Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information

ROISI - ISSN 2634-1468 - © ISTE Ltd

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Derniers articles parus

Édito – Numéro spécial : L’industrie culturelle face à la transformation numérique

Ce numéro spécial de la Revue Ouverte de l’Ingénierie des Systèmes d’Information se consacre à la thématique « L’industrie culturelle face à la transformation numérique », un sujet central pour comprendre les évolutions récentes des pratiques, des organisations et des usages culturels à l’ère du numérique. La culture, qui englobe croyances, pratiques, normes, valeurs, traditions et connaissances partagées, façonne les interactions sociales et les modes de production et de consommation. La transformation numérique modifie profondément ces processus, en offrant de nouvelles formes d’accès, de consommation et de création culturelle

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L’avènement de l’IA dans les industries culturelles et créatives : de la mythologie du progrès à la réappropriation collective de la technologie

Cet article interroge les discours dominants sur l’intelligence artificielle générative (IAg) dans les industries culturelles et créatives, pour les confronter aux dynamiques sociales et économiques qui accompagnent son intégration dans les processus et les collectifs de travail. Trois mythes sont analysés : la disparition des métiers et des emplois, l’obsolescence des compétences et les gains de productivité. Dans une démarche pluridisciplinaire combinant expertise en IA, approche sociotechnique et analyse du terrain, nous montrons que la situation révèle des déséquilibres structurels davantage qu’elle n’en produit : la dégradation tendancielle des processus-métiers, la captation de la valeur et la déqualification en sont des illustrations parlantes. Nous mettons en lumière des usages réels qui tendent à reconfigurer ces technologies et proposons des pistes concrètes pour une réappropriation collective à travers l’autonomisation des acteurs, les laboratoires d’usage et le dialogue social technologique.

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Netflix, une boîte noire dans une boîte noire

Dans cet article nous nous intéressons au système de recommandation du site de vidéo à la demande avec abonnement (SVOD) Netflix®, en prenant une double approche : le design, qui fonde notre questionnement sur la perception que l’utilisateur peut avoir sur les recommandations, et l’informatique, qui nous permet d’expliciter certains mécanismes génériques, déjà connus, des systèmes de recommandation. Pour cela nous nous concentrons sur l’influence que le choix des films et séries a sur les recommandations postérieures. Une de nos interrogations initiales porte sur le "démarrage à froid" du système et nous comparons, dans nos expériences, deux types de profil-utilisateur : l’un est ancien, alimenté depuis 7 ans, l’autre est créé pour l’occasion. Notre première expérience permet de mettre en avant le rôle crucial de la catégorisation des films - sur des critères de contenu, de popularité, ou d’exclusivité, par exemple. Ce travail nous a permis d’observer plusieurs éléments. Comme nous l’avions anticipé du fait de l’inertie des méthodes d’apprentissage, sur un profil récent l’expérience est très nettement plus visible que sur un profil ancien, et il est simple d’influencer par ses choix les recommandations. Ensuite, le nouveau profil reçoit beaucoup de recommandations génériques, puis très rapidement un peu contenu personnalisé qui peut être présenté dans différentes catégories. Enfin, la réversibilité du processus de recommandation est rapide sur le profil ancien, car quelques jours sans visionage permettent de faire disparaître les traces de l’expérience. Ces expériences nous ont en outre permis de nous interroger sur les catégories qui sont finalement très nombreuses, plus ou moins précises, et non disjointes en contenu. Cette observation nous oriente vers une réflexion à venir sur la construction des catégories dans l’organisation pratique du capitalisme de surveillance.

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Risques et bénéfices des agents conversationnels pour l’accès profane aux connaissances scientifiques

Cet article analyse les risques associés à l’utilisation d’agents conversationnels génératifs tels que ChatGPT pour l’accès aux connaissances scientifiques (et plus globalement techniques et médicales). Le développement du Web s’est en effet accompagné d’une évolution du processus de gatekeeping sous une forme algorithmique dont les intelligences artificielles génératives constituent le dernier avatar. Leurs limitations, et notamment les phénomènes d’hallucinations et de biais, sont cependant connues. Dès lors, ces agents conversationnels se révèlent-ils aptes à des tâches de médiation scientifique ? Leurs performances sont conditionnées aux caractéristiques de leur algorithme mais aussi de la disponibilité de données d’entraînement en quantité et de qualité. Or, l’accès à des contenus de sites de presse est régulièrement entravé par les éditeurs. Qu’en est-il pour les contenus scientifiques gérés par des éditeurs scientifiques commerciaux ? Les producteurs d’agents conversationnels génératifs doivent-ils se contenter de contenus de moindre qualité avec des conséquences dommageables sur la fiabilité des réponses ? Nous analysons dès lors les risques de mésinformation scientifique dus aux contraintes d’accès aux données. Nous discutons ensuite plus globalement ces risques, en cas d’usage en tant que médiateur scientifique, selon différents scénarios d’utilisation.

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Le droit international de la culture au défi des médias synthétiques

Les médias synthétiques produits par intelligence artificielle générative (IAG) ont rapidement inondé le Web, faisant planer un risque de préjudices culturels auquel il convient de remédier. Or le sujet des préjudices culturels pouvant découler de la dissémination de médias synthétiques n’a été que partiellement traité dans la littérature juridique. Ce travail vise à combler cette lacune en proposant une exploration des implications juridiques des médias synthétiques, dès lors qu’ils rendent plus probable la survenance de préjudices culturels. A cette fin, le concept-clé de préjudice culturel ainsi que le rôle occupé par les droits culturels et le principe de diversité culturelle dans sa détermination feront l’objet d’une première analyse. Seront ensuite abordés les manières dont les médias synthétiques peuvent entraîner des préjudices culturels et les conséquences juridiques potentielles. Il sera ainsi démontré que bien que le droit international prévoie des mécanismes permettant la prévention des préjudices culturels, peu de moyens permettent une réelle prise en compte des spécificités des médias synthétiques culturellement préjudiciables.

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Éditorial

Ce numéro spécial, « Apports et limites de l’intelligence artificielle pour la gestion des connaissances tacites en entreprise », reprend une sélection retravaillée de trois des huit contributions ayant été présentées à l’atelier "Connaissances Tacites" (KM-IA).

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Quand l’intelligence artificielle rencontre l’ineffable : le défi des connaissances tacites humaines

L’Intelligence Artificielle (IA) numérique est omniprésente et interagit en permanence avec l’Humain, mobilisant ses connaissances explicites et tacites. Contrairement à l’Humain, qui dispose à la fois de savoirs formalisés et d’un capital de connaissances tacites façonné par l’expérience, l’IA ne détient pas de connaissances intrinsèques. Elle génère des réponses en exploitant des modèles algorithmiques et des jeux de données accumulés, mais rencontre des limites dans la compréhension et la restitution des connaissances tacites, souvent inarticulables et fortement contextuelles. Pourtant, l’IA pourrait jouer un rôle clé dans l’explicitation et la transmission de ces connaissances. En interagissant avec l’Humain, elle pourrait l’aider à structurer des savoirs informels, à identifier des schémas récurrents dans ses prises de décision et à faciliter l’échange de compétences au sein des organisations. Inspirée par le concept de « Ba » défini par Nonaka, qui décrit un espace partagé favorisant la création de connaissances, l’IA pourrait servir de catalyseur pour formaliser certaines connaissances tacites, tout en soulevant des défis épistémologiques majeurs (biais, opacité des modèles d’IA, etc.). Dans cet article, nous analysons les capacités et les limites de l’IA pour appréhender ces savoirs informels. Nous explorons les mécanismes par lesquels elle pourrait contribuer à l’émergence d’une intelligence hybride, combinant raisonnement humain et assistance algorithmique, et discutons des implications pratiques, éthiques et d’équité de cette interaction, notamment dans des domaines où l’intuition et l’expérience sont essentielles, comme la médecine, l’éducation ou la prise de décision stratégique.

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Transformer les savoirs tacites des geosciences en pa-trimoine collectif : stratégies et perspectives

Cette étude explore la capture et la valorisation des savoirs tacites au sein d’organisations scientifiques, en prenant le BRGM comme cas d’étude. Face à l’enjeu stratégique de la gestion des connaissances, nous examinons la transformation des savoirs individuels en patrimoine collectif via une approche méthodologique en trois volets : cadre théo-rique, utilisation d’outils d’IA pour recenser et transcrire ces savoirs, et proposition d’une architecture CBR avec un agent IA ("beregem") pour résoudre des problématiques en géosciences. Cette recherche contribue à la gestion des savoirs tacites scientifiques par des solutions basées sur l’IA.

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La pérennisation du savoir tacite des acteurs métier à l’ère de l’Intelligence Artificielle : émergence d’enjeux inédits à travers une étude de cas multiples

Cet article explore la pérennisation des savoirs tacites des acteurs métier dans le cadre des projets visant la conception d’usages d’Intelligence Artificielle (IA) dans les organisations. À travers la confrontation entre un état de l’art interdisciplinaire sur les savoirs tacites et un terrain d’observation de 7 cas d’application en France et en Suisse, cet article met en lumière les dynamiques de capture des savoirs tacites des acteurs métier lors de la conception et de l’exploitation des modèles IA et révèle trois pistes de réflexion : (1) l’émergence de nouveaux dispositifs de traduction des connaissances métier en modèles de données et de capture de savoirs tacites à travers la maïeutique réalisée en phase de conception, (2) la difficulté à tenir compte des savoirs tacites inconscients dans l’évaluation de l’IA à l’usage, révélant des enjeux d’interprétabilité, de biais cognitifs et de confiance, et (3) la capture des savoirs, y compris tacites, comme finalité première de projets de science de données au service de leur pérennisation. Mais cette capture peut ne pas être souhaitée par les acteurs métier, voire introduire une intermédiation empêchant le développement ultérieur de leurs savoirs tacites issus de l’expérience du réel au profit de ceux liés à l’usage de l’IA. Ces pistes mènent au perfectionnement des dispositifs de pérennisation de savoirs tacites, à condition de justifier leur légitimité et de maitriser des risques de dérives.