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Présentation de la journée

IA Générative : quand les sciences humaines s’en mêlent !

L’IA générative (IAG) est une révolution technologique qui transforme nos pratiques personnelles et professionnelles. En tant que docteures en Sciences Humaines, nous avons remarqué que les organisations s’y intéressent de plus en plus. Pourtant, son utilisation nous questionne : est-elle toujours déployée de manière pertinente ? Quels peuvent être ses impacts dans le milieu professionnel ? Et surtout, comment anticiper les futures autres révolutions technologiques qui nous attendent ? Cette présentation met en avant l’importance de repositionner l’IAG afin qu’elle demeure une technologie au service de l’humain, pensée pour l’accompagner, enrichir son expérience et non le remplacer. Nous vous proposerons donc de repartir avec des clés pour prendre du recul, vous poser les bonnes questions et anticiper les futures révolutions technologiques.

L’IA générative, la création et le droit d’auteur

Cette présentation portera sur les apports de l’IA générative dans le domaine de la création et sur les enjeux pour le droit d’auteur. Plusieurs questions seront abordées dans cette conférence. Les oeuvres des auteurs vont-elles être remplacées par des contenus générés par l’IA ? Faut-il accorder des droits au contenu généré par l’IA ? Comment assurer le respect des droits d’auteur dans un contexte de collecte massive des contenus pour entraîner les IA génératives ? Que prévoient à cet égard le règlement sur l’IA (AI Act) et le Code de pratique sur les IA à usage général ?

Quels rôles peut jouer l’IA en matière de répression pénale ?

Cette présentation parle de l’utilisation de l’IA en matière pénale ; l’IA à un rôle à jouer dans toute la chaîne pénale, de la constatation des faits, par exemple avec de la videosurveillance ‘intelligente’, jusqu’à l’exécution de la peine comme la gestion des flux en prison en passant par l’enquête etc. Je m’arrêterai sur des cas d’usage précis comme l’utilisation de l’IA pour aider au recueil de la plainte ou la création d’une IA ‘jeune adolescente’ qui pourrait occuper les pédophile sur les réseaux (à l’image de ce que fait Daisy créée par O2 pour les auteurs ’d’arnaques téléphoniques’ visant des personnes âgées mais en permettant en plus de localiser les individus dans la mesure ou cette IA serait utilisée par les forces de l’ordre. Je terminerai sur la nécessité de travailler en commun entre pénalistes et informaticiens afin d’aboutir à des systèmes performants et sécurisés dans la mesure ou ils intègrent le respect de l’ensemble des grands principes de notre droit répressif.

Créer et juger avec l’IA : quels coûts et quelles conséquences ?

Débat

pause déjeuner

Session poster
information à venir

Pratique et politique de l’intelligence artificielle dans l’Art

Parallèlement aux avancées récentes en intelligence artificielle (IA), de nouvelles pratiques artistiques ont emergées ces dernières années, s’appropriant ces avancées dans la production d’œuvres d’art. Les acteurs de ces pratiques émergentes sont issus notamment de l’art contemporain, des arts numériques, de la photographie, de la musique et de la danse. Je présenterai un ensemble d’études qualitatives investiguant l’utilisation de l’IA dans les arts visuels, la photographie et la danse ainsi que mes propres experimentations de recherche-création d’oeuvres choregraphiques mêlant IA et danse. Ces études et experimentations hybrides interrogent la manière dont les artistes et moi même manipulons des AI et les intègrons dans la création contemporaine. Je mettrai en évidence les enjeux pratiques de la création avec de l’IA et les considérations éthiques et politiques qui sont en oeuvre.

IA Explicable (eXplainable AI – XAI) : Fondements et Applications

Comment appréhender les résultats complexe des modèles intégrés de transformation du climat ?

Les Integrated Assessment Models (IAMs), tels que WITNESS, atteignent aujourd’hui des niveaux de complexité sans précédent avec leurs centaines de milliers de paramètres. Cette présentation montrera comment nous relevons le défi de leur exploitation à travers deux approches complémentaires : des tableaux de bord de synthèse, et une interface en langage naturel propulsée par les Large Language Models. Cette dernière innovation permet aux utilisateurs d’interroger intuitivement les résultats de simulation, le LLM servant de traducteur entre les requêtes en langage naturel et la structure de données sous-jacente.

Comment s’approprier l’IA pour créer et expliquer des phénomènes complexes ?

Débat

cocktail de clôture