À l'issue de ce séminaire, les étudiant·es seront capable de :
Comprendre l’histoire et les principes fondamentaux de l’IA
Identifier les différentes approches et technologies sous-jacentes à l’IA actuelle
Analyser les usages contemporains de l’IA et leurs implications sociétales
Apprécier les principaux enjeux éthiques et politiques de l’IA
Expérimenter avec différentes applications de l’IA pour développer une perspective critique informée
Ce cours vise à offrir une formation approfondie sur les enjeux contemporains de l'intelligence artificielle. En combinant des perspectives historique, technique, pratique et sociale, les étudiants sont amené à comprendre les principes fondamentaux de l'IA, à en explorer les usages et à évaluer de manière critique les enjeux sociaux et politiques correspondants. L'enseignement met l'accent sur la compréhension des méthodes, la pluralité des acteurs, l’acquisition de compétences pratiques et le développement d’une perspective critique informée de l’IA contemporaine. L'enseignement porte une attention particulière au déploiement de l'IA dans la sphère publique.
Le cours s'articule autour des six thématiques suivantes :
Introduction aux concepts fondamentaux de l'IA (IA symbolique, connexionniste, générative, générale…).
Fondements historiques (cybernétique, machine de Turing, périodes d'essor et de déclin…).
Émergence de l'IA contemporaine (apprentissage automatique, réseaux de neurones…).
Diversité des IA génératives (autoencodeurs, GANs, transformeurs, modèles de diffusion…).
Déclinaisons des usages actuels (traduction automatique, génération de contenu, assistants conversationnels, agents…).
Enjeux problématiques (hallucinations, biais, désinformation, cognition, emploi, environnement…).
Le séminaire s'organisent autour de sessions d'expérimentation des IA les plus courantes, en insistant sur la pluralité des acteurs, des problématiques, des méthodes et des enjeux sociaux. De la traduction automatique aux assistants conversationnels, en passant par la génération d'images ou de textes, le séminaire permet de s'approprier ces IA, d'en évaluer les forces et les limites, et de développer des perspectives critiques appropriées.
Chaque séance articule trois moments :
Expérimentation de plusieurs IA dans le cadre d'une problématique spécifique.
Discussion sur les résultats observés par les différents groupes.
Débat sur les enjeux sociaux correspondants.
Ce cours n’exige aucun prérequis. Certaines notions s’adressent plus spécifiquement aux étudiants disposant déjà de bases en informatique ou en mathématiques, mais elles ne seront pas nécessaires dans le cadre de l’évaluation.
Introduction et choix de la première lecture
➝ avant le jeudi 23 février 2023 à 17h
Bessière, Céline, et Sibylle Gollac. 2020. Le genre du capital. Comment la famille reproduit les inégalités. Paris: La Découverte. 326 p.
Choix des lectures suivantes
Despret, Vinciane. 2009. Penser comme un rat. Editions Quæ. 96 p.
Halbwachs, Maurice. [1950] 1997. La mémoire collective. Paris: Albin Michel. 304 p.
Crawford, Kate. 2022 [2021]. Contre-atlas de l'intelligence artificielle. Zulma. 384 p.
L'évaluation du cours repose sur deux composantes principales :
Participation et implication en séminaire, assurant l'engagement dans les discussions et les expériences pratiques.
Recherche personnelle et pratique (100% de la note) impliquant la réalisation d'un travail individuel ou en groupe, combinant analyse théorique et expérimentation pratique. Ce rendu permet aux étudiants de démontrer leur maîtrise des concepts, des méthodes et des enjeux discutés en cours et en séminaire.