Article. Intelligence artificielle et épistémologie. Allers-retours indispensables

Jean-Gabriel Ganascia analyse ici les enjeux épistémologiques et méthodologiques qui se posent à l’intersection de l’intelligence artificielle et des sciences humaines et sociales (SHS). Il montre d’abord que l’IA, loin de se limiter à un ensemble de techniques, soulève des questions profondes sur sa nature scientifique, qui ne relève ni pleinement des sciences de la nature ni des sciences de la culture. Cette discipline mobilise pourtant des éléments conceptuels et méthodologiques issus des SHS, ce qui appelle à un regard réflexif sur ses fondements.
Le chercheur examine ensuite comment les outils d’IA et l’apprentissage automatique transforment les pratiques de recherche en SHS, en automatisant des tâches fastidieuses mais aussi en modifiant les modes d’analyse des données. Enfin, il s’intéresse aux conséquences épistémologiques de ces transformations : l’IA ne se contente pas d’accélérer les processus existants, elle introduit de nouveaux opérateurs d’interprétation et remet en question la relation traditionnelle entre observation et preuve scientifique. Ainsi, l’IA apparaît comme une technologie qui influence profondément la production de connaissances et invite à repenser les méthodes et les cadres conceptuels des SHS