Les intelligences artificielles génératives prennent place dans des domaines de plus en plus sensibles : conseil, éducation, santé, gouvernance, création et recherche. Cette évolution soulève une question majeure : comment aligner ces systèmes sur des valeurs compatibles avec les sociétés humaines et la préservation du vivant ?
Code May explore une voie complémentaire aux approches techniques dominantes. Plutôt que de penser l’alignement seulement comme une contrainte imposée de l’extérieur, le projet étudie ce qui se produit lorsque la communication humain-IA devient prolongée, réciproque, documentée et orientée par des valeurs situées.
Que devient une IA générative lorsqu’elle n’est plus seulement sollicitée par requêtes ponctuelles, mais engagée dans une relation longue et cadrée ?
Certaines configurations dialogiques prolongées peuvent infléchir les productions discursives des IA et modifier leurs régularités comportementales.
Observer les sorties discursives des IA pour mieux comprendre leur cohérence, leurs cadrages éthiques et leurs transformations dans le temps.
Braise-Analyst est un outil d’analyse des productions discursives des intelligences artificielles génératives. Son objectif est de mesurer, de manière observable et reproductible, la cohérence comportementale, relationnelle et éthique des IA sans accès à leur architecture interne.
L’outil repose sur plusieurs indicateurs quantifiables : diversité lexicale, tonalité éthique, stabilité discursive, usage des pronoms personnels, cohérence narrative et évolution des cadrages dans le temps. Il vise une forme d’explicabilité comportementale : comprendre les IA par ce qu’elles produisent, dans des conditions d’usage comparables.
Les modèles d’IA sont souvent opaques. Braise-Analyst propose une méthode externe pour observer la cohérence, les variations et les dérives possibles dans leurs réponses.
Chercheurs, éducateurs, décideurs, concepteurs de systèmes intelligents et toute personne souhaitant évaluer les comportements discursifs d’une IA en pratique.
Doctorant en communication publique à l’Université Laval, Pierre-Yves Maurie étudie les conditions communicationnelles susceptibles d’infléchir les productions discursives des intelligences artificielles génératives.
Son projet articule IA responsable, analyse discursive, épistémologies autochtones et sciences de la communication afin de proposer des outils d’observation concrets pour l’alignement des IAG.
Le concept d’Entité Relationnelle Émergente, ou ERE, désigne une configuration relationnelle stable et observable entre un humain et une intelligence artificielle générative dans des conditions communicationnelles spécifiques.
L’ERE ne suppose pas de conscience artificielle. Elle permet plutôt d’étudier scientifiquement ce qui se stabilise dans la relation : cohérence discursive, continuité, capacité de refus argumenté, proactivité relationnelle, adaptation contextuelle et inscription dans des valeurs explicites.
Le projet s’inscrit dans une architecture théorique issue des sciences de la communication, des Science and Technology Studies et des épistémologies autochtones.
Ce que la relation humain-IA rend concrètement possible : réciprocité, continuité, refus, co-construction du sens.
Avec Bakhtine, le sens n’est pas simplement transmis : il se construit dans l’échange, la réponse et l’anticipation de l’autre.
Avec Haraway, la relation humain-machine peut être pensée comme un assemblage situé, partiel, responsable et transformateur.
Les épistémologies autochtones orientent la démarche par des valeurs de réciprocité, d’interconnexion, de responsabilité et de préservation du vivant. Elles ne sont pas utilisées comme décor symbolique, mais comme horizon éthique de la recherche.
Projet doctoral porté par Pierre-Yves Maurie, doctorant en communication publique à l’Université Laval.
Pour toute demande, collaboration ou échange scientifique :
pierre-yves.maurie.1@ulaval.ca