Le projet IA (re)générative pour la culture (2025-2028) se déploie depuis le printemps dans une logique de dissémination continue des résultats et des pistes d’analyse.
Ce mandat, issu des discussions avec les partenaires, a motivé la production d’une série de courtes notes de recherche s’appuyant sur le travail mené par nos équipes notamment à Québec, Montréal et Toronto: entretiens et observations de terrain, analyses de politiques publiques et veille des productions scientifiques d’ici et d’ailleurs.
Outil de mobilisation, d’analyse et de synthèse des connaissances, cette troisième note de recherche rédigée par Jonathan Roberge, Aurélie Petit et Maxime Harvey propose d’analyser l’émergence des grands modèles de langage (GML) comme une transformation profonde des pratiques langagières et culturelles à l’ère de l’IA.
À travers la notion de découvrabilité ainsi que deux exemples concrets, soit l’outil Ghostwriter et le doublage, les auteur-trices interrogent la manière dont le langage devient une ressource algorithmique, à la fois produite, optimisée et distribuée par des systèmes statistiques capables de générer du contenu à grande échelle. Les principaux enjeux soulevés concernent d’abord la transformation du langage en ressource algorithmique et ses effets sur la pratique et la création culturelle : que devient la valeur de l’expression – le vouloir dire de la culture – lorsque ce dicible est automatisé ?
Design et mise en page: Rebecca Acone, Université Concordia
