L'IA au service du bien commun

Leçons du Grand Cours

20

épisodes

• 1

  Démystifier l’IA

  30 min

  Dans ce premier épisode, nous posons les bases d’une exploration critique, engagée et accessible de l’intelligence artificielle. À l’heure où l’IA est omniprésente dans les médias, les discours politiques, les usages du quotidien et les stratégies industrielles, ce cours propose d’en déconstruire les mythes, d’en comprendre les fondements techniques et historiques, et surtout d’en examiner les impacts sociaux, économiques, politiques et environnementaux. Ce premier chapitre nous invite à dépasser les discours simplistes pour mieux comprendre les enjeux profonds que soulève cette révolution technologique. C’est le point de départ d’un voyage critique et stimulant au cœur de l’IA.

  
  

  Acquis : 

  • Comprendre ce qu’est (et n’est pas) l’intelligence artificielle, en identifiant notamment les grandes familles d’algorithmes et leurs usages 
  • Replacer l’IA dans son histoire, en retraçant ses cycles d’espoir et de désillusion, et en identifiant les ruptures technologiques qui ont permis son essor actuel
  • Développer un regard critique sur l’IA, en prenant conscience des mythes qui l’entourent et des enjeux sociaux, politiques et environnementaux qu’elle soulève
• 2

  Anatomie d’un système d’IA : fonctionnem...

  38 min

  Dans ce deuxième épisode, nous entrons dans les coulisses du fonctionnement des systèmes d’intelligence artificielle. Grâce à des exemples visuels et concrets, nous découvrons comment un algorithme apprend à partir de données, prend des décisions et se perfectionne. Pas besoin de savoir coder : nous allons ensemble comprendre les grandes étapes de l’apprentissage automatique, des arbres de décision aux réseaux de neurones, jusqu’aux grands modèles comme ChatGPT. Une plongée accessible au cœur des systèmes d’IA pour mieux en saisir les logiques internes.

  
  

  Acquis : 

  • Comprendre les étapes clés du machine learning supervisé, de la collecte des données à l’inférence, en passant par l’entraînement, la performance et le risque de sur-apprentissage
  • Identifier les principaux types d’algorithmes d’IA (arbres de décision, forêts aléatoires, régression, réseaux de neurones) et leurs forces, limites et domaines d’application
  • Découvrir le fonctionnement des grands modèles de langage comme ChatGPT, de leur entraînement massif à leur ajustement par retour humain, et prendre conscience des implications techniques et énergétiques associées
• 3

  Anatomie d’un système d’IA : limites

  33 min

  Après avoir posé les bases techniques et historiques de l’intelligence artificielle, nous en explorons désormais les revers : ses limites techniques, ses biais sociaux, ses dépendances matérielles, mais aussi ses impacts écologiques, cognitifs, politiques et économiques. Loin des discours techno-optimistes, l’objectif est de révéler ce que les interfaces fluides masquent : les fragilités structurelles des systèmes d’IA, les rapports de pouvoir qu’ils cristallisent et les choix politiques qu’ils engagent.

  
  

  Acquis : 

  • Identifier les limites techniques et cognitives de l’IA, notamment son incapacité à comprendre la complexité du monde, sa tendance à halluciner des réponses, et les risques de désinformation et d’érosion du lien à la réalité
  • Comprendre les dépendances humaines, matérielles et écologiques des systèmes d’IA, en prenant conscience du travail invisible, des infrastructures énergivores et des impacts environnementaux associés à leur fonctionnement
  • Décrypter les rapports de pouvoir et les biais systémiques liés à l’IA, en analysant la concentration des ressources, l’opacité des modèles, et la fausse neutralité technologique qui masque des choix idéologiques et politiques
• 4

  La chaîne de valeur de l’IA

  39 min

  Dans ce quatrième épisode, nous soulevons une question politique fondamentale : qui détient réellement le pouvoir dans le développement de l’intelligence artificielle ? En déconstruisant les discours de neutralité et les fantasmes de machines autonomes, nous recentrons l’attention sur les êtres humains, les groupes sociaux et les structures économiques qui façonnent l’IA. Ce chapitre met en lumière les rapports de force, les inégalités structurelles et les dépendances systémiques qui entourent la conception, la décision et la gouvernance des technologies d’IA.

  
  

  Acquis : 

  • Comprendre que l’IA est une construction sociale et politique, façonnée par des humains, des intérêts économiques, des rapports de pouvoir et des choix de société
  • Identifier les déséquilibres structurels de la chaîne de valeur de l’IA, notamment la concentration du pouvoir technologique, le manque de diversité dans les équipes et l’opacité des processus
  • Reconnaître les enjeux d’une gouvernance démocratique de l’IA, en explorant les leviers pour impliquer les citoyens, soutenir des alternatives éthiques et redonner une place aux institutions publiques dans les décisions technologiques
• 5

  Dystopie

  20 min

  Dans cet épisode, nous changeons de registre et proposons une fiction dystopique pour explorer les implications concrètes d’un monde gouverné par des systèmes d’intelligence artificielle généralisée. Loin d’un exercice de style, ce récit fonctionne comme une mise en garde contre une technocratie algorithmique déconnectée du réel, où la quête d’efficience et de performance vient écraser les savoirs locaux, les équilibres écologiques et les droits fondamentaux.

  À travers le personnage de Thomas Delacroix, jeune ingénieur brillant embarqué dans le projet de sauvegarde de la Grande Barrière de corail via une IA nommée Omniscience, le récit dévoile une critique acérée des logiques de gouvernance algorithmique : opacité, déshumanisation, extractivisme, instrumentalisation de la nature et des populations.

  
  

  Acquis : 

  • Identifier les dérives possibles d’une gouvernance technologique fondée sur l’optimisation, notamment la déshumanisation, la dépossession du vivant et la logique extractiviste masquée par des indicateurs positifs
  • Comprendre les limites des systèmes d’IA face à la complexité du réel, en particulier l’incapacité à intégrer les savoirs locaux, les cycles naturels et les logiques culturelles
  • Développer un regard critique sur les choix politiques et économiques qui sous-tendent l’IA, en interrogeant qui décide, pour quels objectifs, et avec quelles conséquences invisibles sur les sociétés et les écosystèmes
• 6

  Les impacts de l’IA : vue d’ensemble
• 7

  Faux et démocratie
• 8

  Biais et discriminations
• 9

  Travail et compétences
• 10

  Éducation et délégation cognitive
• 11

  Impacts environnementaux directs
• 12

  Impacts environnementaux indirects
• 13

  Sécurité de l’IA et Intelligence Artific...
• 14

  Éthique et idéologie
• 15

  Géopolitique et économie de l’IA
• 16

  Régulation de l’IA
• 17

  Épisode 17 – Impacts positifs de l'IA
• 18

  Techno-lucidité
• 19

  IA responsable et gouvernance
• 20

  Utopie