Les procédés algorithmiques au prisme des approches sémiotiques
Notice bibliographique
Résumé
Assistants virtuels, objets connectés, intelligence artificielle, données massives, apprentissage machine ou apprentissage profond ; nul jour sans que les journaux ne rapportent une nouvelle spectaculaire sur les technologies algorithmiques dites « intelligentes ». Aucune activité humaine ou presque ne semble échapper à la mainmise algorithmique et à la volonté de contrôle sans limite qu’elle traduit. Ce constat sur l’emprise des technologies algorithmiques sur nos vies n’est pas nouveau, mais nous avons souhaité le transmuer en enquête en consacrant un numéro du Cygne noir à l’exploration des liens entre sémiotique et procédés algorithmiques. Relevant tantôt de la sémiotique théorique, tantôt de la sémiotique appliquée, les textes ici rassemblés travaillent à leur façon ces rapports. Ce dossier témoigne de la manière dont la sémiotique continue d’étonner par sa capacité de renouvellement conceptuel, par sa force de saisie d’objets toujours nouveaux et par sa disposition épistémologique à se « suturer » à de nombreux cadres théoriques. Il réaffirme en dernier lieu à quel point la sémiotique peut tenir un rôle éminemment critique et démystifiant, à contre-pied de la technolâtrie dominant l’espace social, dans un contexte marqué par une numérisation toujours plus croissante des activités humaines et sociales.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».