Dashboard IA culturelle
Type : application
Thème : culture_and_recreation
Mots-clés : analyse-de-donnees,basilic,biais,compar-ia,culture,dashboard,ia,intelligence-artificielle,joconde,streamlit,text-mining,tf-idf

### 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](https://comparia.beta.gouv.fr/)** 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>