Activités
Intelligence artificielle et communication des organisations. Par Christophe Alcantara, Francine Charest et Alain Lavigne
Recherche - Thématique
Intelligence artificielle et communication des organisations. Par Christophe Alcantara, Francine Charest et Alain Lavigne
le 24 juin 2019
Parution en décembre 2020
Revue Communication & Management, numéro à paraître en décembre 2020.
Co-dirigé par :
- Christophe ALCANTARA, Maître de conferences en Sciences de l’Information et de la Communication, IDETCOM, Université Toulouse 1 Capitole, France
- Francine CHAREST, Professeure titulaire au Département d’information et de communication de l’Université Laval , Québec, Canada
- Alain LAVIGNE, Professeur titulaire au Département d’information et de communication de l’Université Laval, Québec, Canada
Problématique
La numérisation de la société est un mouvement de fond qui plonge les organisations et leurs pratiques professionnelles dans l’ère de l’Intelligence artificielle (IA). Ce concept est apparu en 1956, et la littérature attribue généralement la paternité de l’expression à John McCarthy. De façon schématique, l’IA repose sur deux approches distinctes et complémentaires, le cognitivisme et le connexionisme (Benbouzid, Cardon, 2018 ; Jordan, 2018). Le premier fondement, symbolique, repose sur des travaux menés dans le domaine des sciences de l’apprentissage profond (Deep learning). Il tente tant bien que mal de recréer un cerveau «artificiel» à partir de modèles mathématiques et informatiques (Julia, 2019). L’autre, connexionniste, repose sur des approches probabilistes développées dans le domaine de l’apprentissage des machines (Machine learning). Il étudie les connaissances acquises ou développées par différents types d’apprentissage (supervisé, non-supervisé, par transfert, par renforcement, etc.). Ce dernier fondement est appliqué dans la vie « réelle » ; réelle en ce sens que l’univers connexionniste n’est pas conçu par des programmateurs mais qu’[…« il est désormais composé de connaissances qu’il faut aller chercher auprès de spécialistes de différents domaines […], formuler dans un langage le plus naturel possible afin que des utilisateurs puissent interagir avec elles en leur posant des questions» (Cardon, Cointet, Mazières, 2018). Il est alors intéressant de nuancer cette présentation entre les pôles cognitivistes et connexionistes en faisant référence aux travaux de Varela ( Varela, 1988). En effet, si le critère d’évaluation de la cognition reste toujours « la représentation adéquate d’un monde extérieur prédéterminé », Varela développe le concept d’énaction, un paradigme qui insiste sur la dimension incarnée de la cognition qui prend en considération les interactions du sujet avec son écosystème. L’énaction considère alors la cognition humaine comme référant non pas « à la résolution de problèmes au moyen de représentations, mais plutôt [au] faire-émerger, créateur d’un monde ».
Les notions d’IA, d’humanités numériques et de Big data sont des réalités qui s’entrecroisent pour proposer un changement de paradigme. Depuis le début des années 2000, le Machine learning s’impose (Canet, Trans, 2017) et intéresse de nombreux chercheurs des Sciences humaines et sociales (SHM), notamment des Sciences de l’information et de la communication (SIC). La plupart des dispositifs d’IA associés à une organisation relèvent d’une logique de Machine learning (Benbouzid, Cardon 2018), c’est-à-dire d’une forme prédictive qui repose sur des méthodes d’apprentissage de grandes séries de données. De façon générique, « les humanités numériques recouvrent un ensemble de pratiques de recherche à l’intersection des technologies numériques et des différentes disciplines des sciences humaines et sociales » (Dacos, Mounier, 2014). Sur un plan scientifique, une cristallisation s’opère sur le changement de paradigme proposé par certains chercheurs de l’IA (Julia, 2019) et des humanités numériques, où le modèle théorique n’est plus le point central de l’explication des observations. Celles-ci sont légitimées par la force des corrélations obtenues grâce à des calculs sur des grandes séries, mais « les humanités numériques ne cessent de susciter critiques et interrogations quant à leur statut institutionnel, leur histoire et surtout leur positionnement dans le paysage intellectuel et académique» (Doueihi, 2015).
Cela impacte les organisations qui sont soit prises sous les feux de l’injonction de la transparence, soit désireuses de valoriser le fait de cibler un public, analyser des flux et donc corréler des data qui leur semblaient improbables il y a encore peu de temps. La communication numérique modifie les frontières de l’organisation. Ces dernières sont plus poreuses, étant donné, entre autres, le développement de communications horizontales, hors de contrôle des organisations avec toutes leurs parties prenantes. Nos interactions numériques produisent des traces dont le caractère semble être un gisement de (promesses) de richesses considérables. Ainsi, « l’humanisme numérique serait en train de constituer une nouvelle civilisation c’est-à-dire une nouvelle condition d’existence avec son lot de transformations des catégories, des valeurs, des relations, des objets, des représentations, des territoires et des pratiques » (Vinck, 2016). Ces transformations génèrent des réalités qui affectent et interrogent les organisations privées, publiques, associatives et territoriales.
Les notions d’IA, d’humanités numériques et de Big data sont des réalités qui s’entrecroisent pour proposer un changement de paradigme. Depuis le début des années 2000, le Machine learning s’impose (Canet, Trans, 2017) et intéresse de nombreux chercheurs des Sciences humaines et sociales (SHM), notamment des Sciences de l’information et de la communication (SIC). La plupart des dispositifs d’IA associés à une organisation relèvent d’une logique de Machine learning (Benbouzid, Cardon 2018), c’est-à-dire d’une forme prédictive qui repose sur des méthodes d’apprentissage de grandes séries de données. De façon générique, « les humanités numériques recouvrent un ensemble de pratiques de recherche à l’intersection des technologies numériques et des différentes disciplines des sciences humaines et sociales » (Dacos, Mounier, 2014). Sur un plan scientifique, une cristallisation s’opère sur le changement de paradigme proposé par certains chercheurs de l’IA (Julia, 2019) et des humanités numériques, où le modèle théorique n’est plus le point central de l’explication des observations. Celles-ci sont légitimées par la force des corrélations obtenues grâce à des calculs sur des grandes séries, mais « les humanités numériques ne cessent de susciter critiques et interrogations quant à leur statut institutionnel, leur histoire et surtout leur positionnement dans le paysage intellectuel et académique» (Doueihi, 2015).
Cela impacte les organisations qui sont soit prises sous les feux de l’injonction de la transparence, soit désireuses de valoriser le fait de cibler un public, analyser des flux et donc corréler des data qui leur semblaient improbables il y a encore peu de temps. La communication numérique modifie les frontières de l’organisation. Ces dernières sont plus poreuses, étant donné, entre autres, le développement de communications horizontales, hors de contrôle des organisations avec toutes leurs parties prenantes. Nos interactions numériques produisent des traces dont le caractère semble être un gisement de (promesses) de richesses considérables. Ainsi, « l’humanisme numérique serait en train de constituer une nouvelle civilisation c’est-à-dire une nouvelle condition d’existence avec son lot de transformations des catégories, des valeurs, des relations, des objets, des représentations, des territoires et des pratiques » (Vinck, 2016). Ces transformations génèrent des réalités qui affectent et interrogent les organisations privées, publiques, associatives et territoriales.