Alineado con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) globales y enfoques multidisciplinarios que integran la IA con la sostenibilidad, esta investigación presenta un marco innovador de IA para analizar la poesía francesa moderna. Aplica técnicas de extracción de características (TF-IDF y Doc2Vec) y algoritmos de aprendizaje automático (especialmente SVM) para crear un modelo que clasifica objetivamente los poemas según sus atributos estilísticos y temáticos, trascendiendo los análisis subjetivos tradicionales. Este trabajo demuestra el potencial de la IA en el análisis literario y el intercambio cultural, destacando la capacidad del modelo para facilitar la comprensión intercultural y mejorar la educación en poesía. La eficiencia del modelo de IA, en comparación con los métodos tradicionales, muestra promesas en la optimización de recursos y la reducción del impacto ambiental de la educación. La investigación futura refinara los aspectos técnicos del modelo, asegurando efectividad, equidad y personalización en la educación. Ampliar el alcance del modelo a varios estilos y géneros poéticos mejorará su precisión y generalizabilidad. Además, los esfuerzos se centrarán en una implementación equitativa de herramientas de IA para el acceso a una educación de calidad. Esta investigación ofrece perspectivas sobre el papel de la IA en el avance de la educación poética y en la contribución a los objetivos de sostenibilidad. Al superar las limitaciones descritas e integrar el modelo en plataformas educativas, establece un camino para desarrollos impactantes en la poesía computacional y la tecnología educativa.