Intelligence artificielle : comprendre, analyser et interpréter
Résumé
L'Intelligence artificielle (IA) connait une période faste marquée par des
résultats scientifiques majeurs et, conséquemment, une intégration
rapide dans les activités humaines bouleversant ainsi les pratiques et
les usages. Ces résultats ont été obtenus grâce au perfectionnement
des méthodes d'apprentissage automatique et, surtout,
d'apprentissage profond à partir desquelles sont conçus les systèmes
d'IA. Les méthodes d'apprentissage permettent de traiter de grands
volumes de données et d'en extraire des régularités statistiques utiles
pour résoudre des problèmes spécifiques (e.g. détection d'objets,
traduction). En sciences humaines et sociales (SHS), ces méthodes
sont utilisées de manière croissante en réponse à la massification des
corpus (e.g. textuels, cartographiques, iconographiques) et constituent
une nouvelle approche méthodologique ouvrant des perspectives de
recherche.
Cependant, les méthodes d'apprentissage demeurent complexes et
nécessitent une expertise dont les chercheur.e.s non spécialistes
peuvent difficilement se saisir. Cette complexité est un frein à leur
application en SHS, pour la mise en oeuvre technique ainsi que pour la
formulation des questions de recherche et pour l'interprétation des
résultats. Ainsi, le séminaire Intelligence artificielle centrée humain :
applications pour les sciences humaines et sociales s'attachera à
explorer, étudier et mettre en oeuvre des approches pour l'analyse de
corpus par des chercheur.e.s non spécialistes de l'IA.