KDDC 2FR10 - La data et l'IA au service de l'impact

KDDC 2FR10 · Spring semester 2025-2026

Language of tuition
français
Course type
Cours séminaire
Number of hours
12
Credits
2

Information

Description

“The best minds of my generation are thinking about how to make people click ads. That sucks.” C’est en ces termes que se désolait en 2011 auprès de Businessweek Jeff Hammerbacher, qui venait de quitter Facebook, après plusieurs années en tant que leader de l’équipe data.

On constate néanmoins depuis un peu plus d’une dizaine d’années maintenant, avec une prise de conscience plus aigüe des grands bouleversements sociétaux et environnementaux qui se jouent, mais aussi avec l’accélération de l’open data, une dynamique favorable à la maîtrise et la valorisation des données servant des projets à impact, qu’ils soient entrepreneuriaux dans le secteur privé ou d’intérêt général dans le secteur administratif, associatif et citoyens. L’exemple récent de CovidTracker lors de la pandémie est en ce sens assez révélatrice de nouvelles aspirations et potentialités qu’offrent les données lorsqu’elles sont domptées pour servir le bien commun, sans verser dans le techno solutionnisme. La santé n’est qu’une des nombreuses thématiques parmi d’autres bénéficiant du potentiel qu’offre la data pour transformer la société. L’éducation, la justice, l’environnement, l’engagement citoyen, la culture, les solidarités ou par exemple l’alimentation, à l’instar d’Open Food Facts, ne sont en effet pas en reste. Les données ont le potentiel d’apporter une partie de la réponse à de nombreux défis contemporains majeurs auxquels sont confrontés les individus et les organisations. Les débouchés sont nombreux pour celles et ceux, pragmatiques, opiniâtres, vigilants et optimistes qui savent tirer le meilleur des données (et de l’IA !).

Au travers d’outils théoriques, d’une réflexion critique et de la présentation de cas d’usages concrets, ce cours ambitionne de mettre en lumière les mécanismes et les conditions dans lesquelles la donnée et ses usages peuvent avoir un impact positif sur la société et ainsi concourir au bien commun.

Prerequisites

Pas de prérequis spécifique si ce n’est de la curiosité, une bonne culture générale et un intérêt certain pour les enjeux liés à la data et à sa maîtrise à des fins d’impact et d’intérêt général.

Teaching format

Après une première session d’introduction, le cours s’articulera autour de trois angles clés, analysés sous l’angle de la data : l’impact sociétal (éthique, justice, transparence, ouverture, égalité, libertés individuelles, souveraineté, etc.), l’impact environnemental (durabilité, climat, décarbonation, prévention, biodiversité, durabilité etc...) et enfin l’impact organisationnel (sens, management, RSE, diversité, qualité de service, etc.). Différents intervenants – spécialistes et praticiens dans leur domaine respectif – seront invités à témoigner et partager leur expérience et leurs convictions, à l’aune de cas d’usages très concrets. Enfin, trois sessions seront consacrées à la présentation des exposés critiques choisis par les groupes d’étudiants lors de la session d’introduction. Chaque exposé sera suivi d’un débat auquel tous les étudiants sont invités à participer activement.

Assessment

Cet enseignement est validé à hauteur de 2 crédits ECTS en contrôle continu. L'évaluation du cours s'articule autour de deux axes : un exposé critique de groupe sur un cas d’usage (70%) et une note individuelle de participation orale évaluée lors des débats de séminaire (30%).

Workload

12 sessions de cours de 2 heures.

Readings

Main readings 5

  1. CARDON Dominique. A quoi rêvent les algorithmes, nos vies à l'heure des big data, Seuil, 2015

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  2. CHIGNARD, Simon et BENYAYER Louis-David. Datanomics, les nouveaux business models des données, éditions Fyp, 2015

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  3. GRUMBACH, Stéphane. L'empire des algorithmes, une géopolitique du contrôle à l'ère de l'anthropocène, Armand Colin, 2022

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  4. PAUL, Christian et LE METAYER, Daniel. Maîtriser l'IA au service de l'action publique, une responsabilité individuelle et collective, Berger-Levrault, 2023

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  5. ZUBOFF, Shoshana. L’âge du capitalisme de surveillance, Zulma, 2000

Further readings 13

  1. BORDAGE, Frédéric. Sobriété numérique : Les clés pour agir, Buchet Chastel, 2019

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  2. BRAYNE, Sarah. Predict and surveil: Data, discretion, and the future of policing, Oxford University Press, 2020

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  3. Cahier « Civic tech, données et Demos », LINC (CNIL), 2019

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  4. Cahier « Données, empreinte et libertés », LINC (CNIL), 2023

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  5. COURMONT, Antoine. Quand la donnée arrive en ville, Open data et gouvernance urbaine, PUG, 2021

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  6. EUBANKS, Virginia. Automating Inequality, Picador, 2019

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  7. JEAN, Aurélie. Les algorithmes font-ils la loi ?, Poche, 2023

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  8. Livre blanc « Les grands défis de l'IA générative », Data for Good, 2023

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  9. O’NEIL, Cathy. Algorithmes : la bombe à retardement, Les Arènes, 2018

  10. PITRON, Guillaume. L'enfer numérique : Voyage au bout d'un Like, Éditions Les Liens qui libèrent, 2021

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  11. PRIOL, Jacques. Ne laissez pas Google gérer nos villes !, L’Aube, 2019

  12. Tribune « La donnée doit devenir le nouveau mètre étalon de la transition verte », Le Monde, 01 décembre 2022

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  13. VERDIER, Henri et COLIN, Nicolas. L'âge de la multitude, entreprendre et gouverner après la révolution numérique (2ème édition), Colin, 2015

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Teaching units

Unit no.Unit type Teaching unitsTeachers Number of hoursCredits
57717Cours séminaire La data et l'IA au service de l'impact Mathieu CAPS122

Teachers

  • Mathieu CAPS

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