Remontant aux années 1950 et aux travaux fondateurs d’Alan Turing, l’intelligence artificielle est un champ de recherche relativement ancien. Pour autant, ses développements et applications se sont considérablement étendus et accélérés ces dernières années. Avec l’augmentation régulière de la puissance de calcul et le développement d’algorithmes "apprenants", conjugué à partir des années 2000 à la révolution Web et du "big data", l’IA offre désormais la possibilité de travailler à des modes d’apprentissage de plus en plus profonds ("deap learning"), sur des corpus de natures diverses (textes, images, sons...) et des volumes de données de jour en jour plus importants. Avec ces évolutions, les champs d’application de l’IA se sont notablement élargis, touchant aujourd’hui tous les secteurs de la société et du champ académique. Ainsi l’IA est-elle devenue, en quelques années, l’objet d’un débat public fort, questionnant notamment son potentiel intrusif (par rapport à la sphère privée) et même destructif (de l’emploi par exemple). Dans le champ académique, loin d’être une simple mode, l’IA a modifié le quotidien de nombreux scientifiques, qu’ils soient experts (contribuant à l’avancée des techniques autour de l’IA) ou utilisateurs (disposant d’un nouvel outil méthodologique pour leur propre recherche). C’est sur cet aspect en premier lieu que les intervenants seront invités à réagir, en examinant de manière réflexive la façon dont l’arrivée de l’IA a modifié leurs pratiques, postures et méthodes de travail, mais aussi leur rapport à l’interdisciplinarité et, au-delà, à la société. Ils aborderont en particulier les questions épistémologiques et éthiques, les alliances interdisciplinaires possibles en matière d’IA, à commencer par le nouveau contrat social que certains aimeraient construire entre sciences du numérique et SHS sur le volet "explicabilité / acceptabilité" de l’IA.