HUM-353 / 2 credits

Teacher: Sormani Philippe Björn

Language: French

Remarque: Les étudiant-e-s peuvent travailler en français et/ou en anglais.


Résumé

Depuis dix ans, la notion d' "intelligence artificielle" est de retour dans de nombreux domaines. Pour en mesurer la portée, ce cours offre une introduction aux études sociales de l'IA. Le cours introduit les principales approches, des cas exemplaires et des méthodes pertinentes en la matière.

Contenu

Mots-clés

Etudes sociales de l'intelligence artificielle, culture numérique, méthodes qualitatives, analyse vidéo, implications normatives

POLY-perspective :

  • perspective interdisciplinaire
  • perspective globale

https://www.epfl.ch/schools/cdh/fr/la-vision-du-cdh-poly-perspective/

Acquis de formation

A la fin de ce cours l'étudiant doit être capable de:

  • Identifier les principales approches en études sociales de l'IA
  • Déceler des avantages et des limites empiriques des méthodes présentées
  • Réaliser une analyse vidéo (analyse discursive et pratique d'un enregistrement audiovisuel)
  • Développer une approche empirique et réflexive de l'IA et de la "culture numérique" en situation

Compétences transversales

  • Résumer un article ou un rapport technique.
  • Recueillir des données.
  • Faire preuve d'inventivité
  • Faire preuve d'esprit critique
  • Recevoir du feedback (une critique) et y répondre de manière appropriée.
  • Dialoguer avec des professionnels d'autres disciplines.
  • Etre conscient des implications sociales et humaines liées au métier de l'ingénieur.
  • Auto-évaluer son niveau de compétence acquise et planifier ses prochains objectifs d'apprentissage.

Méthode d'enseignement

Le cours est organisé en quatre parties. En plus de l'intervenant principal, des spécialistes et expert-e-s externes seront sollicité-e-s pour s'exprimer à propos de l'IA. Des visites guidées seront également prévues. Dans le cadre du cours, chaque participant(e) pourra et devra réaliser une première analyse vidéo du phénomène en jeu. En fonction des intérêts des participant-e-s, d'autres modes d'analyse peuvent être envisagés et intégrés.

Travail attendu

Participation attentive, active et réflexive (cf. aussi méthode d'évaluation ci-dessous).

Méthode d'évaluation

A des fins d'évaluation, les participant-e-s auront à rendre deux travaux (max. 3-4 pages pour chacun).

Pour les parties 1 et 2 du cours, les participant-e-s résumeront et discuteront un article issu des études sociales de l'IA, d'une part, et résumeront et discuteront les principaux avantages et désavantages d'une méthode qualitative, de l'autre (1/2 de la note globale).

Pour les parties 3 et 4 du cours, les participant-e-s procéderont à une analyse qualitative de vidéos de l'« IA en action » retenue. Sur la base de leur analyse, il s'agira de discuter les implications normatives de l'IA dans le domaine considéré (1/2 de la note globale).

Selon le nombre de participant-e-s, l'évaluation portera sur des travaux de groupe ou des rendus individuels. Pour des étudiant-e-s venant d'autres institutions, les modalités d'évaluation seront adaptées en fonction des crédits ECTS à obtenir.

Encadrement

Office hours Oui
Assistants Oui
Forum électronique Oui
Autres

Ressources

Bibliographie

  • Alpaydin, E. (2016) Machine Learning. The New AI. Cambridge: MIT Press.
  • Audétat, M. et al. (Eds.) (2015) Sciences et technologies émergentes. Pourquoi tant de promesses? Paris: Hermann.
  • Bovet, A., Gonzalez-Martinez, E., Malbois, F. (Eds.) (2014) Language, activités et ordre social. Faire de la sociologie avec Harvey Sacks. Bern: Peter Lang.
  • Cardon, D. (2019) Culture numérique. Paris: Les Presses de Sciences Po.
  • Sormani, Ph., Alac, M., Bovet, A., Greiffenhagen, C. (2017) "Ethnomethodology, Video Analysis, and STS", in Felt, U., Fouché, R., Miller, C.A. and Smith-Doerr, L. (Eds.) The Handbook of Science and Technology Studies. 4th Edition. Cambridge, Mass.: MIT Press, pp. 113-137.

 

Ressources en bibliothèque

Liens Moodle

Préparation pour

Master - Digital Humanities (F.Kaplan)

In the programs

  • Semester: Fall
  • Number of places: 80
  • Exam form: During the semester (winter session)
  • Subject examined: Science, technology and society C
  • Lecture: 2 Hour(s) per week x 14 weeks

Reference week

 MoTuWeThFr
8-9     
9-10     
10-11     
11-12     
12-13     
13-14 MEB331   
14-15    
15-16     
16-17     
17-18     
18-19     
19-20     
20-21     
21-22     

Tuesday, 13h - 15h: Lecture MEB331