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Stratégies numériques en sciences sociales

Depuis près d’une dizaine d’années, j’enseigne avec Julien Boelaert une formation destinée à collecter et formater des données numériques. La pandémie mondiale de 2020 nous a obligé à annuler deux écoles d’été, mais elle nous a aussi motivé à mettre ce cours en ligne. A l’adresse suivante, vous trouverez des vidéos (cours magistral, TD), des exercices, 1000 lignes de script commenté, et des ressources supplémentaires.


Contrat doctoral en sociologie au CREST – 2021-2024

PhD position in sociology at CREST-Paris – 2021-2024

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Here are the slides of my SASE lecture on July, 20th 2020 on AI.
UPDATE: SASE made the video available, it is here
SUMMARY: The rising visibility of artificial intelligence (AI) has triggered as many hopes as criticisms. In science only, the machine learning techniques are praised for their flexibility, and recent success in translation, prediction or pattern recognition (image or sound) are often hailed. But their limits have also, as often, named: predictive rather than explanatory, lacking strong mathematical foundation, or dependent on a high volume of data, AI is described by some researchers as largely inferior to standard quantitative methods.

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SICSS-Paris 2020

Du 23 juin au 2 juillet prochain, l’ENSAE accueillera une école d’été en sciences sociales computationnelles. Déclinaison française du Summer Institute in Computational Social Sciences (SICSS) initié en 2017 à Duke et à Princeton University, SICSS-Paris rassemblera 20 à 25 jeunes chercheuses et chercheurs intéressées à développer leurs compétences et leurs collaborations dans le domaine des méthodes computationnelles.

Collecter de données depuis internet, nettoyer et augmenter une base de données, extraire de l’information depuis un corpus textuel, analyser les réseaux sociaux, mais aussi réaliser des expérimentations en ligne, mettre en place une collaboration de masses voire pratiquer de la « citizen science » … : depuis un peu plus d’une décennie, les possibilités de recherche augmentée par ordinateur se sont multipliées.

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Appel à communication : Ce qui échappe à l’IA

Qu’est-ce qui échappe à l’intelligence artificielle ?
Les limites de la rationalité calculatoire : épistémologie et politique

Appel à communication – Colloque international
Organisé par François Levin (École polytechnique – philosophie) & Etienne Ollion (CNRS – sociologie)

Paris – 17 et 18 Juin 2020

Depuis plusieurs années, l’intelligence artificielle a fait l’objet d’analyses qui insistent sur son caractère contraignant. Elles peuvent viser à démontrer, à partir d’une relecture des textes cybernétiques, “l’essence totalitaire” du dispositif technologique, qui réduit les individus à devenir des éléments formatés et programmés, objets d’un calcul universel (Vioulac, 2018). L’analyse peut aussi porter sur les effets d’individuation nouveaux induits par les algorithmes, que ce soit via la production d’une nouvelle forme d’individualité constituée par “la société de ciblage” (Chamayou, 2015) ou encore via la mise en valeur des effets de “court-circuitage” algorithmique de l’attention et des volontés individuelles (Citton, 2017). Plusieurs travaux ont opéré une reprise conceptuelle de la notion foucaldienne de gouvernementalité pour l’appliquer aux usages algorithmiques de la statistique et aux nouvelles formes de normativité qui s’y expriment (Rouvroy et Berns, 2013). Les effets destructeurs des algorithmes sur les savoirs et les désirs ont enfin fait l’objet d’investigations, par exemple autour du concept de « société automatique » (Stiegler, 2015).

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