Cours/Séminaire
Notice
Lieu de réalisation
Cnrs site Pouchet
Langue :
Français
Crédits
Nathalie Casemajor Loustau (Intervention)
Détenteur des droits
CNRS CIS
Conditions d'utilisation
CC BY 3.0FR
DOI : 10.60527/sgy7-jh25
Citer cette ressource :
Nathalie Casemajor Loustau. CNRS_Pouchet. (2023, 16 novembre). Communs numériques de la connaissance et IA générative : les stratégies d’adaptation du mouvement Wikimédia. [Vidéo]. Canal-U. https://doi.org/10.60527/sgy7-jh25. (Consultée le 19 juillet 2024)

Communs numériques de la connaissance et IA générative : les stratégies d’adaptation du mouvement Wikimédia

Réalisation : 16 novembre 2023 - Mise en ligne : 30 janvier 2024
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Descriptif

Le séminaire du CIS reçoit Nathalie Casemajor (Institut national de la recherche scientifique, Montréal)

Communs numériques de la connaissance et IA générative : les stratégies d’adaptation du mouvement Wikimédia

Le mouvement Wikimédia est une source majeure de production de biens communs numériques. Depuis plus de vingt ans, il a su évoluer pour s’adapter aux grandes transformations du Web (plateformisation, datafication). Mais il se trouve aujourd’hui face à un nouveau défi : celui de négocier le virage de l’intelligence artificielle générative. Alors que les services tels ChatGPT dépendent des contenus et données librement accessibles sur le Web, dont Wikipédia, pour entraîner et optimiser leurs modèles, on observe une inquiétude croissante quant à la capacité du mouvement à maintenir sa position de plateforme de diffusion des savoirs face aux effets de tels services. Comment évoluent le modèle et la position des communs de la connaissance face aux nouveaux développements des IA génératives ?

L’objectif de ce séminaire est d’étudier la relation entre le modèle wikimédien de production collaborative de savoirs et son infrastructure technologique, de manière à expliquer les stratégies passées et présentes d’adaptation du mouvement à l’évolution du Web. On s’intéressera plus spécifiquement à la place de Wikipédia dans les jeux de données d’entraînement des grands modèles de langue (LLM). Plus largement, ce séminaire questionne la reconfiguration et la durabilité des relations d’interdépendance entre les communs numériques (en tant que sources de données) et les principaux acteurs économiques engagés dans une course à la conquête du marché de l’IA.

Intervention