@inproceedings{bouchiba-etal-2025-vers,
    title = "Vers des {RAG}s int{\'e}grant v{\'e}racit{\'e}, subjectivit{\'e} et explicabilit{\'e}",
    author = "Bouchiba, Alae  and
      Chifu, Adrian-Gabriel  and
      Fournier, S{\'e}bastien  and
      Goeuriot, Lorraine  and
      Mulhem, Philippe",
    editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric  and
      Chifu, Adrian-Gabriel  and
      Pinel-sauvagnat, Karen  and
      Favre, Benoit  and
      Maes, Eliot  and
      Nurbakova, Diana",
    booktitle = "Actes de l'atelier Intelligence Artificielle g{\'e}n{\'e}rative et {\'E}DUcation : Enjeux, D{\'e}fis et Perspectives de Recherche 2025 (IA-{\'E}DU)",
    month = "6",
    year = "2025",
    address = "Marseille, France",
    publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/corrections-2025-10/2025.jeptalnrecital-iaedu.17/",
    pages = "149--155",
    language = "fra",
    abstract = "Cet article introduit X-RAG-VS , un cadre pour int{\'e}grer v{\'e}racit{\'e} , subjectivit{\'e} et explicabilit{\'e} dans les syst{\`e}mes RAG , en r{\'e}ponse aux besoins {\'e}ducatifs. {\`A} travers des cas d{'}usage et l{'}analyse de mod{\`e}les existants , nous montrons que ces dimensions restent insuffisamment prises en compte. Nous proposons une approche unifi{\'e}e pour des r{\'e}ponses plus fiables , nuanc{\'e}es et explicables."
}