Enjeux épistémologiques de l'utilisation de l'intelligence artificielle en recherche scientifique : quelles modifications de la confiance ?

Epistemological issues in the use of artificial intelligence in scientific research: what changes in trust?

• Auteur / Autrice : Brice De beaudrap
• Direction : Thierry Menissier
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Philosophie
• Date : Inscription en doctorat le 02/10/2024
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de philosophie
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IPhiG - Institut de Philosophie de Grenoble

Mots clés

Mots clés libres

Épistémologie

Intelligence artificielle

Confiance

Recherche scientifique

Big data

Éthique

Epistemology

Artificial Intelligence

Trust

Scientific Research

Big Data

Ethics

Résumé

L'intelligence artificielle, grâce à ses capacités de calcul avancées et ses performances technologiques, s'impose progressivement comme un outil incontournable dans la recherche scientifique contemporaine. Son utilisation, particulièrement visible dans des domaines comme la médecine, permet de repousser les frontières en matière d'analyse et de découverte. Toutefois, cette émergence croissante de l'IA n'est pas sans soulever des questions éthiques, politiques, et surtout épistémologiques. À l'instar d'un instrument de mesure scientifique, dont le fonctionnement doit être rigoureusement compris pour interpréter les résultats avec précision, l'IA exige une compréhension profonde de ses mécanismes afin d'appréhender la portée et les implications du discours scientifique qu'elle génère. Ce défi est d'autant plus complexe que les algorithmes et les données utilisés par ces systèmes demeurent souvent opaques, renforçant l'idée d'une 'boîte noire' technologique. Quelle confiance pouvons-nous accorder aux résultats issus de l'IA si nous ne sommes pas en mesure de comprendre et de vérifier les données traitées ? L'étude des big data, qui échappent à la capacité humaine de par leur volume, combinée à l'utilisation d'un outil technologique opaque, soulève des interrogations sur la nature des connaissances produites par l'IA. Le discours scientifique, souvent éloigné du sens commun, exige une interprétation. Or, dans le cadre de l'IA, qui est responsable de cette interprétation ? Les développeurs des algorithmes ? Les scientifiques qui fournissent les données ? Les chercheurs qui analysent les résultats ? Ce projet de thèses vise à examiner comment l'utilisation de l'IA modifie les processus de création de connaissances scientifiques, en introduisant de nouvelles valeurs épistémiques et en influençant les méthodologies de découverte. Au-delà d'une simple interrogation sur l'efficacité de la collaboration entre l'intelligence humaine et artificielle dans la science, ce projet examine les conséquences épistémiques, sur la notion de confiance, d'une telle coopération, portant des enjeux non seulement épistémologiques, mais également éthiques et politiques.

Artificial intelligence, with its advanced computational capabilities and technological performance, is gradually establishing itself as an essential tool in contemporary scientific research. Its use, particularly evident in fields such as medicine, is pushing the boundaries of analysis and discovery. However, this growing presence of AI is not without raising ethical, political, and especially epistemological questions. Just like a scientific measurement instrument, whose functioning must be thoroughly understood to interpret results accurately, AI requires a deep understanding of its mechanisms to grasp the scope and implications of the scientific discourse it generates. This challenge is even more complex since the algorithms and data used by these systems often remain opaque, reinforcing the idea of a technological 'black box.' How can we trust the results produced by AI if we are unable to understand and verify the data being processed? The study of big data, which escapes human capacity due to its volume, combined with the use of an opaque technological tool, raises questions about the nature of the knowledge produced by AI. Scientific discourse, often distant from common sense, requires interpretation. But in the context of AI, who is responsible for this interpretation? The developers of the algorithms? The scientists providing the data? The researchers analyzing the results? This thesis project aims to examine how the use of AI modifies the processes of scientific knowledge creation by introducing new epistemic values and influencing methodologies of discovery. Beyond merely questioning the effectiveness of collaboration between human and artificial intelligence in science, this project explores the epistemic consequences, especially regarding the notion of trust, of such cooperation, with implications not only epistemological but also ethical and political.