Programme

Introduction de la journée 

Conférence : "Quelles IA pour quelle recherche ?"

Denis Bonnay 

L'IA arrive aujourd'hui à un tournant, avec la large diffusion de l'usage des systèmes d'IA générative auprès du grand public, des bouleversements en cours dans de nombreux métiers, et la promesse de bouleversements encore plus grands avec le déploiement d'agents IA et des systèmes toujours plus autonomes, personnalisés et experts. Si l'IA change la manière dont les programmeurs produisent du code, les consultants des rapports, et les juristes des argumentaires, la recherche ne fait pas exception : comment l'IA change-t-elle et comment va-t-elle changer la manière dont les chercheurs produisent leurs recherches ? Les usages de l'IA dans la recherche sont déjà nombreux et multiformes. Très modestes, lorsqu'il s'agit de gagner quelques minutes pour mettre en forme une bibliographie. Très spectaculaires, lorsque deux chercheurs de DeepMind reçoivent le prix Nobel de chimie pour le développement d'un modèle d'intelligence artificielle capable de prédire la structure des protéines. Très vertueux, lorsque l'IA permet de faciliter l'accès de chacun aux résultats les plus pointus. Très vicieux, quand elle est mise au service de la production massive de pseudo-articles scientifiques. L'objectif sera simplement d'y voir un peu plus clair, s'agissant aussi bien des possibilités à date que des promesses pour demain. Je proposerai de le faire sur la base d'une double approche en termes de systèmes et de pratiques.

Table Ronde : "Les challenges de l'IA dans la recherche : écologie, éthique et sens du travail"

La table ronde « Les challenges de l’IA dans la recherche : écologie, éthique et sens du travail » proposera un temps d’échange autour des transformations profondes que l’intelligence artificielle fait peser sur les pratiques scientifiques, durant lequel le public sera inviter à poser ces questions en direct.  Les discussions mettront en lumière l’empreinte écologique des technologies d’IA. Si ces outils promettent d’optimiser les analyses et d’accélérer la production de connaissances, leur développement et leur utilisation reposent sur des infrastructures énergivores et un stockage massif de données. La question d’une recherche plus sobre, capable de concilier innovation scientifique et responsabilité environnementale, constituera un axe central du débat. La table ronde abordera également les effets de l’IA sur le travail académique. L’automatisation de certaines tâches – analyse de données, synthèses, rédaction – transforme les manières de travailler et interroge la remplaçabilité et le sens même des métiers de la recherche. L'intégration de ces outils fragilise-t-elle l'indépendance intellectuelle et la créativité ? Les enjeux éthiques et juridiques seront également examinés. L’utilisation de données personnelles, la sécurité des informations, la gestion et la conservation des corpus soulèvent des questions qui dépassent la seule conformité réglementaire. Il s’agit de réfléchir aux conditions d’un usage responsable, transparent et maîtrisé de l’IA dans les projets scientifiques. Enfin, la réflexion portera sur l’intégrité scientifique et la confiance. Transparence sur l’usage des outils, explicitation des méthodes, clarification des responsabilités : autant de principes appelés à structurer les pratiques à venir. À travers ces échanges, la table ronde visera à esquisser les contours d’une IA véritablement responsable, attentive à la planète, aux personnes et aux valeurs fondamentales de la recherche.

Flash thèses : "Utilisations concrètes de l'IA dans des travaux de recherches"

Présentation : "Utilisation de l’intelligence artificielle dans l’adaptation et la validation d’une échelle de néophobie alimentaire en français"
La néophobie alimentaire correspond à la réticence à essayer de nouveaux aliments. La recherche présente a pour objectif de valider une version française de la Food Neophobia Scale chez l’adulte, en intégrant des outils d’intelligence artificielle dans le processus de recherche. L’IA a été utilisée pour la génération et l’adaptation de supports visuels destinés au pré-test de l’échelle, ainsi que pour faciliter certaines étapes de conception du matériel. Trois études ont permis d’évaluer l’adaptation culturelle et les propriétés psychométriques de l’outil. Les analyses factorielles ont confirmé une structure satisfaisante et de bonnes qualités de fidélité et de validité. Ce travail propose une réflexion sur les apports, les limites et les enjeux méthodologiques liés à l’intégration de l’IA dans la recherche en psychologie et en santé publique.

Présentation : Bio-Inspired and robotic models of bird song development.

Dans le cadre de ma thèse sur l'apprentissage du langage chez le canari, je présenterai le développement d'un robot conçu pour servir d'interface de communication entre l'oiseau et un modèle d'IA. J'exposerai les étapes de fabrication de ce dispositif, ainsi que l'adaptation d'un synthétiseur de chant d'oiseau spécifique à mon étude. Nous aborderons ensuite mes premières expériences sur l'apprentissage sensorimoteur, en comparant notamment les performances d'un modèle semi-supervisé avec une approche end-to-end. Enfin, j'ouvrirai la discussion sur mes travaux futurs visant à modéliser plus largement les mécanismes du cerveau aviaire, et comparer le développement du chant entre ces modèles artificiels et la réalité observée.

La présente recherche s’inscrit dans une réflexion sur la souffrance psychologique vécue par certains étudiants au cours de la période universitaire, considérée comme une phase développementale relevant de l’adolescence tardive. Cette période est marquée par des remaniements psychiques, identitaires et relationnels susceptibles de fragiliser l’équilibre psychologique de l’étudiant. La problématique centrale de cette recherche porte sur le fonctionnement  mentale de l’étudiant universitaire présentant une souffrance psychologique, ainsi que sur les modalités de mise en œuvre du processus de demande d’aide. Il s’agit plus précisément de comprendre comment le Moi s’organise face à la souffrance psychique, quelles stratégies défensives sont mobilisées et comment s’articulent la gestion de la réalité interne et les exigences de la réalité externe. Par ailleurs, cette étude vise à analyser les conditions dans lesquelles l’étudiant en souffrance sollicite une aide, qu’elle prenne la forme d’un recours aux professionnels de la santé mentale ou d’un soutien issu de l’entourage social et familial. Dans le cadre de cette recherche, des outils d’intelligence artificielle ont été utilisés à des fins de traduction des ouvrages scientifiques rédigés en langue française et anglaise vers la langue arabe, ainsi que pour la reformulation linguistique et académique de certains paragraphes, notamment lors de la rédaction de l’analyse des protocoles.

Atelier pratique : "Comment améliorer éthiquement nos recherches : outils d'IA appliqués"

Lors de cette session Atelier Pratique, Valentin Chabaux présentera d’abord les missions de la MSH Mondes et de son pôle Données et humanités numériques (DHUNE), qui accompagne les chercheuses et chercheurs en sciences humaines et sociales des universités Paris Nanterre dans tous les aspects numériques de leurs projets : gestion et organisation des données (textes, images, enquêtes, statistiques), aide à l’analyse, valorisation et diffusion en science ouverte... La présentation lèvera ensuite le voile sur « l’envers du décor » des outils d’intelligence artificielle. Derrière les outils présentés comme intelligents se trouvent des algorithmes accessibles et surtout un important travail humain : préparation des données, tri, annotation, correction... L’objectif sera de montrer que l’IA repose sur des choix techniques et méthodologiques qu’il est important de comprendre. Enfin, une vue d’ensemble et concrète d’outils d’IA disponibles notamment via l'Université Paris Nanterre pour la recherche qualitative et quantitative sera proposée : aide à la recherche bibliographique, analyse de contenu, analyse statistique... Cette intervention proposera un éclairage à la fois concret et pédagogique sur les usages de l’IA dans la recherche et invitera à envisager l’IA comme un ensemble d’outils à utiliser avec méthode et esprit critique.