DH@LLM : Grands modèles de langage et humanités numériques Appel à contribution

Organisateurs : Alexandre Gefen, Glenn Roe (Sorbonne-Université), Ayla Rigouts Terryn (Université de Montréal) et Michael Sinatra (Université de Montréal).

Date limite d'envoi des propositions :

Lancement de l'appel :

Sorbonne Université, Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI), Paris, 3-4 juillet 2025.

En collaboration avec l’Observatoire des textes, des idées et des corpus (ObTIC), le Centre de recherche interuniversitaire sur les humanités numériques (CRIHN) et Huma-Num.

Conférenciers pléniers : Clarisse Bardiot (Université Rennes 2) et Geoffrey Rockwell (University of Alberta)

Les grands modèles de langage, qu’ils s’agissent des modèles grands public fortement alignés comme ChatGPT ou de modèles accessibles en Open Source, ont montré en quelques années leurs immenses capacités à traduire, analyser, récrire et synthétiser des documents ou encore produire du code informatique. Ils se sont imposés comme des outils d’augmentation linguistique et cognitive révolutionnaire. Si les Humanités Numériques ont très tôt utilisé des outils à base d’apprentissage machine (clustering des textes, topic modeling, embeddings et analyses vectorielles, etc.), quels peuvent être les usages des LLM ? Quelles tâches anciennes peuvent-ils accomplir, quels types d’analyses nouvelles peuvent-ils permettre ? Par-delà leur utilité par exemple pour l’identification des entités nommées, ou le sentiment analysis, tout laisse à penser qu’ils peuvent permettre des analyses textuelles inédites ou fortement accélérées (identification des personnages, classement des textes selon leurs modalités énonciatives, analyse de thématiques, etc. On pense aussi au gain de temps permis pour produire des scripts ou des visualisations par les possibilités de codages des IA. Plus loin, on peut imaginer que les outils de Retrieval Augmented Generation ou de fine-tuning peuvent augurer d’une manière de faire parler directement les textes sous la modalité de questions/réponses, ouvrant tout un champ d’analyse novateurs – sans parler de la possibilité de générer des images issues d’analyses textuelles. Mais quels sont aussi les biais de telles pratiques, si l’on pense aux problèmes d’explicabilité et de falsifiabilité posés par les LLM, prompte à produire des hallucinations.

Ce sont ces horizons que ce colloque veut ouvrir, en accueillant à la fois des réflexions générales et des expériences novatrices.

Les propositions sont à envoyer à glennroe chez gmail.com, gefen chez fabula.org, ayla.rigouts.terryn chez umontreal.ca et michael.eberle.sinatra chez umontreal.ca

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