IA et recherche en intervention sociale
Cet article examine l’application de l’intelligence artificielle dans la recherche en intervention sociale à partir de l’expérience du lariis. Privilégiant une approche d’apprentissage automatique supervisé plutôt que générative, les auteurs présentent deux cas d’usage concrets : l’imputation automa...
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| Auteurs principaux: | , , , |
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| פורמט: | Article ou chapitre numérique |
| שפה: | Français |
| יצא לאור: |
2026
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| גישה מקוונת: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| סיכום: | Cet article examine l’application de l’intelligence artificielle dans
la recherche en intervention sociale à partir de l’expérience du lariis.
Privilégiant une approche d’apprentissage automatique supervisé plutôt
que générative, les auteurs présentent deux cas d’usage concrets : l’imputation automatique des niveaux de diplôme dans les offres d’emploi du
secteur social et la codification des politiques publiques locales. L’analyse épistémologique distingue les modèles probabilistes des véritables
processus cognitifs, tandis que l’opposition conceptuelle entre « performance » et « robustesse » guide cette réflexion méthodologique. L’article
développe ensuite les enjeux critiques de pouvoir et de gouvernance démocratique que soulève l’introduction d’outils d’ia dans l’intervention sociale,
proposant un modèle de gouvernance en cinq piliers testé expérimentalement. La conclusion plaide pour une ia « robuste, concertée et articulée aux
méthodes éprouvées des sciences sociales » au service d’une connaissance
située et émancipatrice. |
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