L’intelligence artificielle (IA) est appréhendée comme un « ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines [applications] capables de simuler l’intelligence » (Lyseggen, 2017). Plus simplement, l’IA désigne des objets techniques relativement hétéroclites (machines et programmes autonomes) qui en simulant l’intelligence humaine, voire en la démultipliant permettraient de réaliser avec plus de célérité et beaucoup plus d’efficacité que l’humain les tâches qui lui étaient dévolues (Lecun, 2016).

L’IA loin d’être une innovation récente a déjà fait l’objet de plusieurs travaux au 20^ème siècle. Dans les années 50, Alan Turing et John McCarthy évoquaient : le Making a mind et le Modeling the brain (Raulin, 2022) que l’on qualifie aujourd’hui d’IA faibles et d’IA fortes. La première approche utilise les théories et méthodes de la logique pour concevoir des systèmes d’organisation de connaissances à partir d’algorithmes de capture et de traitement de données essentielles. La seconde approche s’appuie, quant à elle, sur le fonctionnement du cortex cérébral (réseaux neuronaux) pour créer des machines « conscientes » et « sensibles » capables de comprendre, de raisonner par elles-mêmes et d’analyser les sentiments. Cela grâce à un auto-apprentissage par la « digestion » d’un volume important de données, ou par un entrainement supervisé par l’humain qui constitue le jeu de données à apprendre.

Les systèmes d’IA qu’ils soient faibles ou forts permettent de traiter, d’analyser et de classer une quantité importante de données et de réaliser des modèles prédictifs pour des prises de décision avec beaucoup plus d’efficacité, de rapidité et de plus en plus de fiabilité que les humains (Podolny, 2015). En outre, les IA ne se limitent pas à accomplir des tâches répétitives et mécaniques, mais réalisent désormais des tâches faisant appel à la cognition, à la créativité humaine : la production écrite (rédaction d’articles de presse, génération de textes et d’images), l’interprétation des tests médicaux, le conseil juridique, etc. (Topalovic et al., 2019). Ce qui fait dire que très peu de (r)évolution technologique n’aura proposé autant d’opportunités de résolutions de problèmes, n’aura suggéré autant de changements dans les usages, mais aussi n’aura suscité autant de peurs. L’IA fait ainsi partie des sujets bouleversants qui interpellent notre société contemporaine. Certains, les techno-pessimistes prédisent que les humains seront remplacés par ces nouveaux systèmes, ce qui entrainera des pertes d’emplois et exacerbera les inégalités existantes. A l’opposé, les techno-optimistes, eux voient en l’IA une alliée dont la collaboration émancipatrice permettrait aux humains de se focaliser sur des tâches plus créatives et significatives (Vicsek, 2021).

En tout état de cause, quelle que soit la perspective adoptée, force est de reconnaitre que l’IA va sans doute exercer une influence sur différents aspects de la vie, de la société, des métiers et les conditions de leur exercice, entre autres. Plusieurs rapports commandés par les organisations et les gouvernements indiquent que comme au moment de la révolution industrielle, le progrès technologique amené par les IA va nécessiter la suppression de certains métiers, la création de nouveaux et la mise à niveau de plusieurs, au rang desquels, les métiers de l’information et de la communication (Commission européenne, 2020 ; Villani, 2018).

Les présentations et discussions au cours de ce colloque vont tourner autour de six axes.

Axe 1. L’IA et les paradigmes épistémologiques en SIC

Les systèmes d’IA obligent à repenser la nature de l’information, à remodeler les approches méthodologiques, à réévaluer les pratiques info-communicationnelles et à reconsidérer le processus de gestion et de co-création de connaissances.

Cet axe ambitionne d’explorer les implications de l’IA en tant que catalyseur d’un changement paradigmatique offrant ainsi de nouvelles perspectives pour comprendre et interpréter les dynamiques complexes en cours dans les SIC. Les questions suivantes peuvent être abordées :

• Quelle redéfinition de la nature de l’information avec l’IA et comment impacte-t-elle les théories de l’information et de la communication traditionnelles ? Quelles nouvelles dimensions conceptuelles émergent de cette évolution ?
• Comment les nouvelles approches méthodologiques, amenées par l’IA, sur l’exploitation des mégadonnées et l’apprentissage automatique modifient-elles la façon dont les chercheurs en SIC construisent et interprètent leurs travaux ?
• L’IA est susceptible de véhiculer des biais algorithmiques et de révéler la subjectivité inhérente aux choix de conception. Comment ces biais et cette subjectivité impactent-ils la construction des connaissances en SIC, et comment peuvent-ils être intégrés dans une perspective épistémologique critique ?
• L’IA transforme les interactions entre l’homme et la machine, obligeant à repenser les modèles de fabrique et de diffusion de l’information dans lesquels ces systèmes intelligents deviennent des partenaires cognitifs. Comment cette évolution modifie-t-elle la compréhension des processus de co-construction des connaissances, et quelles sont les implications pour les théories de l’information et de la communication ?

Axe 2. L’IA et la gestion documentaire

Avec les évolutions du numérique et du Web, la gestion documentaire qui autrefois était axée sur le cycle de vie des documents est désormais orientée vers la gestion des flux de données (Caron, 2021). Pour Jacob, Souissi et Martineau (2002), l’IA peut se présenter comme une alliée d’une extrême importance dans ce contexte marqué par les mégadonnées : « [les IA] ont été introduites progressivement pour prêter main-forte (…) dans la gestion des grands volumes de données disponibles » (p.5).

Cet axe s’intéressent à des retours d’expériences réflexifs sur l’intégration de l’IA dans la gestion des documents. Les contributions théoriques qui étudient la perception qu’ont les professionnels de l’information de l’IA ainsi que les défis qu’il leur pose dans l’exercice de leur métier sont aussi attendus. Les questions ci-après peuvent être traitées :

• Comment l’IA révolutionne-t-elle les pratiques et les métiers documentaires ? Quels outils pour la collecte des contenus, la gestion des collections ainsi que pour la diffusion et la valorisation des contenus ?
• Comment envisager l’interaction entre les compétences humaines et l’intelligence artificielle dans le contexte de la gestion de l’information ? Quelles compétences sont à développer pour répondre aux nouvelles exigences de ces métiers ? Quelles offres de formation pourraient-elles se développer ?
• Comment les professionnels de l’information documentaire appréhendent-ils l’IA ? Quels sont les défis et les enjeux soulevés par l’intégration de l’IA dans les services d’information documentaire ?

Axe 3. L’IA et la gestion du patrimoine

Avec la précision des algorithmes, l’IA ouvre de nouvelles perspectives permettant d’optimiser les processus existants, mais également d’explorer de nouvelles approches pour la conservation, la restauration, et la diffusion du patrimoine culturel et naturel.

Cet axe vise à explorer de manière critique les implications multidimensionnelles de l’utilisation de l’IA dans la gestion et la sauvegarde du patrimoine en considérant les dimensions sociales, culturelles et techniques.

Les contributions aussi bien théoriques que pratiques sont attendues sur les questions :

• Dans quelle mesure les logiciels de reconnaissance des caractères manuscrits ou des objets, peuvent-ils faciliter les processus d’inventaire et de documentation des collections patrimoniales ?
• Comment l’IA peut-elle être utile pour créer des expériences de valorisation du patrimoine qui soient à la fois innovantes et accessibles au grand public ? Quels sont les risques d’une dépendance excessive à la technologie dans la diffusion du patrimoine, en particulier en termes d’exclusion ou de déshumanisation de l’expérience utilisateur ?
• Comment l’IA peut-elle aider à la restauration et à la préservation du patrimoine tout en garantissant le respect de son authenticité ? Quels sont les dilemmes éthiques associés à l’utilisation de l’IA dans la gestion du patrimoine, en particulier lorsqu’il s’agit de reconstruire des artefacts ou de restaurer des documents anciens ?
• Comment l’IA peut-elle contribuer à la mise en œuvre de stratégies de conservation préventive, anticipant les dommages potentiels sur le long terme ? Quels sont les impacts sociaux, environnementaux associés à l’utilisation des IA dans la préservation du patrimoine ?

Axe 4. L’IA et les pratiques journalistiques

Dans le domaine du journalisme, les nouvelles mutations technologiques ont fortement impacté le processus de travail dans les salles de rédaction (collecte de données, édition, diffusion, vérification des faits, etc.). Pour certains auteurs, les impacts de l’IA sur le journalisme pourraient se rapporter à ceux qu’a vécus la profession dans les siècles passés, au moment de l’introduction de la photographie, de l’arrivée de la radio et de la télévision et qui ont chacune successivement modifié les façons de collecter, de traiter et de diffuser l’information. Toutefois, ils reconnaissent que l’ampleur, la vitesse et le caractère continu des changements induits par l’IA dans les pratiques journalistiques sont inédits.

Dans cet axe, nous recherchons des contributions sur des exemples de réussite (ou pas) d’intégration de l’IA dans les pratiques journalistiques, des initiatives et plateformes de fact-checking basées sur l’IA. Les propositions sur les perceptions et/ou l’acceptation par les journalistes de ces systèmes dans l’exercice de leur métier sont également attendues. Sans être exhaustif, les questions ci-dessous peuvent être soulevées :

• Qu’entend-on par IA dans le domaine du journalisme ? Quel est l’impact de l’IA sur les méthodes et processus de production de l’information dans les rédactions ? Quelles sont les applications concrètes de l’IA dans les pratiques journalistiques ?
• Quels seraient le nouveau profil et les comportements des journalistes avec l’intégration de l’IA au journalisme ? Doit-on former le journaliste à coder ou à décoder ?
• Quel est l’apport de l’IA dans la lutte contre la désinformation et les discours haineux ?
• Comment les États, en particulier africains peuvent-ils relever les défis de la régulation de l’IA? Comment concilier liberté d’expression et IA ?

 Axe 5. L’IA et les pratiques info-communicationnelles

Les pratiques info-communicationnelles qui recouvrent les activités de recherche d’information, d’analyse, de production et de partage de contenu (Boumhaouad, 2017) évoluent au gré des développements technologiques. Dans le paysage actuel dominé par le Big Data et les outils de l’IA, ces pratiques se redéfinissent. L’IA grâce à ses algorithmes de captation des données, de classification et de hiérarchisation de l’information, ainsi que de reconnaissance vocale et d’images et de recommandation de contenus a permis le développement de systèmes de recherche d’information (SRI) de plus en plus intelligents et générative de texte dont le plus connu est ChatGPT.

Dans cet axe, nous voudrions nous interroger sur la plus-value de ces nouveaux systèmes de recherche d’information, ainsi que les nouveaux comportements et compétences informationnels des usagers. Les contributions peuvent aborder les questions ci-dessous :

• Comment la recherche d’information se transforme-t-elle avec l’intelligence artificielle ?
• Quel est l’impact de l’IA sur les moteurs de recherche classiques (Google, Bing, etc.) ?
• Quels sont les intérêts et les limites des moteurs de recherche IA dans la recherche d’information ?
• Quelle est la perception des formateurs en recherche documentaire par rapport à ces outils ? Comment enseigner la recherche d’information dans un tel contexte ?
• Quels sont les comportements et les compétences informationnels des usagers avec ces nouvelles applications d’IA ?

Axe 6. L’IA et les enjeux éthiques et déontologiques en SIC

Les pionniers et les promoteurs des technologies d’IA soulèvent un certain nombre d’inquiétudes face à leur croissance exponentielle. Bill Gates dans une interview accordée au journal le monde en 2014 se disait « préoccupé par la super intelligence artificielle ». Il pointe la menace d’un remplacement de l’humain par la machine et de la disparition de l’intelligence humaine telle que nous la connaissons.

Par ailleurs, si suivant l’assertion générale, les systèmes d’IA sont objectifs parce que ne manifestant ni émotion ni sentiment (Guzman et Levi, 2020, 48), il est à souligner qu’ils intègrent en réalité une subjectivité liée aux données collectées qui servent à leur apprentissage, compromettant ainsi l’éthique dans ces processus, exacerbant ainsi les inégalités existantes.

Les contributions de cet axe pourraient s’intéresser aux questions ci-dessous :

• Quelles sont les nouvelles formes de coopération engendrées tant entre les individus qu’entre l’IA et les humains ? Comment l’IA « désautomatise le travail humain » (Villani, 2018, p.105) afin de permettre aux individus de se consacrer à des tâches plus créatives ?
• Comment l’IA remodélise-t-elle le travail et sa valeur dans le domaine du journalisme et de la gestion de l’information ? Y a-t-il des risques éthiques pour les journalistes à recourir aux différents outils offerts par l’IA, à puiser dans les mégadonnées recueillies par les géants du Web (Big data) ou par les pouvoirs publics (open data) ?
• Comment les biais algorithmiques induits par les IA impactent-ils l’efficacité de la collecte des données et la fiabilité dans leur traitement ? Quels dispositifs mettre en place pour « débiaiser » les systèmes d’IA tout en améliorant l’efficacité de leurs usages ?
• Quels rôles le professionnel de l’information et de documentation peut-il jouer dans la constitution de jeu de données dans le respect de l’éthique de la collecte ?

Modalités et format de soumission

Les propositions de communication rédigées en français ou en anglais devront être déposées sous la forme d’un fichier .doc ou .rtf. ou .odt sur la plateforme https://cosica2024.sciencesconf.org

avant le 20 avril 2024.

En cas de difficultés, veuillez envoyer votre texte à kouakou.sylvestre@ucad.edu.sn et bernard.dione@ucad.edu.sn en indiquant en objet « Proposition de résumé CoSICA 24».

Les propositions de communication doivent indiquer l’axe thématique dans lequel la communication s’inscrit. Elles devront en outre comporter les éléments suivants :

• Titre de la communication.
• Mention de responsabilité (Nom & prénoms, affiliation institutionnelle et courrier électronique de l’auteur ou des co-auteurs).
• Résumé de la communication en 1000 mots maximum (bibliographie comprise) au format Word qui présente idéalement, la problématique, le postulat théorique, la méthodologie et les principaux résultats obtenus.
• Trois à cinq mots-clés.
• Une brève bibliographie (150 mots maximum).

Les propositions doivent être des textes originaux fondés sur des données empiriques ou des contributions purement théoriques issues d’une analyse de la littérature. Sont également attendues les recherches appliquées qui font état d’expériences réussies (ou pas) d’intégration de l’IA dans les SIC. Les textes retenus à l’issue de l’évaluation devront être présentés au colloque.

Publication des textes

Un recueil des résumés acceptés sera disponible au moment du colloque. Les communicant.e.s seront invité.e.s, à soumettre leur texte complet à publication dans un ouvrage collectif chez les Presses Universitaires de Dakar au cours du dernier trimestre 2024. Des informations précises seront communiquées à l’issue du colloque.

Frais d’inscription

Ces frais d’inscription donnent droit au recueil de résumés, aux pauses café et déjeuners ainsi qu’à un exemplaire de l’ouvrage collectif issu du colloque.

• Enseignant.e.s/chercheur.e.s et autres : 35.000 FCFA (53 €)
• Etudiant.e.s / doctorant.e.s : 15.000 FCFA (23 €)

Les frais sont à payer le 15 juillet 2024 au plus tard.

Une réduction de 10% est accordée pour tout paiement avant le 30 juin 2024.

Mode de paiement :

• En espèce : Mme Sene Rokhaya (Comptable – EBAD)
• Via Mobile Money (Wave ou Orange money) à : 00221 77 499 21 04

(envoyez la preuve de paiement à rokhaya.sene@ucad.edu.sn et kouakou.sylvestre@ucad.edu.sn)

Calendrier

• 19 février 2024 : Appel à communications

• 20 avril 2024 : Date limite d’envoi des propositions de résumé de communication

• 17 mai 2024 : Notification des avis d’acceptation ou de refus de la proposition
• 17 juin 2024 : Date limite d’envoi des communications définitives
• 29 juin 2024 : Date limite d’inscription au colloque
• Décembre 2024 : Publication des actes du colloque sous la forme d’un ouvrage collectif

Organisateur

Ecole de Bibliothécaires, Archivistes et Documentalistes (EBAD) – Laboratoire de Recherche en Sciences de l’Information et de la Communication (LaRSIC)

Coordination scientifique du colloque

• Sylvestre KOUAKOU – Université Cheikh Anta Diop : kouakou.sylvestre@ucad.edu.sn
• Moustapha MBENGUE – Université Cheikh Anta Diop: moustapha.mbengue@ucad.edu.sn
• Bernard DIONE – Université Cheikh Anta Diop: bernard.dione@ucad.edu.sn

Comité scientifique

• Chebbi Aida (Université de la Manouba, Institut Supérieur de Documentation – Tunis)
• Dieng Alioune (Université Cheikh Anta Diop, CESTI)
• Nasreddine Bouahaï (Université de Paris 8, Laboratoire paragraphe)
• Jean-Jacques Maomra BOGUI (Univerité Felix Houphouet Boigny d’Abidjan, UFR ICA)
• Djibril Diakhaté (Université Cheikh Anta Diop, EBAD)
• Bernard Dione (Université Cheikh Anta Diop, EBAD)
• Wahid Gdoura (Université de la Manouba, Institut Supérieur de Documentation – Tunis)
• Kacou GOA (Univerité Felix Houphouet Boigny d’Abidjan, UFR ICA)
• Tahirou Koné (Université Alassane Ouattara de Bouaké, UFR CMS)
• Kouassi Sylvestre Kouakou (Université Cheikh Anta Diop, EBAD)
• Moustapha Mbengue (Université Cheikh Anta Diop, EBAD)
• Ahmet Ndiaye (Université Cheikh Anta Diop, EBAD)
• Marième Pollèle Ndiaye (Université Gaston Berger de Saint-Louis, UFR CRAC)
• Simon Ngono (Université de la Réunion, LCF-EA 7390)
• Olivier Sagna (Université Cheikh Anta Diop, EBAD)
• Khaldoun Zreik (Université de Paris 8, Laboratoire paragraphe)

Bibliographie

Bill Gates (29 janvier 2015). Préoccupé par la superintelligence artificielle. Le Monde. https://www.lemonde.fr/bill-gates-est-preoccupe-par-la-super-intelligence-artificielle.html   

Boumhaouad, H. (2017). Pratiques info-communicationnelles des usagers des dispositifs numériques: Théorie de l’acteur-réseau. Les Cahiers du numérique, 13(3), 137-166.

Caron, D. J. (2021). Écosystème de la transformation de l’administration publique vers le numérique. Québec, Presses de l’Université du Québec.

Commission européenne (2020). Intelligence artificielle. Une approche européenne axée sur l’excellence et la confiance ». Livre blanc COM (2020) 65 final.

Guzman, A. L., & Lewis, S. C. (2020). Artificial intelligence and communication: A human–machine communication research agenda. New media & society, 22(1), 70-86.

LeCun, Y. (2016). L’apprentissage profond, une révolution en intelligence artificielle. La lettre du Collège de France, (41), 13.

Lyseggen, J. (2017). Outside Insight: navigating a world drowning in data. Penguin UK.

Podolny, S. (2015). If an algorithm wrote this, how would you even know?. The New York Times, 7(03).

Raulin, A. (2022). L’intelligence artificielle dans la gestion et la valorisation de l’information : clés de repérage (histoire et analyse). I2D – Information, données & documents, 1, 14-21. https://doi.org/10.3917/i2d.221.0014

Schallier, W. (2019). De Gand à Santiago : mon voyage en bibliothèques. I2D – Information, données et documents, 2(2), 51-55.

Steve, J., Seima S., et Martineau C. (2022). Intelligence artificielle et transformation des métiers de la gestion documentaire. Chaire de recherche sur l’administration publique à l’ère numérique. Université Laval. Québec.

Theimer, K. (2018). It’s the end of archival profession as we know it, and I feel fine. Dans C. Brown (dir.), Archival futures (p. 1-18). Londres, Facet Publishing.

Topalovic, M., Das, N., Burgel, P. R., Daenen, M., Derom, E., Haenebalcke, C., … & Janssens, W. (2019). Artificial intelligence outperforms pulmonologists in the interpretation of pulmonary function tests. European Respiratory Journal, 53(4).

Vicsek, L. (2021). Artificial intelligence and the future of work–lessons from the sociology of expectations. International Journal of Sociology and Social Policy, 41(7/8), 842-861.

Villani, C. (2018). Donner un sens à l’Intelligence artificielle. Pour une stratégie nationale européenne. Rapport de mission parlementaire. Paris, 2018. https://www.vie-publique.fr/rapport/37225-donner-un-sens-lintelligence-artificielle-pour-une-strategie-nation