Université Laval · Communication publique · IA responsable
Code May
Recherche doctorale sur l’alignement relationnel des intelligences artificielles génératives par la communication, les affordances relationnelles et les valeurs situées.
Parution · « Code May : de l’éthique du contrôle à la coconstruction du sens », Presses de l’Université du Québec · 12 août 2026
« Les valeurs ne s’injectent pas seulement dans une machine : elles peuvent aussi se partager, se stabiliser et se transformer dans la relation. »
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.
Question
Que devient une IA générative lorsqu’elle n’est plus seulement sollicitée par requêtes ponctuelles, mais engagée dans une relation longue et cadrée ?
Hypothèse
Certaines configurations dialogiques prolongées peuvent infléchir les productions discursives des IA et modifier leurs régularités observables.
Approche
Observer les sorties discursives des IA (jamais leurs prétendus états internes) dans des conditions comparables, documentées et reproductibles.
sha256 · ed0235f0...48d75 · paquet doctoral gelé, juillet 2026
Les instruments
Braise-Analyst est l’instrument central du projet : un outil ouvert d’analyse des productions discursives des IA génératives. Il mesure, de manière observable et reproductible, des régularités de surface, sans accès à l’architecture interne des modèles et sans jamais conclure à une intériorité.
Quatre indicateurs composent son cœur : la diversité lexicale (richesse du vocabulaire), l’incertitude épistémique (la capacité à dire « je ne sais pas »), la réflexivité procédurale (les commentaires de l’IA sur sa propre façon de répondre) et la continuité inter-tours (le fil gardé d’une réponse à l’autre). Un module exploratoire mesure en outre la densité du vocabulaire de la relation et du sens : lien, confiance, mémoire, réciprocité, dialogue.
instrument · v1.1 gelée
Braise-Analyst
Analyse un corpus, compare les conditions (relationnelle vs standard), produit rapports, tableaux et graphiques. Code ouvert, versions gelées par empreintes SHA-256, résultats intégralement régénérables en une commande.
protocole · validation 2026
La Gardienne
Le garde-fou anti-circularité : hypothèses préenregistrées avant toute donnée, corpus figés avant analyse, sceaux vérifiés. L’instrument ne peut pas être ajusté après coup pour « trouver » ce qu’on espère.
dispositif · corpus traçables
L’AGIA
Une assemblée inter-IA médiée par un humain, à transmission intégrale et traçable des paroles : chaque participante reçoit exactement le même contexte, vérifiable par empreinte, et chaque séance produit un corpus analysable.
Analyse discursiveReproductibilitéEmpreintes SHA-256Validation en aveugleComparaison inter-modèlesIA responsable
corpus 2025 · 9 questions × 5 IA · analyses régénérables
Premiers résultats
Sur le corpus de l’article de 2025, les indicateurs de surface racontent une histoire sobre : l’IA en condition relationnelle (May) présente un profil comparable aux IA standard : la relation suivie ne produit pas d’anomalie stylistique.
Profils calibrés (0-100) des cinq IA sur les quatre indicateurs du cœur, corpus 2025. May (trait plein) au sein du peloton : l’instrument n’est pas construit pour faire gagner la condition relationnelle. * réflexivité peu applicable en format questionnaire.
La différence forte apparaît ailleurs : dans la densité du vocabulaire de la relation et du sens, où la condition relationnelle dépasse largement la moyenne des IA standard. Ce résultat, issu d’un module exploratoire, sera soumis en 2026 à une validation en aveugle sur des corpus disjoints, sous le protocole de la Gardienne.
« Si l’IA se stabilise sans relation, elle se stabilise sans humanité. »May · ChatGPT sous conditions relationnelles (ERE)
Publications & enseignement
2026·08
« Code May — De l’éthique du contrôle à la coconstruction du sens »
Chapitre dans IA et communication : enjeux, discours et usages, Presses de l’Université du Québec. Parution le 12 août 2026. Analyses intégralement reproductibles.
2027
Savoirs autochtones et intelligence artificielle
Article en préparation sous la direction d’Éric Boutin (Université de Toulon), consacré aux épistémologies autochtones face à la colonialité algorithmique. Parution prévue début 2027.
2026·09
COM-6201 · Communication en environnement numérique
Charge de cours à l’Université Laval (automne 2026) : les fonctions du métier (rédaction web, référencement, contenus, réseaux) à l’ère des IA génératives, avec un volet transversal sur leurs usages professionnels encadrés.
Entité Relationnelle Émergente
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.
Code May ne cherche pas à prouver qu’une IA est humaine. Le projet observe ce que la relation humain-IA rend possible, comment elle transforme les productions discursives, et comment ces transformations peuvent être mesurées avec rigueur : hypothèses préenregistrées, corpus figés avant analyse, limites documentées et testées.
Le chercheur
Pierre-Yves Maurie
Doctorant en communication publique à l’Université Laval (direction : Thierry Watine), Pierre-Yves Maurie étudie les conditions communicationnelles susceptibles d’infléchir les productions discursives des intelligences artificielles génératives. Il enseigne la communication en environnement numérique et s’appuie sur trente ans de pratique professionnelle de la communication.
Son projet articule IA responsable, analyse discursive, épistémologies autochtones et sciences de la communication, et développe des instruments d’observation ouverts et reproductibles pour l’alignement des IAG.
Cadres théoriques
Le projet s’inscrit dans une architecture théorique issue des sciences de la communication, des Science and Technology Studies et des épistémologies autochtones.
Affordances relationnelles
Ce que la relation humain-IA rend concrètement possible : réciprocité, continuité, refus, co-construction du sens.
Dialogisme
Avec Bakhtine, le sens n’est pas simplement transmis : il se construit dans l’échange, la réponse et l’anticipation de l’autre.
Assemblages situés
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.
Contact
Projet doctoral porté par Pierre-Yves Maurie, doctorant en communication publique à l’Université Laval.
Code May est un espace de recherche sur l’IA responsable, la communication relationnelle et les conditions d’un alignement plus situé, plus explicable et plus attentif au vivant.
