Anders Kristian Munk
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Anders Kristian Munk est professeur d'anthropologie computationnelle et directeur de l'Observatoire pour l'ingénierie centrée sur l'humain (ECHOlab) à l'Université technique du Danemark. Ses recherches portent sur les controverses technologiques dans la société et l'intégration de méthodes qualitatives et computationnelles pour cartographier et analyser ces événements. Il est titulaire d'un doctorat en géographie à Oxford et cofondateur du Public Data Lab, du Techno-Anthropology Lab et du MASSHINE (centre de recherche en sciences sociales et humaines computationnelles de l'université d'Aalborg), dont il a également dirigé les deux derniers.
Anders Kristian Munk rejoint l'IEA de Paris en février 2026 pour un mois dans le cadre du programme "Distinguished Fellowship" développé en collaboration avec PostGenAI@Paris porté par Sorbonne Université. Implanté au cœur de Paris, ce consortium interdisciplinaire et intersectoriel vise à faire émerger une IA éthique, inclusive et souveraine, pleinement ancrée dans les grands enjeux de notre temps.
L'IEA de Paris accueille des chercheurs internationaux afin de les accompagner dans leurs recherches sur l’intelligence artificielle, ses conséquences sur nos sociétés et les perspectives qu’elle offre pour le futur.
Sujets de recherche
Controverses technologiques dans la société ; méthodes quali-quantitatives ; Intelligence artificielle et sa vulgarisation.
VAIAS - Visualisation pour l'IA Sociologie augmentée
Ce projet vise à développer des méthodes de recherche qualitative augmentées par l'IA capables d'analyser en temps réel des phénomènes sociaux à grande échelle tout en conservant une profondeur interprétative. L'accent est mis sur la cartographie « observatoire » des controverses, qui consiste à suivre en continu l'évolution des controverses sociotechniques à l'aide de grands modèles linguistiques (LLM) et de techniques de visualisation avancées.
Dans le cadre du PostGenAI et de la résidence à l'IEA de Paris, le projet de recherche vise à permettre de créer des outils pour les sciences sociales computationnelles, en particulier des « systèmes atlas » qui visualisent de grands ensembles de données non structurées à l'aide de modèles d'intégration et de LLM. Les principaux défis consistent à adapter les LLM à la recherche sociale rigoureuse, à gérer les limites de l'IA telles que les hallucinations et à développer des compétences spécialisées en matière de prompting pour l'analyse sociologique.
Les résultats attendus comprennent : un logiciel de visualisation open source pour les grands ensembles de données intégrés avec des dimensions temporelles ; un système de référence avec des ensembles de données synthétiques pour la cartographie des controverses ; des procédures d'évaluation pour les besoins de la recherche interprétative ; et des principes théoriques pour la grande analyse qualitative. Le système de référence permettra de vérifier si les clusters visuels reflètent les styles discursifs par opposition aux arguments, et comment les spectres continus d'opinions sont représentés visuellement.
Cela permet de remédier au goulot d'étranglement que constituent les méthodes qualitatives traditionnelles, qui produisent des informations trop tardivement pour avoir un impact sur des paysages sociotechniques en rapide évolution, et favorise l'engagement démocratique dans les controverses émergentes lorsque la contribution du public est la plus nécessaire.
Publications clés
MUNK, A.K., JACOMY, M., FICOZZI, M. & JENSEN, T.E. "Beyond artificial intelligence controversies: what are algorithms doing in the scientific literature?" Big Data & Society, 11(3), 2024.
MUNK, A.K., KNUDSEN, A.G., JACOMY, M. "The Thick Machine: Anthropological AI Between Explanation and Explication", Big Data & Society, 9(1), 2022.
VENTURINI, T. & MUNK, A. K. "Controversy Mapping: A Field Guide", Cambridge: Polity Press, 2021.
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