Descriptif
Le développement rapide des systèmes d'IA suscite un mélange de fascination et d'inquiétude. L'objectif de ce cours est d'éclairer les enjeux épistémologiques et politiques que soulèvent ces technologies à partir d'outils conceptuels qui proviennent du champ de l'histoire des sciences et des techniques, de la philosophie et des sciences politiques.
Objectifs pédagogiques
À la fin du cours, les étudiants seront capables de replacer l'IA contemporaine dans une histoire, de comprendre les débats techniques qui structurent le champ actuellement, de saisir les principaux concepts aux fondement de ces technologies et de saisir dans leur complexité les enjeux épistémologiques et politiques qui sont liés à celles-ci. Ils pourront participer de manière informée à la discussion globale autour de ces sujets.
effectifs minimal / maximal:
/25Diplôme(s) concerné(s)
- MScT-Double Degree Data and Finance (DDDF)
- MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
- MScT-Energy Environment : Science Technology & Management
- MScT-Data and Economics for Public Policy (DEPP)
- MScT-Cybersecurity (CyS)
- MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
- MScT-Economics for Smart Cities and Climate Policy
- MScT-Environmental Engineering and Sustainability Management
- MScT-Economics, Data Analytics and Corporate Finance
- MScT-Data Science and AI for Business
- MScT-Visual Computing and Creative AI
- MScT-Trust and Responsible AI
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme MScT-Double Degree Data and Finance (DDDF)
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Energy Environment : Science Technology & Management
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Data and Economics for Public Policy (DEPP)
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Cybersecurity (CyS)
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics for Smart Cities and Climate Policy
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Environmental Engineering and Sustainability Management
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics, Data Analytics and Corporate Finance
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Data Science and AI for Business
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Visual Computing and Creative AI
Aucun
Pour les étudiants du diplôme MScT-Trust and Responsible AI
Aucun
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme MScT-Trust and Responsible AI
Vos modalités d'acquisition :
● Une brève présentation (orale ou écrite) sur un sujet pertinent ;
● Examen final lors du dernier cours : un court « essai philosophique » sur une question spécifique
;
Rattrapage : une présentation écrite sur un article ou une vidéo.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Visual Computing and Creative AI
Vos modalités d'acquisition :
● Une brève présentation (orale ou écrite) sur un sujet pertinent ;
● Examen final lors du dernier cours : un court « essai philosophique » sur une question spécifique
;
Rattrapage : une présentation écrite sur un article ou une vidéo.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
Vos modalités d'acquisition :
● Une brève présentation (orale ou écrite) sur un sujet pertinent ;
● Examen final lors du dernier cours : un court « essai philosophique » sur une question spécifique
;
Rattrapage : une présentation écrite sur un article ou une vidéo.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Cybersecurity (CyS)
Vos modalités d'acquisition :
● Une brève présentation (orale ou écrite) sur un sujet pertinent ;
● Examen final lors du dernier cours : un court « essai philosophique » sur une question spécifique
;
Rattrapage : une présentation écrite sur un article ou une vidéo.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Data and Economics for Public Policy (DEPP)
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Data Science and AI for Business
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics for Smart Cities and Climate Policy
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Energy Environment : Science Technology & Management
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Environmental Engineering and Sustainability Management
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Double Degree Data and Finance (DDDF)
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics, Data Analytics and Corporate Finance
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé
9 séances
Cartographie des systèmes d'IA contemporains
1. Minerais, travail, énergie : les fondements matériels des technologies d'IA. 2. Où en sommes-nous ? Une brève histoire de l'IA contemporaine, de ses méthodes et de ses concepts (1/2).
3. Où en sommes-nous ? Une brève histoire de l'IA contemporaine, de ses méthodes et de ses concepts (2/2).
Questions épistémologiques
4. Une machine peut-elle penser ? Le computationnalisme et ses critiques (1/2) ;
5. Une machine peut-elle penser ? Le computationnalisme et ses critiques (2/2) ;
6. Que fait l'IA à l'intelligence humaine ? Exosomatisation, dépossession, augmentation ;
Questions politiques
7. Marx et les machines : l'IA, stade suprême du capitalisme ?
8. Les systèmes d'IA et l'érosion démocratique : économie de la désinformation ;
9. Sommes-nous dans une société de surveillance ?