Cet atelier se donne pour objectif d’examiner les systèmes de valeurs à l’œuvre dans les systèmes d’intelligence artificielle. Le déploiement massif des modèles de langage de grande taille, capables de générer des contenus (textes, images, vidéos, musiques), s’accompagne en effet d’imaginaires et de visions du monde qui traduisent des choix et des hiérarchies de valeurs. Par ailleurs, les logiques, notamment économiques, qui sous-tendent ces modèles soulèvent des questions majeures, en particulier lorsqu’ils sont mobilisés dans les services publics ou, plus largement, dans la vie quotidienne (par exemple, l’utilisation de données personnelles dans une logique de capitalisme de surveillance).
Dans ce contexte, les appels à davantage de transparence, d’explicabilité des algorithmes, de diversité dans les modèles (par exemple Black in AI), ainsi qu’à une plus grande équité (algorithmic fairness), se multiplient. Parallèlement, des courants de recherche se structurent pour analyser ces systèmes, en mettre en lumière les biais et mieux comprendre les valeurs qu’ils véhiculent. Enfin, les impacts environnementaux de ces technologies viennent intensifier les débats actuels, souvent structurés entre techno-solutionnisme et approches critiques des technologies.
Sur les quatre jours de l’atelier, les interventions seront organisées par thématique afin de favoriser des échanges approfondis sur les différentes dimensions abordées. Une synthèse quotidienne permettra de consolider les contributions et de faire émerger une vision d’ensemble cohérente à l’issue de l’atelier. Enfin, une perspective artistique viendra enrichir la réflexion en ouvrant de nouveaux regards sur ces enjeux.
Cette activité s’inscrit dans le semestre thématique « La gouvernance de l’IA », organisé dans le cadre du partenariat entre IVADO et le centre IA pour la Science et Science pour l’IA (AISSAI-CNRS), et est offerte en collaboration avec l’Obvia.
Votre inscription à l’atelier vous permet également de participer à la conférence du 23 octobre 2026 intitulée « Améliorer la gouvernance de l’IA« .
Lyse Langlois (Université Laval), Sarah Brown (University of Rhode Island), Marc-Antoine Dilhac (Université de Montréal), Alexandra Bensamoun (Université Paris-Saclay), Pierre Larouche (Université de Montréal), Jean-Gabriel Ganascia (Sorbone Université, LIP6), Antoine Henry (Université de Lille), Julie Marques (INSA), Siddarth de Souza (University o Warwick), Richard Khoury (Université Laval).
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