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• 17 oct 2019	21 nov 2019	19 déc 2019
  30 jan 2020	20 fév 2020	...

  Paris

  Séminaire - Études des sciences

  Philosophie, histoire et sociologie de l’intelligence artificielle

  L’objet de ce séminaire est de se positionner au centre des transformations scientifiques, épistémologiques, technologiques et sociétales que les développements de l’intelligence artificielle engagent. Le séminaire que nous proposons a donc pour objet l’étude de l’intelligence artificielle dans sa dualité technologique et scientifique, à travers ses aspects historique, philosophique, épistémologique, éthique et sociologique. De façon à comprendre les enjeux modernes de cette discipline, nous l’envisagerons ici comme définie dans son historicité, mais aussi en tant qu’outil scientifique, outil de connaissance et de transformation des connaissances, de compréhension, enfin en tant qu’entité socioculturelle en interaction avec son environnement, que ce dernier soit humain ou non-humain.

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• 03 jui 2019

  Paris

  Appel à contribution - Information

  Le rôle de l’argument scientifique en communication sensible

  Le recours à la science apparaît comme une stratégie nouvelle de communication sensible. Il se réalise en communication d’acceptabilité, de risque (Motulsky, 2018) de crise, ainsi que sur les sujets à forts enjeux sociétaux. La communication corporate et d’influence, les relations publiques, sont particulièrement concernées. Le recours à la science comme argument communicationnel s’inscrit comme argument d’autorité (Latour, 2011) utilisant trois modalités ; le recours aux publications scientifiques comme outil de preuve de ses messages, l’association de scientifiques reconnus, même en dehors du champ disciplinaire concerné, la promotion de publications via des instituts créés dans un objectif de légitimation des points de vue, cette dernière hypothèse s’effectuant aux frontières des méthodes d’astroturfing.

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• 22 mar 2019

  Paris

  Journée d'étude - Études des sciences

  Les données de santé aux risques du numérique

  Les algorithmes d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond, en santé comme ailleurs, s’appuient sur des quantités importantes de données. Comme pour les autres algorithmes d’apprentissage, la question des biais se pose. Qu’en sera-t-il de la médecine dite prédictive ? Quelle crédibilité ? Quelles seront les responsabilités en cas d’erreur de prédiction ? Quelle latitude aura le patient pour prendre sa santé en main et pour protéger ses données ? La multiplicité des objets connectés de santé va également participer à la diffusion des données de santé, à leurs traitements voire leurs croisements.

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