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
Pour mettre en pratique les apports théoriques du cours, vous serez amenés à mener un projet de recherche autour d’un enjeu de société lié à l’IA et aux sciences des données. Vous choisirez une thématique et définirez une problématique (à titre d’exemple : quel avenir pour le travail avec l’IA et la robotique, l’attachement émotionnel aux robots, l’intelligence de la machine peut-elle dépasser celle de l’humain, les algorithmes sont-ils biaisés…). L’idée est d’articuler une réflexion en articulant trois types de sources : une ou deux prises de position par des chercheurs ou experts dans l’espace médiatique ; une fiction (film, série, roman, oeuvre d’art) qui traite du sujet ; un ou deux travaux de recherche qui s’attache à explorer les pratiques concrètes.
effectifs minimal / maximal:
1/40Diplôme(s) concerné(s)
UE de rattachement
- DATA-IA-BE2 : DATA-IA-BE2 - Executive Mastère Spécialisé Data & Intelligence Artificielle - 1ère année de Mastère Spécialisé
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Executive Mastère Spécialisé Data & Intelligence Artificielle
Vos modalités d'acquisition :
La note finale de cette unité d'enseignement rentre dans le calcul de la moyenne du bloc d'enseignement de rattachement
Conformément au règlement scolaire (art. 4.4.2, p. 8) : "Si l'étudiant obtient une note de BE inférieure à 10, il peut passer un examen de rattrapage pour toute UE de ce BE pour laquelle il a obtenu une note inférieure à 10".
Le coefficient de l'UE est : 2
Support pédagogique multimédia