# Cartographier l'intelligence artificielle: collecte et analyse d'un corpus de chartes et manifestes sur l'éthique de l'IA

Tiphaine Viard, Simon Delarue, Mélanie Gornet, Maria Boritchev

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Tiphaine Viard, Simon Delarue, Mélanie Gornet, Maria Boritchev. Cartographier l'intelligence artificielle: collecte et analyse d'un corpus de chartes et manifestes sur l'éthique de l'IA. Conférence Nationale Intelligence Artificielle (CNIA), Jul 2025, Dijon, France. hal-05079937

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Submitted on 22 May 2025

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# Cartographier l'intelligence artificielle : collecte et analyse d'un corpus de chartes et manifestes sur l'éthique de l'IA

Tiphaine Viard<fnref n="1" />, Simon Delarue<fnref n="1" />, Mélanie Gornet<fnref n="1" />, Maria Boritchev<fnref n="2" />

¹ i3, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France

² LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France

first.last@telecom-paris.fr

## Résumé

Nous présentons ici un corpus de 436 chartes et manifestes au sujet de l'éthique de l'intelligence artificielle, ainsi qu'une analyse discursive de celui-ci, permettant de comprendre les enjeux autour desquels le monde social de l'éthique de l'IA se structure. Nous mettons à disposition le corpus, sa documentation, et le code permettant son analyse.

## Mots-clés

éthique de l'intelligence artificielle, monde sociaux, systèmes sociotechniques, sociologie du numérique

## Abstract

We present here a corpus of 436 charters and manifestos on AI ethics, as well as a discursive analysis of it. This enables further understanding of the stakes structuring the social world of AI ethics. We provide the corpus, its datasheet, and the code enabling its analysis online.

## Keywords

AI ethics, sociotechnical systems, social worlds, digital sociology.

## 1 Introduction

L'intelligence artificielle (IA) regroupe de nombreuses actrices<fnref n="1" /> avec des positions et principes hétérogènes. On pense immédiatement aux chercheuses, en sciences exactes comme en sciences sociales, mais également aux instances régulatoires, aux entreprises concevant ou utilisant des modèles d'IA, aux journaux, spécialisés ou non, aux associations critiquant leur implantation dans divers contextes sociaux, etc. Il s'agit donc bien d'un construit aux dimensions sociales et techniques. Les actrices, leurs discours et les controverses qui émergent dans cet espace définissent un monde social, comprenant l'ensemble des actrices, leurs activités, leurs liens et de leurs productions assimilées à l'IA; c'est un réseau de collaborations et de compétitions, au sein duquel les mêmes personnes interagissent de manière régulière [1], esquissant les savoirs partagés et les représentations communes aux participantes de ce monde.

Au delà d'une compréhension utile en elle-même, l'explication de ce monde social est un enjeu crucial pour la régulation. Le règlement européen sur l'IA<fnref n="2" /> privilégie une démarche de co-régulation fondée sur des analyses d'impact, or apprécier l'impact d'un système d'IA sur son entourage nécessite une compréhension fine des actrices impliquées ou affectées par le système, leurs positionnements et leurs relations de pouvoir et d'influence. Il existe plusieurs méta-analyses des nombreuses chartes au sujet de l'intelligence artificielle [5, 4, 7], et même une première esquisse des arènes normatives de celle-ci [2]. Gargiulo et al. s'intéressent pour leur part aux articles académiques publiés en IA jusque 2015, soulignant le grand nombre d'actrices et de termes mobilisés [3].

Dans cet article, nous présentons un large corpus de chartes et manifestes sur le thème de l'éthique de l'IA, nous permettant d'éclairer les contours de ce domaine désigné à la fois comme central par certaines et comme performatif par d'autres. Nous mettons à disposition ce corpus, sa documentation ainsi qu'une grille de lecture issue de notre analyse discursive <fnref n="3" />.

## 2 Le corpus MapAIE

Nous déroulons le processus d'annotation décrit en Figure 1 à 730 documents, et obtenons ainsi 436 documents répondant à nos critères d'inclusion.

Nous analysons les textes collectés en y appliquant la méthode Alceste [6], qui calcule une classification hiérarchique basée sur la co-occurrence de termes dans un même segment de texte de taille fixée<fnref n="4" />. Nous effectuons ensuite une analyse factorielle des correspondances afin de visualiser en Figure 2 les termes. Nous identifions 3 groupes de discours et leur vocabulaire spécifique : (1) les documents exposant des stratégies d'entreprises ou d'entités (supr nationales, concentrées sur le soutien à l'innovation et la mise en place de fonds de recherche et développement ; (2) les documents techniques, se concentrant (a) sur les modèles, l'apprentissage, les biais, les métriques, etc. et (b) sur les applications telles que la reconnaissance faciale, la

<footnote n="1">1. Des difficultés de lecture nous ayant été remontées suite à l'utilisation de points médians, cet article est rédigé au féminin générique.</footnote>

<footnote n="2">2. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=CELEX:32024R1689</footnote>

<footnote n="3">3. https://mapaie.telecom-paris.fr</footnote>

<footnote n="4">4. Dans notre cas, les segments font 40 termes.</footnote>
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Diagramme documentant notre processus d'annotation. Chaque losange correspond à un choix (d'inclusion ou d'annotation). La colonne de gauche liste des critères d'exclusion, tels que la langue du document, son accessibilité, son caractère prescriptif; la colonne de droite ajoute des commentaires cumulatifs, permettant de marquer le domaine d'application de certains documents.</figcaption></figure>

détection de motifs, l'aide au diagnostic médical, etc.; et
(3) les documents plus proches du droit et de la régulation,
se concentrant sur (a) l'implémentation du RGPD, la pro-
tection des droits individuels, etc. et (b) l'opérationnalisa-
tion des concepts techniques en régulation, tels que l'équité
algorithmique, l'explicabilité, les études d'impact de sys-
tèmes d'IA, etc.

Dans l'article long, nous effectuons des analyses théma-
tiques plus fines, montrant que certains concepts ont per-
mée le monde social (c'est par exemple le cas de l'équité
algorithmique), tandis que d'autres restent cantonnés à de
sous-espaces (c'est par exemple le cas de l'explicabilité, qui
reste un sujet restreint au domaine technique.

3 Conclusion

Nous résumons ici la création et l'analyse d'un corpus de chartes et manifestes discutant de l'éthique de l'intelligence artificielle [4]. Nos résultats montrent une image plus riche et nuancée que la prénotion existante autour de ces chartes, qui ne seraient que des textes vagues et performatifs. Nous montrons que ces textes agissent de fait en prélude à la régulation européenne sur l'IA, offrant ainsi une chronique de sa construction.

Ce corpus s'inscrit dans la documentation et l'analyse du monde social de l'intelligence artificielle, et vise à comprendre les courants socio-sémantiques qui le traversent. Au delà de l'analyse que nous en fournissons, il ouvre des pistes de recherche, prenant en compte la temporalité des publications, ainsi que les réseaux d'actrices mobilisées dans la rédaction et la diffusion des discours.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Visualisation des thèmes présents dans le corpus MapAIE, obtenus avec la méthode de classification hiérarchique de Reinert. Visualisation en deux dimensions obtenue avec une analyse factorielle des correspondances (61.5% de variance exprimée).</figcaption></figure>

Remerciements. Ce projet a été financé par l'Agence Na-
tionale de la Recherche par le biais du projet ANR-24-
CE38-6380.

Références

[1] Howard S Becker. *Art worlds : updated and expanded*. Univ of California Press, 2023.

[2] Bilel Benbouzid, Yannick Meneceur, and Nathalie Alisa Smuha. Quatre nuances de régulation de l'intelligence artificielle. *Reseaux*, (2):29–64, 2022.

[3] Floriana Gargiulo, Sylvain Fontaine, Michel Dubois, and Paola Tubaro. A meso-scale cartography of the ai ecosystem. *Quantitative Science Studies*, 4(3):574–593, 2023.

[4] Mélanie Gornet, Simon Delarue, Maria Boritchev, and Tiphaine Viard. Mapping ai ethics : a meso-scale analysis of its charters and manifestos. In *Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency*, pages 127–140, 2024.

[5] Anna Jobin, Marcello Ienca, and Effy Vayena. The global landscape of ai ethics guidelines. *Nature machine intelligence*, 1(9):389–399, 2019.

[6] Max Reinert. Alceste une méthodologie d'analyse des données textuelles et une application : Aurelia de gerard de nerval. *Bulletin of Sociological Methodology/Bulletin de méthodologie sociologique*, 26(1):24–54, 1990.

[7] Lionel Nganyewou Tidjon and Foutse Khomh. The different faces of ai ethics across the world : A principled-to-practice gap analysis. *IEEE Transactions on Artificial Intelligence*, 4(4):820–839, 2022.