Colloque international

Le chercheur, la machine et le monde.

Intelligence(s) Artificielle(s) : approches interdisciplinaires en SHS.

Clermont-Ferrand

Soutenu par l’Institut Lettres, Langues, Sciences Humaines et Sociales, dans le cadre du programme Graduate Track for Humanities and Social Sciences

 

Langues du colloque : français et anglais.

Calendrier :

Envoi de la 1ère circulaire : 1er avril 2025

Date limite de soumission des propositions :  10 septembre 2025

Notification d'acceptation des propositions : 31 octobre 2025

Date du colloque : Du 31 mars au 3 avril 2026

Comité d’organisation :

Michaël Grégoire (Université Clermont Auvergne / LRL), Paolo Dias Fernandes (UCA / CELIS), Khaled Zouari (UCA / Communication et Sociétés), Marcos Ramos Pinto (UCA / LRL), Naïs Sabatier (UCA / PHIER).

 

Argumentaire

Plus qu’une réalité technique, l’IA désigne aujourd’hui un dispositif naturalisé en même temps qu’un  Être culturel  du point de vue de sa réception.[1]

Les bouleversements qu’induit la généralisation des outils relevant du domaine des intelligences artificielles sont plus que jamais au cœur des réflexions en sciences humaines et sociales. Depuis l’apparition, devrait-on dire la médiatisation, des LLMs[2]  à la fin de l’année 2021, les chercheurs et les artistes ont proposé diverses réflexions quant à leurs usages, leurs formes. Elles ont alors été souvent accompagnées d’un lot de questionnements sociologiques, philosophiques et esthétiques que ces outils supposent[3]. Si le rôle des sciences humaines et sociales dans la conception et la réflexion sur les Intelligences Artificielles étaient encore à démontrer, référons-nous à l’objet de l’« AI Act » proposé par l’Union Européenne et  entré en vigueur au début de l’année 2025 :

The purpose of this Regulation is to improve the functioning of the internal market and promote the uptake of human-centric and trustworthy artificial intelligence (AI).[4]

ChatGPT, Dall-E, Sora, et les autres avatars consacrés du deeplearning[5] ont fait leur entrée dans le quotidien de la recherche, que ce soit comme épouvantails vainement agités ou comme fondement d’une nouvelle utopie universitaire.

L’étrange impression de nouveauté du sujet cristallise aujourd’hui l’engouement autour des concepts d’intelligences artificielles et de modèles de langages. Pourtant, les fondements de cette réflexion n’ont pas attendu les révolutions techniques d’OpenAI, Microsoft et autres puissances de la tech. En 1981, dans la revue Computers and the Humanities, qui en est alors à son dix-neuvième volume, la chercheuse Elaine Rich publie un article intitulé :  « Artificial Intelligence and Humanities »[6]. Elle fonde ainsi le lien entre l’Intelligence Artificielle, qu’on ne nombre alors qu’au singulier, et les Humanités en exposant l’argument suivant :

 

Artificial intelligence tries to solve problems that occur in the world as it exists. Many of these center on people and the cultures they have created Perhaps the most important class of such problems involves language, but other problems require an understanding of how people think about the problems that they solve; this understanding can then be used to tell us what knowledge would enable a machine to solve those same problems.[7]

 

Ces dernières années et, a fortiori, ces derniers mois ont en effet vu les articles, ouvrages et autres manifestations scientifiques croître en des proportions démesurées. Aussi, si les manifestations scientifiques liées au sujet se multiplient, notre proposition fait le souhait d’un premier bilan engageant des approches interdisciplinaires, voire transdisciplinaires. Dans cette perspective, les propositions de contributions  nationales et internationales pourront s’inscrire de manière non exhaustive dans les axes ci-dessous :

1. Vers une épistémologie des IAs : méthodes et méthodologies de la recherche, construction des accords et des désaccords théoriques, pratiques et mondialisation

 

Seth Stephens-Davidowitz (2017) affirme que les sciences sociales ne seront plus jamais les mêmes en raison du Big Data, qui permet aux chercheurs de ne plus dépendre d'échantillons restreints pour généraliser les conclusions. Il préconise alors de travailler avec des corpus gigantesques pour tirer leurs conclusions. Cette capacité d'agrégation et d'analyse de données auparavant réservée aux spécialistes techniques se diffuse désormais dans d'autres domaines scientifiques grâce à l'IA qui simplifie ce processus. Le Big Data et l'IA entretiennent une relation de renforcement mutuel : l'un a permis le développement de l'autre, qui à son tour crée de nouvelles possibilités d'exploitation des données massives. Cette synergie permet aujourd'hui l'analyse de corpus immenses sans nécessiter de prérequis techniques, laissant le chercheur se concentrer sur ses questions de recherche et théorisation.

Comment et sous quelles conditions, les outils mobilisant des intelligences artificielles peuvent-elles donc aider dans des tâches traditionnellement très coûteuses en temps comme l’analyse de données textuelles, la transcription d’entretiens ou la fouille de données ? Quels protocoles mettre en place, quels premiers biais identifier, quel crédit et quelles précautions prendre face aux résultats produits ?  Cette axe interrogera bien entendu les Large Language Model (LLM) (tels que Chat GPT, LLaMa, Mistraletc., et leurs différentes applications au sein des sciences humaines et sociales. Ces outils ne se limitent toutefois pas aux modèles de langage. De manière générale, les intelligences artificielles permettant l’analyse de données (images, statistiques, textes, sons, ...) seront au cœur de nos interrogations épistémologiques.

Face à des jeux de données immenses et qui ne cessent de grandir, il apparaît par ailleurs nécessaire de questionner la nature d’un savoir à la prétention mondiale. Dans sa conférence inaugurale lors du congrès de la Société Française de Littérature Générale et Comparée en 2024, William Marx évoquait la nature d’une bibliothèque mondiale et posait alors la question : comment s’y repérer ?

Les contributions pourront aborder les conditions de production de ces IAs génératives et les biais qu’elles peuvent intégrer dans le traitement des données. D’autres pourront questionner la validité scientifique des résultats produits à l’aide de ces IAs. Une exploration théorique et pratique de moyens existant ou à développer permettant de mesurer les biais, les erreurs et les marges interprétatives serait très appréciée. En somme, au sein de cet axe, il s’agit de questionner la valeur épistémique des résultats obtenus à l’aide de l’IA.

2. Industries culturelles et créatives, communication, l’artiste et la machine : penser les liens entre création et intelligences artificielles.

 

Cet axe propose d’appréhender la nature des réflexions et des débats autour des usages et des usagers de l’IA dans les secteurs des industries culturelles médiatiques, communicationnelles et créatives. Dans la continuité des travaux critiques déjà initiés par l’école de Frankfurt (Adorno, Horkeimer)[8] , discutés et enrichies par des chercheurs[9] des universités françaises (Miège, Bouquillion) et canadiennes (Tremblay, Lacroix, Georges) et des diverses propositions formulées ces derniers mois, nous souhaitons placer au cœur de ce colloque la question de la création. Il s’agira alors de présenter les premiers corpus et objets d’études issus de processus créatifs impliquant les IA(s) et touchant les différents secteurs de la culture, la communication et les médias (arts, cinéma, musique, presse, TV, design, édition, etc). Précisons dès lors qu’une typologie expérimentale pourra être constituée permettant de distinguer les créations purement « artificielles », des objets hybrides et de ceux qui s’établissent davantage en représentation du phénomène.

Il sera également essentiel, dans une perspective historique et synthétique, de discuter les formes de création et de production culturelles associées au numérique et leur devenir à l’ère des intelligences artificielles. Les questions liées aux réécritures numériques et à la traduction, et à toutes les nuances qu’elle implique, pourront être au cœur des discussions de cet axe. Les enjeux liées aux mutations des industries culturelles et créatives[10] (production, diffusion, consommation, marchandisation) très fortement débattues  par des chercheurs en SHS (Sciences de l’information et de la communication, sociologie de la culture, etc) souhaitant appréhender ces questions de recherche et  d’analyses théoriques et empiriques pourront également faire l’objet de propositions.

Les contributions liées à cet axe et s’inscrivant dans le champ de la recherche-création sont vivement encouragées.

3. Les IAs comme leviers de transformation pédagogique : résilience et adaptation

Le colloque propose également une exploration scientifique des transformations induites par l’IA dans l’enseignement, à travers des contributions théorisées et contextualisées. Les intelligences artificielles bouleversent en effet les pratiques de l’enseignement, modifiant les méthodes pédagogiques et le rôle des enseignants. Elles impliquent aussi la nécessité de repenser les compétences des étudiants en analyse critique, évaluation et créativité.

À partir de recherches portant notamment sur l’impact des IA génératives sur le développement de la métacognition et de l’autorégulation, cette session propose de s’appuyer sur des analyses théoriques et empiriques qui permettent de mieux comprendre les dynamiques à l’œuvre dans les usages des IAs en éducation. Il est possible par exemple d’explorer comment les IAs peuvent favoriser la résilience des acteurs (apprenants, enseignants) en dépassant les débats sur le plagiat et la tricherie, tout en encourageant l’autorégulation et un usage critique.

Les contributions proposées dans cet axe pourront s’attacher à répondre aux questions suivantes : Comment tirer parti des IAs pour renforcer la capacitation et l’agentivité des apprenants ? Est-il alors possible de percevoir le robot conversationnel comme une sorte de collaborateur permettant la co-élaboration de connaissances ? Cette collaboration peut-elle être envisagée dans toute discipline d’enseignement sous la forme d’une agentivité épistémique ? Et, si oui, à quelles conditions ? Quels sont les impacts sur les apprentissages et les littéracies : acquisition des codes d’écriture disciplinaire, conceptualisation du public visé, comparaison entre tutorat par les pairs et tutorat par les IAs ? Comment faire en sorte que les inégalités dans les utilisations des nouvelles technologies ne s’accroissent pas avec les IAs ?

4. Les IAs vues d’ailleurs : interculturalité et altérité.

Les intelligences artificielles ouvrent de nombreuses voies quant à la conservation des données, et davantage quant à leur accès. Il conviendra donc de proposer un regard décentré sur les intelligences artificielles qui semblent n’adopter dans leur fonctionnement que des langues majeures, au sens que Deleuze et Gattari (1975) conféreraient à l’expression. Les IAs grand public mettent en effet en jeu un rapport très exclusif et uniforme aux savoirs, aux discours et aux créations. Les intelligences artificielles au prisme de l’interculturel présentent donc un intérêt particulier en sciences humaines et sociales. Nous proposons par exemple de penser un décentrement du phénomène IA, jusqu’ici essentiellement décrit d’un point de vue occidental. Quels rapports à la machine et à la technologie les études comparées peuvent-elles faire émerger ? Quels enjeux politiques, économiques et esthétiques pour les aires non occidentales ? Quelles représentations et quels usages pour les régions du monde isolées de l’abondance technologique ? Cette session sera donc l’occasion d’aborder la vision de ces pays que les IAs ne représentent que très peu voire pas du tout, dans leurs algorithmes ou dans leurs paramètres.

La question se pose également des différences d’appréhension et de perception des IAs selon les cultures : comment les peuples se représentent-ils les IAs et comment les pouvoirs publics s’emparent-ils  de cette question? S’agit-il de les promouvoir, d’inciter à leur usage, de les y sensibiliser ou encore de les réguler? Entre les développement des IAs menés aux États-Unis et en Chine, la recherche en SHS en Europe peut-elle s’inscrire dans une voie médiane, ancrée culturellement dans un modèle propre et priorisant des aspects spécifiques des IAs, notamment génératives, mais pas uniquement?

Éminent symbole de l’altérité, la machine et tout particulièrement la machine savante, celle qui semble du moins savoir, constitue un objet paradoxal d’inquiétude et de fascination qu’il convient d’étudier au prisme de l’interculturalité. Il pourra être envisagé de discuter ces rapports à la machine qui soulèvent des questions relevant de nombreux champs disciplinaires en SHS.

Les propositions de communication anonymes d’un maximun de 500 (cinq-cent) mots accompagnées d’une brève biobibliographie dans un fichier séparé seront transmises à l’adresse suivante : iashs.clermontferrand2026@proton.me

Comité scientifique :

Damien Chabanal (UCA / LRL, France), Dacia Dressen-Hammouda (UCA / ACTé, France), Anne Sardier (UCA / ACTé, France), Henri Galinon (UCA / PHIER), Béatrice Drot-Delange (UCA / ACTé, France), Christine Blanchard-Rodrigues (UCA / LRL, France), Irene Cacopardi (UCA / CELIS, France), Chloé Chaudet (UCA / CELIS / IUF, France), Yvan Daniel (UCA / CELIS, France), Karine Rance (UCA / CHEC, France), Romy Sauvayre (UCA / Clermont Auvergne INP / LAPSCO, France), Dimitrios Fiotadis (Univ. Ionaina / Flagship Project FAITH, Grèce), Vasilis Pezoulas (Univ. Ionaina /MEDLAB, Grèce), Thomas Lebarbé (Université Grenoble Alpes, France), Jackson Sousa (Univ. Federal da Bahia, Brésil), João Neto (Univ. Federal da Bahia, Brésil),Olivier Baude (CNRS Paris, Directeur de l’IR* Huma-Num), Pierre Mounier-Kuhn (CNRS / Paris-Sorbonne), Yves Laberge (Univ. Ottawa, Canada).

Bibliographie indicative

Ma Aifang, “L'IA en Chine : état des lieux.”, Constructif , 2019/3 N° 54, p.33-37, 2019. DOI : 10.3917/const.054.0033. URL : https://shs.cairn.info/revue-constructif-2019-3-page-33?lang=fr.

Max Beligné, Isabelle Lefort et Sabine Loudcher, « Une épistémologie numérique des disciplines est-elle possible ? Étude d’un corpus de revues francophones en sciences humaines et sociales », Humanités numériques [En ligne], 1 | 2020, mis en ligne le 01 janvier 2020

Gilles Bonnet, Pour une poétique numérique. Littérature et Internet, Hermann, 2017.

Dominique Cardon, Culture numérique, Paris, Presses de Sciences Po, « Les petites humanités », 2019.

Eva Cetinic & James She, « Understanding and Creating Art with AI: Review and Outlook », ACM Trans. Multimedia Comput. Commun. Appl. 18, 2, Article 66, 2022. DOI : https://doi.org/10.1145/3475799

Gilles Deleuze & Félix Guattari, Kafka. Pour une littérature mineure, Paris, Minuit, 1975.

Mariyono Dwi & Akmal Nur Alif Hidayatullah, “Exploring AI’s Role in Supporting Diversity and Inclusion Initiatives in Multicultural Marketplaces”, International Journal of Religion, 2024.

Eugène Favier-Baron, « Que fait l’Intelligence Artificielle à l’intelligence ? », Appareil[En ligne], 26 | 2023, mis en ligne le 23 novembre 2023, consulté le 10 octobre 2024. URL : http://journals.openedition.org/appareil/6943 ; DOI : https://doi.org/10.4000/appareil.6943

Alexandre Gefen, IA : pour une histoire culturelle. Revue d'histoire culturelle. XVIIIe-XXIe siècles, 2022.

Ewan Hannaford (dir.), “Our heritage, our stories: developing AI tools to link and support community-generated digital cultural heritage”, Journal of Documentation, 80(5), p. 1133-1147, 2024.

Max Horkeimer & Theodor Adorno, La dialectique de la raison, Paris, Gallimard, 1974 (version française).

Fotis Jannidis (dir.), Digitale Literaturwissenschaft, J.B Metzler, Stuggart, 2022.

Tom Lebrun & René Audet, « Une poésie machinique ? Génération automatisée, intelligence artificielle et création littéraire. », Communication & langages, 2020/1 N° 203, p.151-173. DOI : 10.3917/comla1.203.0151. URL : https://shs.cairn.info/revue-communication-et-langages-2020-1-page-151?lang=fr.

Bernard Miège, « La théorie des industries culturelles (et informationnelles), composante des SIC », Revue française des sciences de l’information et de la communication [En ligne], 1 | 2012, mis en ligne le 01 septembre 2012, consulté le 16 mars 2025. URL : http://journals.openedition.org/rfsic/80 ; DOI : https://doi.org/10.4000/rfsic.80

Bernard Miège, Les industries culturelles et créatives, Grenoble, PUG, 2017.

Elaine Rich, « Artificial Intelligence and the Humanities. », Computers and the Humanities, vol. 19, n° 2, 1985, p.117–122. JSTOR. URL : http://www.jstor.org/stable/30204398.

Brian Porter, “AI-generated poetry is indistinguishable from human-written poetry and is rated more favorably”, Sci Rep 14, 26133, 2024.

Rob Toews, “12 Thought-Provoking Quotes About Artificial Intelligence”. Forbes, 2020. URL : https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/03/28/12-thought-provoking-quotes-about-artificial-intelligence/

Tsai C-W, Ma Y-W, Chang Y-C and Lai Y-H, “Integrating Multiculturalism Into Artificial Intelligence-Assisted Programming Lessons: Examining Inter-Ethnicity Differences in Learning Expectancy, Motivation, and Effectiveness”, Front. Psychol. 2022. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.868698.

Seth Stephens-Davidowitz, Everybody lies: Big data, new data, and what the internet can tell us about who we really are,HarperCollins, New York, 2019.

[1]  Eugène Favier-Baron, « Que fait l’Intelligence Artificielle à l’intelligence ? », Appareil [En ligne], 26 | 2023, mis en ligne le 23 novembre 2023, consulté le 10 octobre 2024. URL : http://journals.openedition.org/appareil/6943 ; DOI : https://doi.org/10.4000/appareil.6943. (Nous soulignons)

[2]  Les LLMs. (Large Language Models) sont au cœur des intelligences artificielles génératives. Ces modèles sont entrainés à prédire le mot suivant le plus probable dans un texte et permettent ainsi de générer des contenus textuels cohérents.

[3]  Nicolas Sauret, « Intelligence artificielle & Sciences humaines et sociales (SHS) » , I2D – Information, données & documents, 2022, n° 1, p. 97-103.

[4]  « AI ACT », disponible en ligne, consulté le 11 février 2025.URL : https://artificialintelligenceact.eu/article/1/.

[5]  D’après la CNIL : « L’apprentissage automatique (machine learning en anglais) est un champ d’étude de l’intelligence artificielle qui vise à donner aux machines la capacité d’« apprendre » à partir de données, via des modèles mathématiques. Plus précisément, il s’agit du procédé par lequel les informations pertinentes sont tirées d’un ensemble de données d’entraînement. ». En ligne, consulté le 10 octobre 2024. URL : https://www.cnil.fr/fr/definition/apprentissage-automatique.

[6]  Elaine Rich, « Artificial Intelligence and the Humanities. », Computers and the Humanities, vol. 19, no. 2, 1985, p.117–122. JSTOR, http://www.jstor.org/stable/30204398. Accessed 11 Oct. 2024.

[7]  Ibid.

[8] Max Horkeimer, Theodor Adorno, La dialectique de la raison, Paris, Gallimard, 1974 (version française).

[9] Bernard Miège, « La théorie des industries culturelles (et informationnelles), composante des SIC », Revue française des sciences de l’information et de la communication [En ligne], 1 | 2012, mis en ligne le 01 septembre 2012, consulté le 16 mars 2025. URL : http://journals.openedition.org/rfsic/80 ; DOI : https://doi.org/10.4000/rfsic.80

[10] Bernard Miège, Les industries culturelles et créatives, Grenoble, PUG, 2017.