Contrer la « réinformation » académique : Dynamiques d’opinion et éthique de la discussion à l’ère des algorithmes

Écosystèmes socio-communicationnels et IA générative : pour une nouvelle éthique de la narration scientifique

Désinformation
Réseaux socionumériques
Éthique de la discussion
IA connexionniste
Algorithmes de recommandation
Author

Alexandra Salou

Institut Méditerranéen des Sciences de l’Information et de la Communication

https://www.idref.fr/280728492

Résumé : Cette intervention interroge l’impact des algorithmes de recommandation sur la formation des consensus scientifiques, en s’appuyant sur l’éthique de la discussion de Habermas (2013). Face au risque d’homogénéisation induit par l’IA connexionniste (LeCun (2024)), elle propose de repenser les événements scientifiques comme des écosystèmes critiques capables de contrer la désinformation et de préserver la diversité au sein de la noosphère (Morin (1995)).

Proposition générée

Titre : Contrer la « réinformation » académique : Dynamiques d’opinion et éthique de la discussion à l’ère des algorithmes

Résumé : À l’ère des technologies intellectives, la diffusion et l’évaluation des savoirs sont de plus en plus médiatisées par des algorithmes de recommandation. S’inspirant de mes recherches sur la désinformation, l’influence des leaders d’opinion et l’homogénéisation idéologique sur les plateformes socionumériques, cette proposition analyse les risques de « réinformation » et de polarisation au sein même de l’arène scientifique. Lorsque la sélection des communications (Axe 3) ou le net-activisme académique (Axe 2) sont régis par des réseaux de neurones favorisant l’engagement, comment éviter l’enfermement de la communauté dans des bulles épistémiques ? Nous proposerons une approche par « méthodes mixtes » pour auditer ces couplages algorithmiques et leurs effets sur l’attention des chercheurs. L’enjeu est de restaurer un espace de débat ouvert et transparent lors de l’événement (Axe 5), en réaffirmant le rôle de l’IA symbolique pour la clarté sémantique, face à l’opacité de l’IA connexionniste. Il s’agira ainsi de définir des garde-fous communicationnels et éthiques garantissant que la conférence demeure un lieu de confrontation plurielle et d’autopoïèse intellectuelle, plutôt qu’une simple caisse de résonance automatisée de la noosphère.

Résonances Bibliographiques

  • Homogénéisation algorithmique et IA connexionniste : Mes travaux sur l’homogénéisation des opinions politiques via les systèmes de recommandation (Salou (2022)) et les usages de l’IA chez les étudiants (Salou and Lukasik (2024)) dialoguent avec le concept d’IA connexionniste et d’apprentissage machine de LeCun (2024). Ils soulignent les limites d’une raison strictement numérique telle que problématisée par Bachimont (2020).
  • Désinformation, réinformation et éthique : L’étude de la « réinformation » comme objet frontière et menace pour la démocratie (Lukasik and Salou (2024), Salou (2020)) vient éprouver concrètement l’éthique de la discussion de Habermas (2013). Ces dérives rendent impérative l’élaboration d’une éthique de l’intelligence artificielle pour l’évaluation de la recherche, en phase avec les propositions de Azeroual and Schöpfel (2025).
  • Dynamiques de réseaux et Noosphère : L’analyse par méthodes mixtes de la pluralité des opinions sur les réseaux sociaux (Salou (2019)) et l’influence des leaders d’opinion (Salou (2023)) éclairent la manière dont se mobilisent les tribus académiques (Pélissier (2021)) et circulent les existences informationnelles au sein de la noosphère définie par Morin (1995).

References

Azeroual, Otmane, and Joachim Schöpfel. 2025. “Pour une éthique de lintelligence artificielle dans le domaine de lévaluation de la recherche.” Communication, technologies et développement, no. 19 (December). https://doi.org/10.4000/15gp8.
Bachimont, Bruno. 2020. “Manifeste pour l’intelligibilité du numérique.” Revue Intelligibilité du numérique, March. https://intelligibilite-numerique.numerev.com/manifeste.
Habermas, Jürgen. 2013. De l’éthique de La Discussion. Paris: FLAMMARION.
LeCun, Yann. 2024. “L’IA axée sur les objectifs : vers des machines capables d’apprendre, de raisonner et de planifier | Collège de France,” February. https://www.college-de-france.fr/fr/agenda/seminaire/apprendre-les-langues-aux-machines/ia-axee-sur-les-objectifs-vers-des-machines-capables-apprendre-de-raisonner-et-de-planifier.
Lukasik, Stéphanie, and Alexandra Salou. 2024. Quand la réinformation reconfigure les pratiques journalistiques.” In Enjeux communicationnels de la désinformation. Nouvelles formes - nouveaux défis. Paris, France: Académie des controverses et de la communication sensible. https://hal.science/hal-04827795.
Morin, Edgar. 1995. La Méthode, Tome 4 : Les Idées. Seuil.
Pélissier, Maud. 2021. Les Communs Culturels Dans l’écosystème Numérique. London: ISTE Editions Ltd.
Salou, Alexandra. 2019. Vers méthodologique mixte pour étudier l’impact des réseaux sociaux sur la pluralité des opinions internautes durant la campagne municipale de 2020 en France.” In Journée ‘’Information, données et méthodes mixtes”. Marseille, France: IMSIC (axe 1) and EJCAM. https://hal.science/hal-03175210.
———. 2020. Opinion et comportement sur les réseaux socionumériques. Le bureau de désinformation.Aix-Marseille.” In Nuit européenne des chercheur.e.s. Aix-Marseille, France. https://shs.hal.science/halshs-03195189.
———. 2022. Homogénéisation des opinions politiques via les dispositifs de recommandation sur les réseaux socionumériques au prisme des élections municipales à Marseille en 2020. In Les actes des Doctorales de la SFSIC, Société française des sciences de l’information et de la communication. Dijon, France. https://hal.science/hal-03695063.
———. 2023. Stéphanie Lukasik – L’influence des leaders d’opinion : un modèle pour l’étude des usages et de la réception des réseaux socionumériques.” Les Cahiers Du Journalisme, Les médias face à leurs publics, 2 (10): 163–65. https://doi.org/10.31188/CaJsm.2(10).2023.R163.
Salou, Alexandra, and Stéphanie Lukasik. 2024. Actes de colloque Ticemed 14 Digitalisation des pratiques en éducation : risques, valeurs et opportunités. Usages et Pratiques de l’IA en éducation : le cas des étudiants en informatique. https://hal.science/hal-04827953.