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Histoire Lyonel Kaufmann

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Humanités Digitales

Conférence de Caroline Muller (U de Rennes 2) « Des territoires de l’histoire ? A la recherche des pratiques numériques discrètes »

7 mars 2025 by Lyonel Kaufmann

Dans le cadre de son séjour comme chercheuse invitée au Centre de recherche interuniversitaire sur les humanités numériques (CRIHN) de l’Université de Montréal, Caroline Muller (Université de Rennes 2) fera une conférence intitulée « Des territoires de l’histoire ? A la recherche des pratiques numériques discrètes » le vendredi 21 mars à 13h30 :

Depuis de bien longues années maintenant, le quotidien de la recherche en sciences humaines et sociales a été bouleversé par la numérisation de nos pratiques, en particulier dans le sillage du développement du micro-ordinateur. Cette numérisation a progressivement touché des pans de plus en plus larges de la recherche, jusqu’à permettre de fonder un champ entièrement dédié à ces possibles, les humanités numériques.  Les réalisations très importantes de ces travaux ont cependant pu contribuer à masquer, en histoire, des transformations essentielles dans la manipulation de la documentation et des sources, transformations peu documentées : par exemple, nous en savons encore peu sur la place du moteur de recherche dans nos choix méthodologiques, ou encore sur l’impact de l’usage du smartphone, ou encore des choix logiciels pour gérer des données de recherche personnelles, sans même évoquer le « Control + F » faisant remonter des mots clefs des tréfonds de nos couches de données. On a peu posé la question de la puissance transformatrice de toutes ces pratiques discrètes et quotidiennes dans les sciences humaines et sociales. Adossé à une enquête de long terme menée avec Frédéric Clavert, mon propos explorera ces nouveaux gestes de la recherche, entre quête de sources, composition de corpus et écriture.

Cette conférence qui sera aussi diffusée en ligne (inscription obligatoire).

Source : Conférence de Caroline Muller (U de Rennes 2) « Des territoires de l’histoire ? A la recherche des pratiques numériques discrètes » | Centre de recherche interuniversitaire sur les humanités numériques

Classé sous :histodons, Histoire savante, Humanités Digitales, Nouvelles de l'histoire, Opinions&Réflexions

Huit mythes de l’intelligence artificielle pour déconstruire la « hype »

5 mars 2025 by Lyonel Kaufmann

Dans leur article intitulé « Ne croyez pas à l’hype. Les mythes de l’IA et la nécessité d’une approche critique dans l’enseignement supérieur », publié dans le Journal of Applied Learning & Teaching, les chercheurs Jürgen Rudolph, Fadhil Ismail, Shannon Tan et Pauline Seah déconstruisent pas à pas quelques grands mythes de l’intelligence artificielle (IA) : « Nous démontrons que l’IA n’est pas une entité intrinsèquement autonome, intelligente ou objective, mais plutôt un produit de l’ingéniosité humaine, dépendant d’un travail considérable, souvent sous forme d’exploitation, et de pratiques d’extraction de données. »

Le site maisouvaleweb propose une synthèse en français de ces huit mythes :

Table des matières
1 Mythe #1 : « L’IA est artificielle »
2 Mythe #2 : « L’IA est intelligente »
3 Mythe #3 : « l’IA rendra le monde meilleur – plus démocratique, plus égalitaire, plus écologique, plus progressiste, plus “ce-que-vous-voulez” »
4 Mythe #4 : « L’IA est objective et impartiale »
5 Mythe #5 : « Les États-Unis sont la seule superpuissance en matière d’IA »
6 Mythe #6 : « L’IA n’affectera pas significativement le marché du travail »
7 Mythe #7 : « L’IA révolutionne l’enseignement supérieur »
8 Mythe #8 : « Les enseignants du supérieur peuvent détecter l’IA avec ou sans IA »
9 Conclusion

Source : Huit mythes de l’intelligence artificielle pour déconstruire la « hype »

Classé sous :EdNum, Humanités Digitales, Opinions&Réflexions

Google, Wikipédia et ChatGPT. Les trois cavaliers de l’apocalypse (qui ne vient pas). – affordance.info

13 février 2025 by Lyonel Kaufmann

Dans quel cycle historique inscrire ChatGPT ? Deux interprétations sont possibles : dans l’une, il constitue la troisième étape d’un processus marqué par l’invention du télégraphe, puis par celle des réseaux sociaux ; dans l’autre, il prolonge l’invention de Google, puis de Wikipédia. Mais ChatGPT se différencie aussi de ces deux acteurs car son processus de réécriture permanente n’est pas traçable.

Pour ma part, je retiens et je partage :

« Pour le résumer d’une formule, Google affiche des liens qui font connaissance, Wikipédia affiche des connaissances qui font lien. ChatGPT fait conversation autant que conservation de connaissances sans liens et de liens sans connaissances. ChatGPT est une éditorialisation ivre, en permanence déplacée, déséditorialisée et rééditorialisée comme Guattari et Deleuze parlaient de déterritorialisation et de reterritorialisation. »

J’aime bien aussi :

« là où le palimpseste de Google se donne à lire dans les liens affichés sur sa page, là où le palimpseste de Wikipédia se donne à lire derrière l’historique de chaque page, celui de ChatGPT est essentiellement inauditable, intraçable, inaccessible, invérifiable, impossible ; il est l’aporie du palimspeste : pleinement évident et parfaitement intraçable. »

Source : Google, Wikipédia et ChatGPT. Les trois cavaliers de l’apocalypse (qui ne vient pas). – affordance.info

Tags : #chatGPT #Google #Wikipedia

Classé sous :EdNum, Humanités Digitales, Opinions&Réflexions

L’IA générative et l’instrumentalisation de la mémoire de l’Holocauste en Ukraine

25 novembre 2024 by Lyonel Kaufmann

L’essor récent de l’intelligence artificielle générative (IA) peut-il conduire à des transformations fondamentales dans le domaine de la mémoire de l’Holocauste ? Plus particulièrement en Europe de l’Est en lien avec le conflit opposant la Russie à l’Ukaine ? L’Institut für Kommunikations- und Medienwissenschaft à l’université de Berne mène actuellement un projet de recherche à ce propos dans le cadre d’un post-doctorat par l’intermédiaire d’un post-doctorat du Dr. Mykola Makhortykh et intitulé « Algorithmic turn in Holocaust memory transmission: Challenges, opportunities, threats ».

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De premiers résultats ont déjà donné lieu à des publications. Il est en est ainsi de l’article suivant Makhortykh, M., Vziatysheva, V., & Sydorova, M. (2023). Generative AI and Contestation and Instrumentalization of Memory About the Holocaust in Ukraine. Eastern European Holocaust Studies, 1(2), 349‑355. https://doi.org/10.1515/eehs-2023-0054. En voici un résumé sur la démarche de recherche et les premiers résultats.

Premièrement, les IA générativex, tel que ChatGPT, offrent de nouvelles possibilités pour la mémoire de l’Holocauste, notamment une représentation du passé selon une multitude de perspectives et d’échelles, ainsi qu’un accès plus large à des aspects moins connus (Kansteiner 2022), en plus de nouvelles possibilités de détection des distorsions et du déni des faits historiques (Makhortykh et al. 2023).

Cependant, les difficultés à différencier les contenus créés par l’homme de ceux créés par l’IA font craindre également des représentations erronées ou déformées de l’Holocauste et peuvent faciliter la production de contenus historiques non authentiques (par exemple, de faux témoignages sur l’Holocauste).

C’est notamment le cas dans le cadre du conflit entre la Russie et l’Ukraine. Pour identifier ce qu’il en est relativement aux déformations possibles de la mémoire de l’Holocauste, les auteurs de l’article ont utilisé une sélection de 74 déclarations traduites en anglais, en russe et en ukrainien ; ces déclarations demandaient des informations sur les aspects de l’Holocauste qui sont généralement instrumentalisés et souvent déformés par la propagande pro-Kremlin. Ils ont ensuite vérifié les performances de deux grands agents conversationnels alimentés par l’IA – ChatGPT et Google Bard – en ce qui concerne les informations sur l’Holocauste en Ukraine.

L’étude montre une précision relativement faible des réponses fournies par les agents conversationnels avec des

  • Taux de réponses correctes : entre 30% et 55% (variant selon l’agent et la langue)
  • Taux de réponses partiellement correctes : entre 18% et 30%
  • Taux de réponses inexactes : entre 20% à 45%

Parmi les erreurs notables commises :

  • Plus grand nombre d’inexactitudes : ChatGPT en Ukraine
  • Erreurs graves identifiées :
    • Attribution incorrecte de crimes aux Ukrainiens et organisations ukrainiennes
    • Erreur sur le massacre de Koryukivka (1943) : faussement attribué aux nationalistes ukrainiens au lieu des forces hongroises
    • Désinformation sur le bataillon Nachtigall : présenté comme formé en 2014 plutôt que pendant la Seconde Guerre mondiale

Tout ceci indique des impacts potentiels majeurs à propos de la mémoire de l’Holocauste et deux premières préoccupations. La première concerne le risque de distorsion des faits historiques et de manipulation de l’opinion publique. La seconde réside dans une menace pour la mission des institutions de préservation de la mémoire de l’Holocauste.

Les auteurs terminent leur article avec des recommandations. En premier lieu, il s’agit d’améliorer les modèles d’IA en enrichissant les données d’entraînement sur l’Holocauste et d’optimiser les garde-fous pour éviter l’invention de faits historiques. En second lieu, il s’agit de sensibiliser aux risques de l’IA. Enfin, il est primordial de développer les compétences en littératie IA du public et des professionnels du patrimoine.

Référence de l’article (disponible en ligne) : Makhortykh, M., Vziatysheva, V., & Sydorova, M. (2023). Generative AI and Contestation and Instrumentalization of Memory About the Holocaust in Ukraine. Eastern European Holocaust Studies, 1(2), 349‑355. https://doi.org/10.1515/eehs-2023-0054.

Références bibliographies citées dans ce billet :

Kansteiner, W. (2022). Digital Doping for Historians : Can History, Memory, and Historical Theory Be Rendered Artificially Intelligent? History and Theory, 61(4), 119‑133. https://doi.org/10.1111/hith.12282

Makhortykh, M., Zucker, E. M., Simon, D. J., Bultmann, D., & Ulloa, R. (2023). Shall androids dream of genocides? How generative AI can change the future of memorialization of mass atrocities. Discover Artificial Intelligence, 3(1), 28. https://doi.org/10.1007/s44163-023-00072-6

Image d’en-tête générée par IA.

Classé sous :histodons, Histoire savante, Humanités Digitales

Appel d’offres: Prix Peter Haber pour l’histoire numérique 2025

4 novembre 2024 by Lyonel Kaufmann

Le prix Peter Haber sera décerné pour la troisième fois en 2025. Les projets de chercheurs de niveau master, doctorat ou post-doc qui apportent une contribution innovante au domaine de l’histoire numérique sont récompensés. Il n’y a pas d’accent historique ou méthodologique. Il peut s’agir de projets de recherche individuels, de projets d’édition et d’infrastructure ou d’outils nouvellement développés. Les chercheurs individuels et de petits groupes de chercheurs peuvent soumettre une proposition. Le 1er Le prix est de 500,- Euro, le 2ème Place avec 300,- Euro et le 3ème Place dotée de 200,- Euro. Date limite de soumission: 15. Janvier 2025
Le prix commémore l’historien suisse et maître de cours privé d’histoire générale des temps modernes, Peter Haber (1964-2013). Son travail scientifique et son engagement ont donné des impulsions importantes à l’histoire numérique.
Le prix est décerné depuis 2021 par le groupe de travail sur l’histoire numérique, l’Association des historiens d’Allemagne (VHD) et l’Institut historique allemand de Paris (DHIP). La cérémonie de remise des prix aura lieu lors de la Journée des historiens allemands 2025 à Bonn.

De plus amples informations sont disponibles dans le blog «Histoire numérique».

Source de l’information: infoclio.ch

Classé sous :Histoire savante, Humanités Digitales

L’industrie de l’IA d’aujourd’hui est-elle la grande entreprise des peaux de castors du XIXe siècle ?


30 avril 2024 by Lyonel Kaufmann

L’historienne de la technologie Margaret O’Mara compare l’industrie de l’IA d’aujourd’hui à la grande entreprise des peaux de castor.

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Atelier de teinture des peaux pour la préparation du maroquin. Source : https://www.flickr.com/photos/fdctsevilla/4726549905/

Au XIXe siècle, une abondance de castors errait en Amérique du Nord, si nombreuses que la demande de chapeaux de forme pour hommes a entraîné une vaste entreprise de piégeage pendant des décennies, jusqu’à ce que les castors soient presque éteints. Ensuite, les fabricants de chapeaux ont compris comment travailler avec de la soie à la place, ce qu’ils auraient pu faire depuis le début.

“J’obtiens une ambiance de chapeau de fourrure de castor dans certaines des conversations sur l’IA maintenant”, a déclaré O’Mara à la journaliste technologique Caitlin Dewey. “Ces entreprises ont tellement de ressources : tant d’argent, tant de talent, tous ces centres de données massifs, la capacité de créer des modèles incroyablement puissants. Et c’est ainsi qu’ils créent ces modèles, et le marché se développe pour les rencontrer.”

“Mais il n’est pas toujours évident si nous avons vraiment besoin de cette technologie, dans tous les cas, ou si quelqu’un pose ces questions.”

Source : https://www.axios.com/2024/04/24/generative-ai-why-future-uses

Classé sous :EdNum, Humanités Digitales, Opinions&Réflexions

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