Langage et intelligence artificielle

Appel à contributions — texte intégral

Une transformation épistémologique, cognitive et culturelle

Les technologies d’intelligence artificielle, et notamment celles qui reposent sur le traitement automatique du langage naturel (TALN), connaissent aujourd’hui un essor considérable. Elles redessinent notre manière de penser le langage et bouleversent les modalités d’apprentissage et de transmission des savoirs.

En effet, la prolifération de ces systèmes ne se réduit pas à une simple évolution technique : elle représente une transformation épistémologique, cognitive et culturelle qui touche notre manière de penser comme d’enseigner.

L’émergence rapide des modèles de langage basés sur l’intelligence artificielle dans les domaines scientifiques, économiques, éducatifs et culturels invite à interroger les transformations qu’ils introduisent dans notre rapport au langage, à la compréhension, à l’interprétation et à la production du sens.

Ce colloque entend explorer les interactions entre disciplines « exactes » et disciplines « humaines », et ouvrir un espace de dialogue entre modélisation mathématique et compréhension interprétative du sens. Une telle approche permettrait de mieux appréhender les mutations qui affectent nos pratiques langagières et la transmission des savoirs.

L’objectif est de construire un dialogue interdisciplinaire où les sciences humaines, et notamment la linguistique et la philosophie du langage, viendraient enrichir les approches computationnelles. Une telle convergence ouvrirait la voie à un cadre pédagogique renouvelé. Les sciences du langage y analyseraient la pertinence des énoncés générés ; l’ingénierie veillerait à la transparence et à la robustesse des modèles ; le droit et l’éthique en encadreraient les usages. Quant aux sciences de l’éducation, elles permettraient d’adapter les pratiques d’enseignement à ces nouveaux outils.

Plutôt qu’une simple présentation de données ou un panorama distant des avancées de l’intelligence artificielle, ce colloque souhaite proposer aux participants des pistes concrètes : cadres de réflexion, orientations de travail et repères pour un usage responsable, critique et pertinent de ces outils. L’enjeu est bien de penser un usage fructueux de l’IA, capable d’améliorer les méthodes, de soutenir l’apprentissage et de respecter les exigences scientifiques, éthiques et pédagogiques propres à chaque discipline.

Axe I

L’intelligence artificielle : catalyseur d’un dialogue entre sciences humaines et sciences exactes

Les Grands Modèles de Langage (LLM) mobilisent des techniques avancées issues des mathématiques appliquées. Ces dispositifs, fondés sur des avancées en algèbre linéaire, en calcul tensoriel, en statistiques et en traitement des signaux, incarnent une forme inédite de « mathématisation » du langage dont les conséquences épistémologiques sont majeures. En effet, une telle formalisation algorithmique interroge les frontières entre le sens humain et la corrélation statistique. La notion même de sens, lorsqu’elle est traduite en opérations vectorielles, soulève des questions fondamentales.

Derrière chaque système de génération linguistique, c’est une chaîne complexe d’ingénierie et de structuration mathématique qui opère. Cela suppose une pensée transdisciplinaire, dans laquelle l’épistémologie de la formalisation mathématique dialogue avec la philosophie du langage, et où la logique computationnelle se confronte aux approches herméneutiques et sémiotiques.

Axe II

Sciences de l’ingénieur et humanités : enjeux sémantiques et pragmatiques dans les interactions homme-machine

Le langage, lorsqu’il devient objet de traitement automatique, convoque aussi bien les ingénieurs concepteurs d’architectures neuronales que les philosophes qui interrogent la nature du sens. L’ingénierie du langage, mise en œuvre à travers les architectures, reconfigure notre conception des interactions homme-machine et donne naissance à une sémiotique computationnelle inédite.

Articuler la technique et le sens suppose un véritable dialogue. Les sciences humaines ne sauraient ignorer les outils qui reconfigurent leurs objets d’étude. Réciproquement, les sciences de l’ingénieur gagnent en pertinence lorsqu’elles intègrent les enjeux éthiques, esthétiques et sociaux liés au langage.

Axe III

Vers une nouvelle écologie des savoirs et un paradigme éducatif hybride

La pédagogie à l’ère de l’IA ne peut se penser sans une réflexion sur les compétences langagières, cognitives et techniques à transmettre. Cela suppose de concevoir l’éducation comme un espace d’hybridation : entre esprit critique et littératie numérique, entre créativité et algorithmie.

L’intelligence artificielle, lorsqu’elle est comprise et utilisée avec discernement, ne menace pas notre écosystème langagier. Elle peut, bien au contraire, l’enrichir. En offrant de nouveaux outils d’analyse, de reformulation et d’exploration des données, elle ouvre des possibilités inédites sans se substituer à la réflexion humaine. Le langage demeure une pratique vivante, ancrée dans la culture, l’histoire et l’expérience. L’IA peut en accompagner l’évolution, en soutenir l’étude et en élargir les perspectives, à condition d’être envisagée comme un instrument au service de la réflexion, et non comme un substitut.

L’enseignant est ainsi appelé à jouer un rôle de médiateur entre différentes épistémologies : celle du code et de la syntaxe logique, et celle du sens, de la subjectivité et de la culture. Former les générations futures, c’est aujourd’hui articuler intelligence humaine et puissances computationnelles dans une perspective éthique, réflexive et résolument pluridisciplinaire.

Axe IV

Traduction, interprétation et responsabilité : une éthique interdisciplinaire de l’usage des IA dans les contextes sensibles

L’usage croissant des intelligences artificielles génératives dans des domaines à haute responsabilité — médicale, juridique, diplomatique, et surtout pédagogique — soulève des enjeux majeurs liés à l’interprétation du langage. Dans les universités, de plus en plus d’étudiants recourent à ces technologies pour produire des traductions, reformuler des textes ou répondre à des consignes académiques. Or, une mauvaise traduction d’un terme juridique, un contresens dans un article médical, ou une interprétation imprécise d’un document pédagogique peut entraîner des conséquences considérables, parfois irréversibles.

Les différents acteurs responsables :

• Le développeur : pour la conception des modèles, des algorithmes et des jeux de données.
• L’utilisateur : pour l’interprétation des résultats générés et les usages pratiques.
• Le modèle lui-même : entité non consciente mais productrice d’énoncés, qui soulève des débats sur la notion de responsabilité algorithmique.

Ce triangle de responsabilité appelle une clarification normative, juridique et éthique, qui ne saurait s’élaborer qu’en croisant les perspectives de l’informatique, de la mathématique, du droit, de la linguistique, de la philosophie et des sciences de l’éducation.

Un cadre d’usage pédagogique conscientisé

Dans l’enseignement supérieur, la question n’est plus tant d’interdire ou d’autoriser l’usage des IA que de former les étudiants à les utiliser de manière critique, éthique et contextualisée. Cela suppose :

• d’abord, une culture technique : comprendre comment fonctionne une IA, identifier ses biais structurels et reconnaître ses limites ;
• ensuite, une compétence linguistique et interprétative, qui permette d’évaluer, de valider ou de corriger les propositions générées ;
• enfin, une réflexivité éthique : savoir reconnaître les situations dans lesquelles l’IA ne peut se substituer au jugement humain.