Descriptif
Intelligence artificielle et sciences des données font l’objet d’une effervescence intense dans l’espace public. En effet, le perfectionnement des techniques d’apprentissage qui s’appuient sur des bases de données toujours plus volumineuses ouvre de nouvelles opportunités. Comme pour toute innovation technologique s’opposent des discours enthousiastes et critiques : tantôt ces technologies constituent un axe majeur d’innovation et de progrès, tantôt une menace pour l’humanité. Pour les utilisateurs, la situation est paradoxale : ils oscillent entre une perception positive des services rendus et une inquiétude face à l’exploitation de leurs traces.
L’objectif de ce cours est de prendre au sérieux les représentations de ces technologies telles qu’elles s’expriment dans les discours mais aussi dans des formes artistiques et de les confronter à la réalité de ce que peuvent produire les algorithmes associés à des bases de données de plus en plus importantes.
Comment les sciences sociales et les humanités peuvent nous aider à y voir plus clair dans ces débats?
Objectifs pédagogiques
L’objectif de ce cours est d’analyser les enjeux sociaux, éthiques et économiques liés à l’intelligence artificielle et aux sciences des données afin de développer une posture réflexive et responsable quand vous serez amené.e.s à développe, utiliser, vendre ces technologies.
Diplôme(s) concerné(s)
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
- Crédit d'Option 3A acquis : 2
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Echange non diplomant
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme IA : Intelligence Artificielle
Vos modalités d'acquisition :
La note finale après rattrapage rentre dans le calcul de la moyenne de la période
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé
Bibliographie :
Cardon Dominique, « Dans l’esprit du PageRank. Une enquête sur l’algorithme de Google », Réseaux, 2013, vol. 177, no 1, p. 63‑95.
Cardon Dominique, A quoi rêvent les algorithmes. Nos vies à l’heure des big data, Paris, Seuil, 2015.
Dessalles J. L. (à paraitre), Des intelligences très artificielles, Paris, Odile Jacob.
Diaconescu A. et Pitt J. (2017), « Technological Impacts in Socio-Technical Communities: Values and Pathologies », IEEE Technology and Society Magazine, vol. 36, n°3, pp. 63‑71. Dreyfus H. (s. d.), L’intelligence artificielle : mythes et limites, Paris, Flammarion.
Ganascia J.-G. (1993), L’intelligence artificielle, Paris, Flammarion.
Ganascia J.-G. (2017), Le mythe de la Singularité. Faut-il craindre l’intelligence artificielle., Paris, Seuil.
Hutchby I. (2001), Conversation and technology : from the telephone to the internet, Cambridge, Polity Press.
Malabou C. (2017), Métamorphoses de l’intelligence. Que faire de leur cerveau bleu ?, PUF (dir.), Paris.
Pontille D. et Torny D. (2013), La manufacture de l’évaluation scientifique, 23-61 p.
Turing A.M. (1964), « Computing Machinery and Intelligence », in Alan Ross Anderson (dir.), Minds and Machines, N. J.:Prentice-Hall, Englewood Cliffs.
Turkle S. (2011), Alone together. Why we expect more from technology and less from each other ?, New-York, Basic Books.
Velkovska J. et Beaudouin V. (2014), « Parler aux machines, coproduire un service. Intelligence artificielle et travail du client dans les services vocaux automatisés », in Emmanuel Kessous et Alexandre Mallard (dir.), La Fabrique de la vente. Le travail commercial dans les télécommunications., Paris, Presse des Mines, pp. 97‑128.
Support pédagogique multimédia
