Postdoc - Comment l'intelligence artificielle générative transforme-t-elle le langage humain?

Offre

L’UCLouvain recherche un·e Postdoc - Comment l'intelligence artificielle générative transforme-t-elle le langage humain ?

Référence du poste : SF  38749
Publication interne et externe jusqu'au...

Pour l'Institut Institut Langage et Communication du Secteur des sciences humaines
Site principal : Louvain-la-Neuve
Contrat à temps plein (100%) pour une durée de 36 mois
Entrée en fonction : 1er octobre 2026

Le projet

Cette offre de bourse de recherche post-doctoral s’intègre dans le cadre d’un projet interdisciplinaire de large envergure au sein de l’UCLouvain intitulé « How Generative AI is Shaping Human Language: Insights from post-AI language use, language learning, and critical literacy ». Dans sa globalité, ce projet vise à analyser l’impact croissant des systèmes d’intelligence artificielle générative sur les usages du langage, l’apprentissage et, plus généralement, la communication humaine. Partant du constat que ces technologies, largement diffusées depuis 2022, transforment déjà les pratiques d’écriture, d’enseignement et d’échange tout en étant entourées d’un fort discours médiatique et commercial souvent peu critique, le projet a pour ambition de répondre à deux enjeux majeurs de la recherche contemporaine : premièrement, comprendre dans quelle mesure les productions linguistiques générées par l'IA générative peuvent remodeler l'écriture humaine, l'apprentissage des langues et les pratiques communicationnelles ; deuxièmement, favoriser le développement de compétences critiques afin d'aider les utilisateurs à porter un regard éclairé sur les contenus produits par l'IA.

Au sein de ce projet, le chercheur ou la chercheuse postdoctorale sera chargé·e de développer un cadre méthodologique innovant destiné à l’analyse automatisée et dynamique des « empreintes stylistiques » associées aux textes générés par l’intelligence artificielle. Les recherches récentes ont montré que les systèmes d’IA générative présentent certaines caractéristiques linguistiques récurrentes, telles que la surreprésentation de certains termes ou expressions, une moindre diversité lexicale, ou encore le recours privilégié à certaines structures syntaxiques. Toutefois, ces phénomènes restent encore très peu étudiés pour le français.

Le premier objectif du projet sera donc de concevoir des méthodes de stylométrie et de traitement automatique des langues permettant d’identifier automatiquement ces marqueurs linguistiques pour un large éventail de modèles de langage génératifs. Ces méthodes seront ensuite appliquées à des corpus de textes produits par des humains avant l’essor de l’IA générative et à des corpus plus récents afin d’évaluer dans quelle mesure certaines caractéristiques propres aux productions de l’IA se diffusent progressivement dans les pratiques rédactionnelles humaines. Cette analyse portera sur plusieurs genres textuels, notamment les mémoires de master. Le projet poursuivra également deux objectifs scientifiques complémentaires : d’une part, étudier la transférabilité des marqueurs linguistiques de l’IA entre différentes langues (par exemple l’anglais et le français) ; d’autre part, analyser l’évolution des pratiques d’écriture de différents groupes de locuteurs francophones à l’ère de l’IA générative.

Enfin, le chercheur ou la chercheuse contribuera plus largement aux activités du projet et sera encouragé·e à soutenir les chercheurs doctorants dans leurs travaux consacrés à l’impact de l’exposition massive aux productions générées par l’IA. Ces recherches visent notamment à mieux comprendre comment cette exposition peut influencer les façons humaines d’écrire, de parler, d’apprendre une langue et, plus largement, de raisonner et de construire des connaissances.

Environnement de travail

Qualifications et aptitudes

Qualifications et aptitudes requises :
 
• Être porteur d’une thèse de doctorat en Linguistique computationelle, en Traitement automatique du langage (TAL), ou en Informatique (option en Intelligence artificielle, avec une forte expérience de l’analyse de données linguistiques).
• Excellentes compétences informatiques :
• langages de programmation : Python
• la connaissance de scikit-learn et pandas ainsi que de TensorFlow ou PyTorch
• technologies web : HTML, Javascript, CSS, Flask, MySQL et PostgreSQL
• systèmes : Linux (gestion de serveurs)
• Une expérience dans la création de modules en python diffusés sur github (ou équivalent) est un plus.
• Connaissance des principaux algorithmes en apprentissage supervisé, du fonctionnement des réseaux de neurones profonds et de l’architecture transformer
• Excellente maîtrise du français (niveau C1 minimum) et bonne connaissance de l’anglais (niveau B2 minimum)
• Excellent profil au niveau de la recherche (pu