Moraliser les machines communicantes. Des barricades morales à l’éthique située : trois cas d’usage de l’IA en milieu professionnel
Bibliographic record
Abstract
La diffusion foudroyante de ChatGPT a fait monter d’un cran la panique que les débats sur l’intelligence artificielle, et notamment sur la moralité de leurs performances linguistiques et communicatives, qu’ils suscitent depuis plus d’un demi-siècle. Dans cet article, nous développerons ce questionnement en deux temps. D’abord, nous proposons une anthropologie documentaire des grands textes d’encadrement éthique sur l’IA, focalisant sur ses impacts sur la communication au travail. Après avoir fait ressortir les spécificités de l’approche universaliste de ces textes, nous examinons trois cas d’usages d’agents conversationnels et des machines communicantes au sein de contextes professionnels, documentés par des entretiens avec usagers, usagères, concepteurs et conceptrices. L’objectif est de montrer que l’analyse ethnographique des pratiques permet de mettre en évidence des éthiques situées remettant en perspective les principes d’une approche universaliste à la communication machinique. Ce qui conduit, en conclusion, à repenser le rôle-même du chercheur ou de la chercheuse, moins « expert·e » et énonciateur, énonciatrice de règles et de principes, et plus porte-parole analytique de son terrain.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".