Comparaison de 28 familles de modèles sur leur capacité à satisfaire les utilisateurs en contexte francophone.
• Impact Environnemental : Estimation de la consommation énergétique (kWh) et de l'empreinte carbone (CO2) par modèle.
• Arena : Explorateur de conversations permettant d'auditer les duels de modèles et les retours utilisateurs.

Détails techniques :

• Backend : Python, Polars (pour le traitement haute performance de 1 Go de données), Scikit-learn (TF-IDF).
• Frontend : Streamlit (Multi-pages).
• Données : Plus de 418 000 conversations analysées (données arrêtées à mars 2026).

Équipe projet (Université de Tours - Master MECEN) :

• Abdul BALOGOUN : Data Engineering & Pipeline Polars.

• Jawad GRIB : Design UI/UX & Intégration Streamlit.

• Alexis VINCENT : Backend, calculs de métriques & Analyse de biais.

  Plus de détails sur le repo GitHub : https://github.com/alexisvincent37/dashboard_IA_culturelles