Résumé
Résumé en français
Quelques repères et pistes de réflexion sur les application de l’intelligence artificielle en SHS.
Résumé en anglais
Some benchmarks and avenues of reflection on the application of artificial intelligence in the humanities and social sciences.
Contexte de l’intervention
Séminaire “Les Nouveaux Paradigmes de l’Archive. L’intelligence artificielle au service de l’archivage et de l’analyse des archives (3 novembre matin)” : intervention de Stéphane Pouyllau (TGIR HUMA-NUM) et Nicolas Sauret (Dicen-IDF et HUMA-NUM) sur “Les enjeux de l’IA. Etudes de cas et pistes de mise en œuvre.”

Parmi les thèmes abordés
- Potentialités, enjeux méthodologiques et épistémologiques du deep learning en SHS.
- Lien avec le changement d’échelle pour les programmes de recherche (volume de données, potentialités technologiques, renouvellement des questionnements scientifiques).
- Les socles d’application utilisés : langage R et plateforme Jupyter (traitement de données/écriture scientifique embarquant du deep learning).
Extraits
Références
Qu’est-ce que l’Huma-Num LAB ? – Huma-Num. (2021). Huma-Num. https://www.huma-num.fr/hnlab/
Scopsi, C. (2020, novembre 11). Les enjeux de l’IA. Etudes de cas et pistes de mise en œuvre. S.Pouyllau & N. Sauret (HUMA-NUM). https://www.youtube.com/watch?v=NWtCzV7IfnQ&t=313s&ab_channel=scopsiclaire
Scopsi, C. (2020, novembre 12). L’intelligence artificielle au service de l’archivage et de l’analyse des archives – Captations [Billet]. Les Nouveaux Paradigmes de l’Archive. https://nparchive.hypotheses.org/684
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A consulter aussi
Boullier, D., & El Mhamdi, E. M. (2020). Le machine learning et les sciences sociales à l’épreuve des échelles de complexité algorithmique. Revue d’anthropologie des connaissances, 14(14‑1), Article 1. http://journals.openedition.org/rac/4260
Boullier, D. (2020, décembre 4). Human and/or Machine Learning ? MSHSUD.TV. http://www.mshsud.tv/spip.php?article1013
Busonera, P. (2021, juin 9). Atelier BnF DataLab : Humanités numériques, littérature et intelligence artificielle [Billet]. Le blog d’Huma-Num et de ses consortiums. https://humanum.hypotheses.org/6592
Cardon, D., Cointet, J.-P., & Mazieres, A. (2018). La revanche des neurones : L’invention des machines inductives et la controverse de l’intelligence artificielle. Réseaux, 5(211). https://doi.org/10.3917/res.211.0173
Cardon, D. (2020, novembre 19). Une machine qui lit les images : Une histoire socio-technique de l’intelligence artificielle en vision par ordinateur. MESHS. https://www.meshs.fr/page/une_machine_qui_lit_les_images
Humanités numériques et intelligence artificielle. (2020, 2021). ENS PSL. https://www.ens.psl.eu/agenda/humanites-numeriques-et-intelligence-artificielle/2021-06-08t100000
OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
DNE-TN2 (30 juin 2021). Le deep learning, un tournant épistémologique pour les SHS ?(Huma-Num LAB, 2020). Éducation, numérique et recherche. Consulté le 23 avril 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/o36n