Augmenter ou déposséder : l’IA générative et la substance de la démarche scientifique
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Date de la conférence
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2026-09-24
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Résumé
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Amar Lakel présente une réflexion sur la « substance » de la démarche scientifique en sciences humaines et sociales à l'ère de l'IA générative. Appliquant la grille de la sociologie de l'innovation de Norbert Alter et Patrice Flichy — diffusion, acteurs, controverses, courbe du hype — il interroge le risque que l'IA générative n'augmente pas la connaissance mais en dépossède le chercheur : il oppose la production automatisée d'articles, l'agent de revue de littérature, et un déterminant technique au positivisme scientiste dont il se revendique (Bourdieu, structuralisme). Sa conclusion défend une posture épistémique exigeante, où le risque幻幻 d'hallucination et la question du document savant restent des enjeux méthodologiques de première importance.
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résumé thématique généré par IA
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Cette intervention en sociologie de l'innovation applique le cadre théorique de Norbert Alter et Patrice Flichy à l'IA générative, en prenant pour terrain l'expérience du chercheur en sciences humaines confronté à des clones numériques autonomes. Au-delà de l'hystérie médiatique et des discours apocalyptiques caractéristiques de la courbe du hype, l'analyse privilégie une question concrète : que transforme cette technologie, chez qui et comment ? Le concept de « large discours modèle » désigne un agent discursif total implémentant trois instances régulatrices du comportement humain : l'instance référentielle du réel, l'instance cognitive et l'instance sociale. Le document, matrice discursive porteur d'expérience et de normes, devient le terrain d'une herméneutique computationnelle. Rapprochant les modèles de langage de l'Ordre du discours foucaldien, l'intervenant montre comment l'utilisateur contraint cet ordre artificiel en le plaçant dans une scène communicationnelle. Des applications concrètes—crawler, cartographie 3D, visualisation lidar—illustrent le potentiel stupéfiant de cette ère de l'usage.
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Citation tirée de la conférence
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j'ai donc transformé l'objet LLM en LDM je dis souvent qu'il ne faut plus dire large language modèle parce qu'on passe complètement à côté de la spécificité de ces réseaux de neurones mais il faut dire large discours modèle
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elle a sa propre autonomie comme toute grande technologie toutes les grandes technologies de rupture ont leur propre autonomie et vont avoir une autonomie effective sur la société
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c'est classique en innovation on a toujours cette courbe de hype et cette courbe de hype produit de l'angoisse du fantasme et souvent dans cette angoisse et dans ce fantasme on a des discours quasi religieux
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donc moi ma méthode à moi c'est de me poser une question toute bête concrètement ça fait quoi et ça fait quoi par rapport à quoi parce que si on est un scientifique qu'est ce qu'on fait on va regarder l'effectuation de la chose et puis pour l'évaluer on va la comparer à autre chose
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Ça, ça a un impact énorme pour nous. C'est-à-dire qu'on n'a pas fini d'exploiter. On n'a pas fini de découvrir. Et là, l'ère de l'usage va arriver. Autant l'ère de la technologie va continuer, mais je pense qu'à un moment, les LM vont avoir un plateau en attendant qu'on trouve autre chose.
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Mais, avec une ligne de prompte, j'ai créé un visualisateur de lidar, alors je savais même pas que j'étais en train de créer un visualisateur de lidar, je l'ai envoyé en un lien à mon pote historien, qui vient de découvrir dans mon village une motte qui potentiellement aura des conséquences archéologiques. sur le terrain donc si ça c'est pas une révolution je sais pas si je m'arrête là dessus
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Donc, en gros, en sciences sociales, alors on peut rentrer dans les détails mais pas en trois secondes, il y a trois grosses instances régulatrices à un moment dans le comportement humain, instances de la réalité, instances sociales, instances cognitives.
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Type de la conférence
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colloque
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Amar Lakel
Human in the loop
L'Innovation ordinaire
Networks to Neural Nets: Case Studies Rethinking Curatorial Practice Through AI