parution : Acte colloque COSICA'24 :LES SCIENCES ET MÉTIERS DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION À L’ÉPREUVE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
INTRODUCTION
Kouassi Sylvestre KOUAKOU
Moustapha MBENGUE
Bernard DIONE
Université Cheikh Anta Diop de Dakar,
Laboratoire de Rechercheen Sciencesde l’Information et de la Communication
À l’heure du Big data où les données de chacun d’entre nous, ainsi que les traces que nous laissons au cours de nos activités sur le Web sont collectées avec efficacité par les géants du Web, parler d’intelligence arti- f icielle (IA) n’est plus une utopie. L’IA est appréhendée comme un « ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines [applications] capables de simuler l’intelligence » (Lyseggen, 2017). Plus simplement, l’IA désigne des objets techniques relativement hétéro clites (machines et programmes autonomes) qui en simulant l’intelligence humaine, voire en la démultipliant permettraient de réaliseravec plus de célérité et beaucoup plus d’efficacité que l’humain les tâches qui lui étaient dévolues (Lecun, 2016). L’IA loin d’être une innovation récente a déjà fait l’objet de plusieurs travaux au 20ème siècle. Dans les années 50, Alan Turing et John McCarthy évoquaient respectivement : le Making a mind et le Modeling the brain (Raulin, 2022) que l’on qualifie aujourd’hui d’IA faibles et d’IA fortes. La première approche utilise les théories et méthodes de la logique pour concevoir des systèmes d’organisation de connaissances à partir d’algorithmes de capture et de traitement de données essentielles. La seconde approche s’appuie, quant à elle, sur le fonctionnement du cortex cérébral pour créer des machines « conscientes » et « sensibles » capables de comprendre, de raisonner par elles-mêmes et d’analyser les sentiments. Cela grâce à un auto-apprentissage par la « digestion » d’un volume important de données, ou par un entrainement supervisé par l’hu main qui constitue le jeu de données à apprendre. Les systèmes d’IA qu’ils soient faibles ou forts permettent de traiter, d’analyser et de classer une quantité importante de données et de réaliser des modèles prédictifs pour la prise de décision avec beaucoup plus d’efficacité, de rapidité et de plus en plus de fiabilité que les humains (Podolny, 2015). En outre, les IA ne se limitent pas à accomplir des tâches répétitives et mécaniques, mais réalisent désormais des tâches 6 Actes du COSICA’24 faisant appel à la cognition, à la créativité humaine : la production écrite (rédaction d’articles de presse, génération de textes et d’images), l’inter- prétation des tests médicaux, le conseil juridique, etc. (Topalovic et al., 2019). Ce qui fait dire que très peu de (r)évolutions technologiques n’auront proposé autant d’opportunités de résolutions de problèmes, suggéré autant de changements dans les usages, mais aussi suscité autant de peurs. L’IA fait ainsi partie des sujets bouleversants qui interpellent notre société contemporaine. Certains, les techno-pessimistes prédisent que les humains seront remplacés par ces nouveaux systèmes, ce qui entrainera des pertes d’emplois et exacerbera les inégalités existantes. À l’opposé, les techno-optimistes, eux, voient en l’IA une alliée dont la collaboration émancipatrice permettrait aux humains de se focaliser sur des tâches plus créatives et significatives (Vicsek, 2021). En tout état de cause, quelle que soit la perspective adoptée, force est de reconnaitre que l’IA va sans doute exercer une influence sur diffé rents aspects de la vie, de la société, des métiers et les conditions de leur exercice, entre autres. Plusieurs rapports commandés par les organisa tions et les gouvernements indiquent que comme au moment de la révo lution industrielle, le progrès technologique amené par les IA va nécessiter la suppression de certains métiers, la création de nouveaux et la mise à niveau de plusieurs, au rang desquels, les métiers de l’information et de la communication (Commission européenne, 2020 ; Villani, 2018). En effet, les avancées technologiques amenées par l’IA offrent de nouvelles opportunités pour la collecte et l’analyse de données, le traite ment de l’information et l’interaction avec les usagers. Cependant, elles soulèvent également des questions éthiques, sociales et pratiques qui nécessitent une réflexion approfondie. Le colloque a suscité des débats et réflexions autour de l’appro priation des systèmes d’IA par les Sciences de l’Information et de la Communication (SIC). Il s’est agi de faire l’état des changements épisté mologiques induits par l’IA dans les disciplines et champs de recherche des SIC. Il a été aussi question de dresser un panorama des usages que les professionnels de l’information et de la communication (bibliothécaires, archivistes, journalistes, muséologues, communicants, etc.) font ou pourraient faire de l’IA dans l’exercice de leur métier. Les contributions réunies dans ces actes s’articulent autour de deux axes principaux (1) L’IA dans les SIC : défis éthiques et méthodologiques (2) IA et pratiques info-communicationnelles. Actes du COSICA’24 7 Partie 1. L’IA dans les SIC : défis éthiques et méthodologiques Dans un contexte où l’abondance d’information coexiste avec le manque d’information de qualité, la gestion de l’information émerge comme un enjeu sociétal majeur. Les métiers de l’information et de la communication comme tant d’autres reposent sur des valeurs et des principes éthiques qu’il est essentiel de préserver, d’où l’intérêt de maintenir un pilotage humain (Theimer, 2018 ; Bergonzoli, 2018). En effet, si suivant l’assertion générale, les systèmes d’IA sont objectifs parce que ne manifestant ni émotion ni sentiment (Guzman et Levi, 2020), il est à souligner qu’ils intègrent en réalité une subjectivité liée aux données collectées qui servent à leur apprentissage. Bien que les données ne soient pas intrinsè quement discriminatoires, elles peuvent cependant refléter des schémas qui le sont, perpétuant ainsi des stéréotypes préexistants et par ricochet compromettent l’équité dans les processus d’apprentissage automatique. Par ailleurs, l’émergence des systèmes d’IA invite à explorer leur implication en tant que catalyseur d’un changement paradigmatique offrant ainsi de nouvelles perspectives pour comprendre et interpréter les dynamiques complexes en cours dans les SIC. De ce fait, ces systèmes obligent à redéfinir l’information comme objet de recherche et à remodeler les approches méthodologiques en SIC. Les contributions rassemblées dans cette partie abordent d’une part les implications épistémologiques et éthiques de l’IA dans la recherche qualitative et quantitative, et d’autre part, les enjeux éthiques et les biais algorithmiques liés à l’intégration de l’IA dans les pratiques académiques et professionnelles.