Le mythe de l’IA dans trois récits contemporains francophones pour la jeunesse : No man's land de Loïc Le Pallec, Scarlett et Novak d'Alain Damasio et Le suivant sur la liste de Manon Fargetton
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous étudierons la représentation de l’Intelligence Artificielle dans trois récits d’anticipation pour adolescents et jeunes adultes : No man’s land (2013) de Loïc Le Pallec, Le suivant sur la liste (2014-2015) de Manon Fargetton et Scarlett et Novak (2014; 2021) d’Alain Damasio. Ces œuvres retravaillent chacune à leur manière le mythe de la toute-puissance de l’IA. Elle s’y manifeste à travers des figures anthropomorphes, agissantes et interactives avec les humains, mais sa nature algorithmique y est mise en tension avec ses différentes formes de personnification, ce qui invite le lecteur à adopter un point de vue distancié. Dans le premier roman, une IA forte est incarnée dans des robots intelligents, autonomes et perfectibles, dotés d’une sensibilité et d’une conscience. Ils restent toutefois des instruments au service de l’humanité et leur rôle est aussi de rappeler à notre attention les merveilles du vivant. Dans la nouvelle de Damasio, une application dotée d’IA est utilisée à des fins d’augmentation de soi, mais le système est défaillant et son usage crée des addictions et des problèmes d’ordre sécuritaire. Il s’agit donc dans ce récit de rompre avec ces simulacres pour renouer des liens sensibles au réel. Dans le dernier récit, le discours porté sur l’IA s’avère plus ambivalent : un agent conversationnel (chatbot), d’abord conçu pour assurer la continuité post-mortem d’un personnage, s’installe dans le quotidien des principaux protagonistes et finit par acquérir une forme d’ubiquité. Les travers de l’IA ne sont pas éludés, mais, dans une orientation transhumaniste, l’IA y figure au titre des avancées et des acquis du monde contemporain. Ces trois spéculations sur un monde possible dans le futur ouvrent le débat sur l’IA et favorisent une réflexion critique sur le temps présent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».