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L’intelligence artificielle s’impose désormais dans tous les domaines des sciences humaines et sociales, lesquelles accueillent cette nouvelle approche à la fois en tant que méthodologie de traitement des données, et en tant qu’objet de recherche à part entière. Signe d’un second tournant numérique de la recherche, cet engouement témoigne de la convergence entre les besoins en traitement massif des données de la recherche et des archives patrimoniales, après les larges campagnes de numérisation opérées lors de ces dernières décennies, et avec la maturation des méthodes d’apprentissage automatique et profond. Pour autant, cette accessibilité des méthodes de l’IA n’est pas sans poser certains défis aux communautés SHS : défis en termes de compétences et de ressources nécessaires, mais aussi en termes d’enjeux scientifiques, épistémologiques et éthiques.