v2.7.0 (3929)

Enseignement scientifique & technique - IA714 : Intelligence artificielle et sciences des données : enjeux éthiques, sociaux et économiques

Descriptif

 

En même temps que se diffusent les outils et les usages de l'intelligence artificielle, les débats s'intensifient dans l'espace public. Conscient de cet état de fait, le secteur de l'intelligence artificielle s'engage vigoureusement pour défendre une "IA éthique" en produisant de nombreux manuels de recommandation.
De fait, le perfectionnement des techniques d’apprentissage qui s’appuient sur des bases de données toujours plus volumineuses ouvre de nouvelles opportunités. Mais 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 d'analyser les fondements des critiques et de les mettre en regard de ce que "font" vraiment les technologies. Autrement dit, il s'agit de prendre au sérieux les discours mais de les confronter à la réalité des usages. Seront examinés dans le cours les différents sujets de controverse : que fait l'IA à l'emploi, aux relations sociales, à la protection de la personne, aux inégalités... Le travail d'enquête permettra de sortir des discours pour examiner les problèmes réels : biais, explicabilité, équité...
Des chercheurs provenant de différentes disciplines des sciences sociales (droit, économie, sociologie) et des experts de l'intelligence artificielle présenteront la question depuis leur discipline.
Objectifs/compétences :

Pour mettre en pratique les apports théoriques du cours, vous serez amenés à chaque séance à réfléchir à partir de votre expérience professionnelle aux enjeux de société liés à l'IA que vous avez rencontrés, à les analyser et à envisager des solutions.

 

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.

24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)

Diplôme(s) concerné(s)

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Big Data : gestion et analyse des données massives

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme IA : Intelligence Artificielle

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 1.5 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.

 

Mots clés

éthique de l’intelligence artificielle, sociologie de l’IA, droit de l’IA, travail et IA, singularité, biais et discrimination

Support pédagogique multimédia

Oui

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