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IA générative, puissances du faux et régimes d'authenticité

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Accès, exploitation et réutilisation des données patrimoniales de la BNF Conference
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« Ce n'est pas une appropriation, parce que je ne lui enlève rien. La connaissance, ce n'est pas une appropriation. Parce que, si je m'approprie un livre, l'autre n'a pas son livre. Il faut faire attention aux mots. » author self citation
« Cela m'intéressait d'interroger des artistes qui étaient des pionniers, à l'époque, de l'inphographie ( "computer graphics" ) qui ont prédit, pour quelques uns, comment l'IA allait se positionner quelques années plus tard. Donc, je voulais leur demander comment ils voient, d'ici cinquante ans, le futur et comment ils voient ce qu'il va se passer après. C'est très spéculatif, mais ça m'intéressait, parce que l'idée n'est pas forcément de, si je demande la même chose à un futurologue ou à quelqu'un qui passe dans la rue comme ça, non, la différence avec SIGGRAPH, pour moi, était que comme Ken Perlin, que j'ai cité dans cette intervention, ce sont des personnes qui pensent vraiment comment cela peut être fait. C'est un chemin : il y a un algorithme, il y a un modèle, il y a une méthode, c'est-à-dire qu'il y a une manière de faire cela, plus ou moins. » author self citation
« Cette grande diversité de collections et de données pose un certain nombre de problématiques qui sont donc liées précisément à cette diversité des formats de description et donc on a trois formats principaux pour les données de la BnF : le format Intermarc, qui est celui du catalogue général, le format EAD, qui est un format de description des archives, archivistique, qui n'est pas sur les mêmes modalités, et puis on a le Dublin Core, qui est le format simplifié, qui est un langage du web sémantique, utilisé par Gallica, qui permet justement d'articuler les deux autres formats, mais qui du coup est un format qui est, on va dire, simplifié, appauvri. Dans l'Intermarc, on a à peu près une centaine de champs différents pour décrire les collections, alors que dans le Dublin Core on a que quinze champs, et donc vous voyez l'appauvrissement des données, et ça pose des difficultés pour la constitution de corpus puisqu'on ne va pas pouvoir aller aussi finement dans Gallica, pouvoir constituer des ensembles. Et pour les chercheurs, ça pose des problématiques donc d'appropriation de ces formats, qui sont des formats professionnels, des bibliothèques et des archives, et puis des problématiques de conversion de ces formats. » author self citation
« Depuis cette année nous avons une exception dans le droit français qui permet de faire de la fouille de données, l'exception TDM, et donc qui permet aux chercheurs de constituer des corpus sous droit et de faire de la fouille du données sur ces corpus sous droit sans demander l'autorisation aux ayants droits et sans que les ayants droits puissent les opposer. Et donc ça ouvre évidemment pour le Data Lab et pour les études de recherche beaucoup de perspectives. La loi permet aussi la conservation des corpus acquis, ce qui permet donc de pouvoir rejouer les corpus, ce qui répond à la nécessité de pouvoir vérifier et éventuellement falsifier les résultats de recherche. » author self citation
« Donc, ce qui m'intéresse dans l'étude de ces approches computationnelles qui sortent aujourd'hui et qui sont très à la mode, ce n'est pas du tout de les utiliser. Je trouve que d'un point de vue heuristique, ils ne sont pas très intéressants ou ils n'apportent pas grand chose, du moins pour le moment, à mon raisonnement scientifique. Pour le dire très vite, je ne parle, en particulier, pas de toutes les approches algorithmiques, car il y en a plein qui m'intéressent. Il y a des approches algorithmiques pour calculer les prochaines éclipses du soleil. Ça c'est très intéressant et ça existe depuis très longtemps. Mais en 2017, on a inventé les transformeurs, avec l'article "Attention is all you need". Ces trucs là, pour moi, actuellement, ils ne servent absolument à rien d'un point de vue scientifique, mais ils sont très intéressants, si on les étudie, pour mieux comprendre nos modèles de comportements intelligents. C'est-à-dire qu'on peut les étudier pour "qu'est-ce que ça nous dit cet algorithme-là." Par contre, il faut aller, un peu, dans les détails. On ne peut pas juste utiliser ChatGPT et puis dire ce qu'il me dit par rapport au comportement intelligent, non. » author self citation
« Donc, en disant que l'objectivité c'est un mythe, puis en affirmant par le même texte que, par contre, on a démontré scientifiquement qu'il y a de l'inégalité homme-femme, voyez-vous, c'est un tissus de contradiction. La question qui se pose pour le sociologue des sciences que je suis c'est comment expliquer que des gens s'auto-contredisent sur des niveaux aussi élémentaires et que ce sont des professeurs d'universités. Ça, ça fait partie de mes objets de recherche de dire que la rationalité élémentaire, qui vont contre leurs propres intérêts [...] et ce qu'ils écrivent sont complètement une contradiction dans les termes. » author self citation
« L'art magique ainsi, nous semble être l'une des rares formes initialement fondées sur un phénomène de distanciation. » author self citation
« L'une des problématiques, c'est comment est-ce qu'on va rendre accessible aux chercheurs cette masse documentaire considérable, et quels outils on va mettre en place pour accompagner les nouveaux usages de la recherche, notamment pour la création de corpus numériques, pour faire par exemple, et j'y reviendrai, de l'extraction de contenu, de la fouille de textes, de l'analyse d'image, des analyses statistiques... Ce sont les nouveaux usages que permet justement la masse, le fait qu'on atteint une masse critique depuis quelques années déjà et que les chercheurs peuvent s'emparer de ces collections pour travailler sur des corpus massifs. » author self citation
« Le deuxième constat, aussi important dans la formation au doctorat, on part de l'idée qu'on forme forme les jeunes doctorants ou les futurs doctorants, peu importe l'âge, parce que quelqu'un qui fait un doctorat, c'est quelqu'un qui veut faire une carrière académique et de chercheur, on adopte aussi quelqu'un qui a une relation professionnelle à la connaissance. Parce que lui, c'est un professionnel de la connaissance qui va travailler. Donc, l'IA aussi, entre parenthèses, nous pique une partie de cette professionnalisation de la connaissance. Parce que la connaissance, elle va de plus en plus vers l'IA. » author self citation
« Le doctorant travaille sur une masse de connaissances qui est énorme. Énorme. Donc, dans l'écriture post-numérique, ce que je vais proposer à mes collègues et qui sera notre rôle, qui sera le rôle de formation doctorale et de l'écriture. Alors, même, j'ai été très loin, j'ai beaucoup discuté avec ChatGPT autour de ces questions. Je voulais savoir comment il voyait les choses, lui aussi. Où il va ? Et je voulais vivre l'expérience. J'aimerais bien vous entendre là-dessus. J'ai peu de choses à vous dire, mais sans doute avez-vous plein de choses à me raconter. Il se trouve que dans la formation doctorale, si je considère que l'IA génératif (on n'utilise pas forcément ChatGPT, on utilise un truc un peu plus simple, mais l'IA est un peu plus objective et un peu moins commerciale), nous avons cette question : qu'attendons-nous de la thèse si on utilise l'intelligence artificielle générative ? Inconsciemment, là, j'ai fait une semaine intensive sur le métaverse dans la ville. Et il n'y a pas un jour qui ait passé sans parler de l'éthique. Donc, il y a une éthique. La question d'éthique, d'usage d'information, de la qualité de l'information, la référenciation... Donc dans la thèse, on va faire un effort pour voir les dimensions "éthicales" chez le doctorant. On va évaluer son sens de l'analyse critique. Parce que l'IA va lui donner beaucoup. Est-il en mesure de consommer cette information ? Est-il capable de se mettre en position de pensée critique et aller un peu plus loin ? On ne va pas juger le doctorant, dans l'avenir proche, sur sa contribution à la connaissance brutale parce que l'IA génératif peut faire des analyses de connaissance générée, mais on va trouver qu'on va rentrer au niveau de ce qu'on appelle la méta-intelligence. » author self citation
« Les amateurs découvrent des comètes, pourquoi ? Parce que les astrophysiciens s'en moquent des comètes, ils ont des appareils pour voir des trous noirs. Donc les comètes les intéressent très peu. Ils laissent cela aux jeunes. [...] Mais, celui qui trouve des comètes, ce n'est pas avec le télescope que j'ai et qui grossit trente fois, que j'ai depuis quarante ans. C'est avec les télescopes assez chers. La notion de preuve, voyez-vous, effectivement, évolue dans le temps. Mais pourquoi l'accepte-t-on ? Il y a un rapport de force économique. La femme en Inde ne peut pas faire la science qui est celle de Harvard. Ce n'est pas parce qu'elle n'est pas intelligente, c'est parce que ça coûte un milliard. Dans son université, ils ont cent million. La discussion est close, elle n'aura pas le Nobel. [...] Oui, l'évolution de la notion de preuve qu'on observe et la division du travail, c'est de la sociologie classique. » author self citation
« Les deep fakes sont devenus des appâts par le nombre de vues et de clics qu'ils suscitent, et si on les replace dans cette histoire longue de l'image d'actualité, sachant que l'information est devenue un spectacle et qu'elle influence en tant que tel le débat public, la vidéo de Nancy Pelosi qu'on a évoquée tout à l'heure se laisse regarder dans ce contexte de personnalisation de la vie politique. L'image-spectacle devient image-événement, et donc ce deep fake est devenu un deep fake-événement en quelque sorte, et au fond ce deep fake se comprend comme produit de cette évolution. D'ailleurs, ce qui est assez troublant c'est que l'image d'actualité que représentent certains deep fakes, pas tous mais un certain nombre en tout cas, s'inscrivent dans un élan scientiste et positiviste qui vise à fournir au public la représentation la plus exacte de la réalité, afin de la capturer grâce à la performance croissante des technologies utilisées [...]. Or, ces mêmes progrès techniques qui permettent de capturer la réalité sont aussi ceux qui vont permettre de trafiquer ces représentations de la réalité, comme dans les deep fakes. » author self citation
« Les données disponibles pour faire de la recherche, pour construire un discours scientifique sont de plus en plus nombreuses. Il y a une matière énorme de disponible, sans parler de la matière que chaque chercheur produit au cours de sa carrière et qui a tendance à être de plus en plus importante, ne serait-ce que pour répondre aux impératifs d'évaluation ou de classement des scientifiques. Donc on est vraiment dans une prolifération de l'information, des données, des datas, et il me semble qu'on est peut-être à un tournant aujourd'hui, qui s'amorce déjà depuis quand même un petit peu de temps, sur de nouveaux modes d'écriture, de nouveaux modes de constitution du discours scientifique. » author self citation
« On peut parler franchement, la façon avec laquelle on gère et on évalue les thèses doit être changée. On ne peut pas rester comme ça. On est en mutation. L'IA générative aujourd'hui, c'est un outil hyper puissant. Sans doute, elle est beaucoup plus puissante que moi en lisant quinze livres. Je suis beaucoup plus subjectif qu'elle. La subjectivité n'est pas toujours mauvaise. Par contre, évidemment, l'IA générative va améliorer notre productivité en terme d'analyse des données et de synthèse des données. Même, dans la qualité d'écriture, elle va nous aider à faire de belles communications claires. Elle écrit mieux que nous, mieux que moi au moins. J'en suis certain. Quand il écrit, c'est impressionnant. Il y a de la clarté dans l'écriture, mais il y a beaucoup de répétition et il y en a beaucoup trop, mais pas de faux. Il y a juste un manque de clarté. Donc, on peut évaluer, discuter avec l'IA des démonstrations, de la pensée critique. On peut partager des choses et elle peut pousser aussi vers de nouvelles idées. C'est vrai, cela pousse des pistes pour les étudiants. » author self citation
« On sait que cette scientificité dans les sciences physiques et mathématique va reposer plutôt sur un paradigme d'objectivité, c'est l'objectivité de la formule mathématique, du modèle physique, de ce qui est mesurable, ce qui est quantifiable, mais en sciences humaines et sociales les phénomènes sont beaucoup moins évidents à modéliser et à mesurer, et donc les connaissances produites, elles, vont relever nécessairement d'une certaine subjectivité. Et donc la scientificité en sciences humaines va alors s'appuyer principalement sur quoi, sur les protocoles éditoriaux de production de l'écrit, c'est-à-dire ce qui nous incite à produire du discours sur d'autres discours, ce qui nous impose des manières de citer nos sources, ce qui nous impose de lire et d'évaluer nos pairs d'une certaine manière, réputée plus rigoureuse, réputée plus neutre, plus objective. » author self citation
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Analyse des traces d'usage de Gallica : Une étude à partir des logs de connexion au site Gallica Report
BnF DataLab Website
Catalogue collectif de France (ccfr) Website
Éditions critiques : nouveaux outils, nouvelles possibilités Event
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Approche historique Concept
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Automatisation du concept de normalité Annotation
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‘I am not a robot’ At the uncanny valley Article

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