Ce que l’enquête fait aux problèmes : problématiser l’IA à partir de ses pratiques

Dans leurs recherches sur les problématiques sociotechniques de l’intelligence artificielle, les STS mobilisent souvent des notions telles que les « biais », la « transparence » ou « l’explicabilité » (Burrell, 2016 ; Selbst et al., 2018 ; Jobin et al., 2019). Ces notions, dont la genèse est étroitement liée au secteur de production des technologies (Ochigame, 2019), véhiculent une critique de l’IA formulée en termes techniques et abstraits, peu soucieuse des pratiques et des contextes de son développement et déploiement concrets.
Comment au contraire se saisir des problématiques sociopolitiques de l’IA à partir de ses pratiques ? Comment mener l’enquête de sorte à dégager des problématisations ancrées et opérantes dans ses contextes de développement et de déploiement ? 

Le projet Shaping AI, par une démarche d’enquête participative impliquant chercheur.ses, porteur.ses de projets, agent.es publiques, syndicalistes, journalistes, juristes, artistes et militant.es a permis de faire émerger – faute de controverse – nombre de « soucis » des praticien.nes de l’IA en France et d’en décrire l’articulation (Gourlet, Ricci, Crépel, à paraître). Ces soucis révèlent l’enchevêtrement de problématiques relevant de sociologies différentes, liées aux contextes de production scientifique, aux pratiques de travail (conditions et sens du travail, déplacement de l’expertise) et aux dynamiques institutionnelles (externalisation, changements de culture institutionnelle) dans lesquels l’IA est conçue, déployée, employée.

La présentation d’un terrain en cours autour du projet « Foncier Innovant », mené au sein de la Direction Générale des Finances Publiques, fournit un aperçu de ce en quoi peuvent consister les problématiques sociotechniques de l’IA lorsqu’elles sont abordées de manière empirique.