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Colloque international : « Qu’est-ce qui échappe à l’IA? »

Les 21 et 22 septembre 2021 aura lieu à l’Ecole polytechnique un colloque interdisciplinaire sur ce qui échappe à l’intelligence artificielle. Il réunira des spécialistes des sciences humaines et sociales, mais aussi des statisticiens et des informaticiens, autour de la question des limites – actuelles, absolues – des méthodes d’apprentissage. Lire la suite…

 


Stratégies numériques en sciences sociales : cours intégral en ligne

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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NEWS

[Preprint] (with J. Boelaert et al.), « Machine Bias. LLMs have a Worldview of Their Own »

[Publication] (with S. Mützel), « Machine Learning and the Analysis of Culture, a Review Essay« , in The Oxford Handbook of Machine Learning, 2024.

[Publication] The Dangers of Using Proprietary LLMs for Research, in Nature Machine Intelligence, Jan 2024

[Publication] The Candidates. Amateurs and Professionals in Politics, Oxford Press, Jan 2024

[Présentation] S’augmenter, (version 2, janvier 2024). Comment utiliser l’IA pour étudier des corpus massifs [slides].

[Présentation] S’augmenter. Comment utiliser l’IA pour étudier des corpus massifs [slides, vidéo].

[Présentation] Enquêter avec de l’IA. Atelier à lors des journées IA et journalisme à l’ESJ de Lille.

[Preprint] ChatGPT for Text Annotation? Mind the Hype! [preprint pdf]

[Tutorial] « How to Become an Augmented Social Scientist? » Tutorial at IC2S2 in July 2023

[Summer School] SICSS-Paris in June 2023!

[Resources] Have you seen the brand new CSS@Paris-Saclay website? The one-stop shop to know everything about our research, future events, and work opportunities. You will also find lots of R & Python resources.

[Publication] « Que vaut un député? Ce que l’indemnité dit du mandat ». [Note IPP; Twitter; Ressources; Article & infographie dans Le Monde].

[Publication] « La fin du renouvellement? Portrait social et politique de la XVIème législature ». [Note IPP; Twitter; Données; Article & infographie Le Monde].

[Publication] « The Augmented Social Scientist. Using Sequential Transfer Learning to Annotate Millions of Texts with Human-Level Accuracy », published in Sociological Methods and Research. [pdf, twitter].

[Publication] Les candidats in the media

[Summer School] SICSS-Paris in June 2022!

[Publication] : Les candidats, Presses universitaires de France, October 13th 2021

[Conference] Colloque international « Qu’est-ce qui échappe à l’Intelligence artificielle? Approches interdisciplinaires« , École polytechnique, 21 & 22 septembre 2021.

[Cours] Mise en ligne du cours « Stratégies numériques pour les sciences sociales« , pour apprendre à collecter, traiter, et nettoyer des données numériques avec R.