LLM et IA générative : impacts sur les pratiques interprétatives de recherche en SHS - Amar Lakel

Dans le cadre du virage numérique que connaissent les humanités numériques, l’avènement des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM) et de l’Intelligence Artificielle Générative représente une révolution potentielle pour la pratique de la recherche en sciences humaines et sociales (SHS). Cette intervention vise à explorer l’impact profond de ces technologies sur les méthodologies, les outils analytiques et les approches épistémologiques traditionnellement adoptés dans ces disciplines. Nous nous attacherons d’abord à démystifier l’IA générative, en évitant les hyperboles souvent véhiculées par les médias et certains chercheurs en quête de sensationnel, pour ensuite évaluer de manière critique son influence sur la chaîne de valeur de la recherche en SHS. L’objectif est de déterminer comment ces avancées technologiques peuvent non seulement transformer les méthodes de collecte et d’analyse des données mais aussi favoriser l’émergence d’un véritable programme d’ingénierie de la recherche, propice à l’innovation méthodologique et à l’interdisciplinarité. Enfin, cette contribution se propose de jeter les bases d’une discussion plus large, impliquant diverses disciplines, sur les possibilités et les défis que présentent les LLM et l’IA générative pour enrichir et étendre les horizons de la recherche en SHS à l’ère du numérique.