Code
CGFF HUM 4173
Niveau
M1
Population
2ème Année Management,2ème Année Télécom
Semestre
Fall
Domaine
Sciences humaines
Langue
Français/French
Crédits ECTS
2
Heures programmées
18
Charge de travail
50
Coordonnateur(s)
Département
- Langues et Sciences Humaines
Equipe pédagogique
Introduction
L’invention du microprocesseur dans les années 1970 a entraîné ladite révolution numérique, une transformation sociale comparable à celles occasionnées par l’introduction de la machine à vapeur et de l’électricité. Aujourd’hui, le développement rapide de l’IA nous met face à une mutation ultérieure concernant tous les aspects de la vie – l’organisation du travail, les relations interindividuelles, la culture, la santé, le droit, etc. Sur la scène internationale, des questions émergent concernant la dépendance accrue de nos sociétés à ces nouveaux outils, que ce soit au niveau des vulnérabilités engendrées, ou au niveau des rivalités interétatiques qui s’amorcent dans ce domaine, avec tout un jeu de stratégies et de concertations nouvelles. Dans ce cours, nous allons amorcer un diagnostic des changements sociaux provoqués par les évolutions récentes des technologies d’information dans l’objectif de prendre la mesure de la marge de manœuvre dont on dispose à fin de participer activement la construction d’un futur souhaitable pour le plus grand nombre
Acquis d'apprentissage
Analyser les faits et les mouvements sociétaux à travers des concepts et des méthodes des sciences humaines. Identifier des enjeux sociétaux Faire preuve de méthode
Contenu
Identifier les enjeux sociétaux liés au développement des nouvelles technologies les inscrivant dans une perspective globale. Comprendre et accompagner la transition technologique occasionnée par le développement de l’IA. Intégrer un point de vue élargit aux stratégies politico-économiques internationales. Saisir l’enjeu des décisions à court terme (éthique) tout en adoptant une perspective de long terme
Attentes du cours
Analyser les faits et les mouvements sociétaux à travers des concepts et des méthodes des sciences humaines.
Attentes des apprenants :
Les apprenants doivent faire preuve de respect de soi, de respect pour les autres et donner le meilleur d'eux-mêmes en tout temps.
Les apprenants doivent être prêts pour un haut degré d'interaction : en binôme, en groupe et en environnement de classe ouverte. La discussion sera la norme et chacun est attendu pour contribuer à chaque cours.
Les apprenants doivent arriver en classe prêts à participer avec le matériel nécessaire.
L'utilisation de tous les appareils électroniques est interdite sauf indication contraire.
Ponctualité / Présence:
La présence est obligatoire pour tous les cours et exercices. La présence sera enregistrée à chaque session, et l'absence aura un impact sur les notes des apprenants.
Les apprenants doivent être prêts à commencer à l'heure pour chaque session. Cela signifie arriver prêt à travailler au moins quelques minutes avant le début de la classe.
Les apprenants arrivant après l'heure de début peuvent être admis en classe (à la discrétion de l'enseignant), mais seront marqués comme en retard (impactant la note de présence). Les apprenants arrivant 5 minutes (ou plus) en retard seront marqués comme absents pour toute la classe. Les mêmes règles s'appliquent au retour des pauses.
Toute absence doit être justifiée auprès de la scolarité centrale du programme de l'apprenant. Le justificatif correspondant doit être transmis directement à l’enseignant dans les 7 jours calendaires suivant l’absence. Passé ce délai, les absences seront considérées comme non justifiées par le LSH.
Il incombe à l'apprenant de rattraper tout le travail manqué.
Evaluation
Contrôle Continu (CC) 50% :
NB. 1 point est enlevé sur la note de participation pour chaque travail non rendu.
Contrôle Final (CF) 50% :
travail de recherche, d’analyse, de réflexion et d’élaboration personnelle, sans l’aide d’outils d’IA génératives, telles que ChatGPT, Bard, Ernie, Midjouney, Dall-E, etc. Tout travail présentant des signes caractéristiques de tels usages, se verra attribuer une note de 0/20 au même titre que le plagiat et pourra être catégorisé comme fraude."
CF2 : La note finale de votre UV (composée de CF + CC ) est plafonnée à 13 sur 20 après votre CF2, quelles que soit les notes qui la composent (excepté si votre absence au CF1 est justifiée, en ce cas le plafond ne s’applique pas). Pour rappel, la note de CF2 remplace UNIQUEMENT la note du CF1 : votre note de CC reste inchangée dans le calcul de votre note finale).
Le redoublement : celui ci ne peut prendre place que durant l’année académique suivant la création du passif (N+1), durant une période pré-définie qui est indiquée sur le calendrier académique. "
Chaque travail soumis pour notation dans le cadre de ce cours (individuellement ou en groupe ; à l’écrit ou à l’oral) doit être le fruit d’un travail de recherche, d’analyse, de réflexion et d’élaboration personnelle, sans l’aide d’outils d’IA génératives, telles que ChatGPT, Bard, Ernie, Midjouney, Dall-E, etc. Tout travail présentant des signes caractéristiques de tels usages, se verra attribuer une note de 0/20 au même titre que le plagiat et pourra être catégorisé comme fraude."
Approches pédagogiques
Chaque semaine, une problématique spécifique sera abordée à l’aide de textes théoriques, articles scientifiques, rapports de recherche et plans de développement (matériaux qui seront mis à disposition dans Moodle) d’une façon à prendre en compte les multiples dimensions de la révolution de l’IA ainsi que ses enjeux sociaux, politiques et économiques. Le CC consiste dans la présentation à l’orale d’une recherche de groupe.
Programme
Programme grande école,Programme Ingénieur
Bibliographie
- Boris Barraud (dir.), L’intelligence artificielle dans toutes ses dimensions, L’Harmattan, 2020.
- B. Berard, C. Fayolle, B. Paudh (dir.), Guerres économiques pour l’IA, Paris, VA éditions, 2019.
- Pascal Boniface, Géopolitique de l’intelligence artificielle, Eyrolles, 2021.
- Dominique Cardon, À quoi rêvent les algorithmes, Seuil 2015.
- Fabrice Flipo, L’imperatif de la sobriété numérique, éd. Matériologiques 2020.
- Cathy O’Neal, Algorithmes, la bombe à retardement, Paris, Les Arènes 2018
Plan du cours
Séance 1 : introduction. Histoire de l’intelligence artificielle : dès la cybernétique aux réseaux de neurones artificiels.
Séance 2 : Risques et opportunités : les stratégie française et européenne pour le développement de l’IA.
Séance 3 : éthique et intelligence artificielle
Séance 4 : Le profilage
Séance 5 : économie des données
Séance 6 : Gouvernementalité algorithmique et démocratie
Séance 7 : La transformation des équilibres internationaux
Séance 8: La guerre de l’information
Séance 9: Défis politiques nationaux et internationaux
Séance 10: Intelligence artificielle et environnement
Séance 11: CF1