glossaire p. 6

bibliography.bib

@@ -1,3 +1,14 @@
+@article{wen2022agency,
+	title={The sense of agency in perception, behaviour and human--machine interactions},
+	author={Wen, Wen and Imamizu, Hiroshi},
+	journal={Nature Reviews Psychology},
+	volume={1},
+	number={4},
+	pages={211-222},
+	year={2022},
+	publisher={Nature Publishing Group US New York}
+}
+
 @article{haraway2015anthropocene,
 	title={Anthropocene, capitalocene, plantationocene, chthulucene: Making kin},
 	author={Haraway, Donna},

sections/glossaire.tex

@@ -337,90 +337,88 @@ enablef={true},
 }
 \newglossaryentry{agency}{
 	name={\textit{agency}},
-	description={Le terme \textit{agency} en francais \textit{agence}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme \textit{agency} en francais \textit{agence} ou \textit{capacité d'agir}, fait référence au sentiment subjectif de contrôler ses propres actions. Comme sous-produit des mouvements humains, cela façonne également la perception et le comportement. Dans les recherches sur l’interaction homme-machine, cela reinforce la coordinarion entre les humains et les systèmes automatisés.},
 	enablef={true},
 }
 \newglossaryentry{conscience}{
 	name={\textit{conscience}},
-	description={Le terme \textit{conscience},  see branca piaget conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme \textit{conscience} est un processus cognitif qui suscite des émotions et des associations rationnelles basées sur la philosophie morale ou le système de valeurs d'un individu. Elle est fréquemment reliée, entre autres, aux notions de connaissance, d'émotion, d'existence, d'intuition, de pensée, de psychisme, de phénomène, de subjectivité, de sensation, et de réflexivité. Ce sens correspond par exemple à l'allemand \textit{Bewusstsein} et à l'anglais \textit{consciousness},},
 	enablef={true},
 }
 \newglossaryentry{intelligence}{
 	name={\textit{intelligence}},
-	description={Le terme \textit{intelligence},  see branca piaget conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme d'\textit{intelligence}, designe un ensemble des processus propres à des systèmes, plus ou moins complexes, vivants ou non, qui permettent d'apprendre, de comprendre ou de s'adapter à des situations nouvelles. La définition de l'intelligence ainsi que la question d'une faculté d'intelligence générale ont fait l'objet de nombreuses discussions philosophiques et scientifiques. L'intelligence a été décrite comme une faculté d'adaptation (apprentissage pour s'adapter à l'environnement) ou au contraire, faculté de modifier l'environnement pour l'adapter à ses propres besoins. },
 	enablef={true},
 }
 
 \newglossaryentry{intelligence du corps}{
 	name={\textit{intelligence du corps}},
-	description={Le terme \textit{intelligence du corps},  see branca piaget conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme d'\textit{intelligence du corps}, intelligence corporelle ou introception, concerne le degré par lequel quelq'un est conscient de son corps, ce qu'il connait des processus internes et ce qu'il est capable de faire pour optimiser ses fonctions. En education somatique cela concerne une série de réponses que le corps utilise pour maintenir son autonomie. },
 	enablef={true},
 }
 \newglossaryentry{adaptation}{
 	name={\textit{adaptation}},
-	description={Le terme \textit{adaptation},  see branca piaget conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme \textit{adaptation}, concerne de maniere genrale l’ajustement fonctionnel de l’être vivant à son environment et est une des caracteristiques des systemes definies comme intelligents. },
 	enablef={true},
 }
 
 \newglossaryentry{image corporelle}{
 	name={\textit{image corporelle}},
-	description={Le terme \textit{image corporelle}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Voir \textit{body image}.},
 	enablef={true},
 }
 
 \newglossaryentry{schéma  corporelle}{
 	name={\textit{schéma corporelle}},
-	description={Le terme \textit{schéma corporelle}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Voir \textit{body schema}.},
 	enablef={true},
 }
 
 \newglossaryentry{art robotique}{
 	name={\textit{art robotique}},
-	description={Le terme \textit{art robotique}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le sub-domaine d'\textit{art robotique}, est une forme d'art qui implique l'utilisation des robots ou des technologies automatisées dans un contexte autotélique. L'art robotique consiste souvent en des installations rendues plus ou moins interactives. En comparaison avec l'art cinétique, l'art robotique engage parfois les spectateurs dans des inetractions avec les dispositifs, ou met en scène des interactions entre des robtos, des humains ou des objets. },
 	enablef={true},
 }
 
 
 \newglossaryentry{the physical grounding hypothesis}{
 	name={\textit{the physical grounding hypothesis}},
-	description={Le terme \textit{the physical grounding hypothesis}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme de \textit{the physical grounding hypothesis} ou \textit{hypothèse d'incorporation} designe une theorie avancée par Rodney Brooks dans les années 1990. En relation avec ce concept, il développe une architecture informatique connue sous le nom d'architecture de subsomption, permettant de relier la perception à l’action, pour intgrer les robots dans le monde. ainsi le monde devient le mielleur modele pour un robot. Cette phrase qui a été reprise dans la robotique developementale et  dans l'IA donnat suite au \textit{Problème de l'ancrage des symboles}, une des problemes liée aux symboles et à l'IA sur comment un mot, ou plus généralement un symbole, peut acquiert du sens. },
 	enablef={true},
 }
 \newglossaryentry{the Chinese Room Argument}{
 	name={\textit{the Chinese Room Argument}},
-	description={Le terme \textit{the Chinese Room Argument}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme de \textit{the Chinese Room Argument}, en francais \textit{l’argument de la chambre chinoise} est introduit dans les années 1980 par le philosophe américain John Searle. Searle s'imagine seul dans une pièce en train de suivre un programme avec des regles permettant de répondre à des caractères chinois glissés sous la porte. Searle ne parle pas chinois, mais en suivant ce programme, il renvoie les chaînes de caractères chinois appropriées en retour sous la porte. Ceux qui sont dehors supposent à tort qu'il y a un locuteur chinois dans la pièce. Cela montre comment la programmation d’un ordinateur numérique peut donner l’impression qu’il comprend un langage, mais en realité ne peut pas saisir le sens des mots. De facon analogique une IA ne peut que simuler une CA, selon les regles qui la constituent. },
 	enablef={true},
 }
 
-\newglossaryentry{Intelligence Extensive}{
-	name={\textit{Intelligence Extensive}},
-	description={Le terme \textit{Intelligence Extensive}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+\newglossaryentry{Generative AI}{
+	name={\textit{Generative AI}},
+	description={Le terme de \textit{Generative AI}, ou \textit{IA générative} est un type d'intelligence artificielle qui peut apprendre et imiter de grandes quantités de données pour créer du contenu tel que du texte, des images, de la musique, des vidéos, du code, etc., en fonction des donnees d'entré. Plusieurs organismes sont actuellement concernés par l'expérimentation responsable des outils d'IA générative, avec des considérations ethiques à garder à l'esprit lors de l'utilisation de ces outils, notamment la sécurité des informations et la confidentialité des données, la conformité, les droits d'auteur et l'intégrité académique.},
 	enablef={true},
 }
 \newglossaryentry{Free Energy Principle}{
 	name={\textit{Free Energy Principle}},
-	description={Le terme \textit{Free Energy Principle}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme de \textit{Free Energy Principle}, en francais \textit{Principe de l'énergie libre}  est un cadre utilisé pour décrire comment le cerveau prend des décisions et s'adapte à des circonstances changeantes. Il repose sur l'idée que le cerveau essaie constamment de minimiser son énergie libre, qui est definie comme une mesure de la surprise resentie par le cerveau, face aux informations sensorielles qu'il reçoit. En minimisant son énergie libre, le cerveau peut faire des prédictions sur le monde qui l'entoure et prendre les actions appropriées. La minimisation implicite de l'énergie libre variationnelle est formellement liée aux méthodes bayésiennes variationnelles et a été introduite par Karl Friston comme explication de la perception incarnée dans les neurosciences, où elle est aussi connue sous le nom d'\textit{inférence active} ou de \textit{codage prédictif}.},
 	enablef={true},
 }
 \newglossaryentry{boucle perception-action-cognition}{
 	name={\textit{boucle perception-action-cognition}},
-	description={Le terme \textit{boucle perception-action-cognition}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme de \textit{boucle perception-action-cognition}, est un modele cognitif introduit par Fuchs en 2006. Selon ce modele l'humain est à l'origine d'un systeme de decision dont les sources d'information son issus principallement de l'environment exterieur qu'il percoit grace à son systeme snesoriel.},
 	enablef={true},
 }
 
 \newglossaryentry{Finite Sate Machine}{
 	name={\textit{Finite Sate Machine}},
-	description={Le terme \textit{Finite Sate Machine}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme \textit{Finite Sate Machine} (FSM) en francais \textit{automate fini ou automate avec un nombre fini d'états} est un modèle mathématique de calcul, susceptible d'être dans un nombre fini d'états, mais étant un moment donné dans un seul état à la fois ; l'état dans lequel il se trouve alors est appelé l'état courant. Le passage d'un état à un autre est activé par un événement ou une condition ; ce passage est appelé une transition. Les automates finis peuvent modéliser un grand nombre de problèmes, parmi lesquels la conception assistée par ordinateur pour l'électronique, la conception de protocoles de communication, l'analyse syntaxique de langages. Dans la recherche en biologie et en intelligence artificielle, les automates finis ou des hiérarchies de telles machines ont été employés pour décrire des systèmes neurologiques. },
 	enablef={true},
 }
 \newglossaryentry{exaptation}{
 	name={\textit{exaptation}},
-	description={Le terme \textit{exaptation}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
+	description={Le terme d'\textit{exaptation} concerne le développement d’un caractère doté d'une fonction première qui, par la sélection naturelle, évolue au fil du temps pour jouer un tout nouveau rôle. Contrairement à l’adaptation, l'exaptation est une adaptation sélective opportuniste, privilégiant des caractères qui sont utiles à une nouvelle fonction, pour laquelle ils n'avaient pas été initialement sélectionnés. Par exemple, les plumes des théropodes, initialement sélectionnées parce qu'elles assureraient leur thermorégulation, ont permis l'adaptation au vol. La bipédie ou la parole seraient également des exaptations.},
 	enablef={true},
 }
 
-\newacronym[description={Une Base De Données est un ensemble structuré et organisé de données qui représente un système d'informations sélectionnées de telle sorte qu'elles puissent être consultées par des utilisateurs ou par des programmes. Définition du Larousse}]{bdd}{BDD}{Base De Données}
-
 \newglossaryentry{conscience artificielle}{
 	name={\textit{conscience artificielle}},
 	description={Le terme \textit{conscience artificielle}, conscience des machines ou conscience synthétique - (en anglais : artificial consciousness)- est un domaine de recherche visant à comprendre, modéliser et tester la potentielle conscience liée aux intelligences artificielles.},
@@ -429,43 +427,38 @@ enablef={true},
 
 \newglossaryentry{deep learning}{
 	name={\textit{deep learning}},
-	description={Le terme \textit{deep learning} (en francais : apprentissage en profondeur) designe un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.},
+	description={Le terme \textit{deep learning}, en francais : \textit{apprentissage en profondeur} designe un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.},
 	enablef={true},
 }
 
 \newglossaryentry{machine learning}{
 	name={\textit{machine learning}},
-	description={Le terme \textit{machine learning} (en francais : apprentissage en profondeur) designe un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.},
+	description={Le terme \textit{machine learning}, en francais \textit{apprentissage statistique} est un champ d'étude de l'intelligence artificielle fondà sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes. On parle d'apprentissage statistique car l'apprentissage consiste à créer un modèle dont l'erreur statistique moyenne est la plus faible possible. },
 	enablef={true},
 }
 
 \newglossaryentry{weak AI}{
 	name={\textit{weak AI}},
-	description={Le terme \textit{weak AI} (en francais : apprentissage en profondeur) designe un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.},
+	description={Le terme \textit{weak AI}, en francais \textit{intelligence artificielle faible}, designe un type d'IA qui simule les caracteristiques d'intelligence humaine ou qui se concentre sur une tache specifique (ie., Siri ou Alexa).},
 	enablef={true},
 }
 
 \newglossaryentry{strong AI}{
 	name={\textit{strong AI}},
-	description={Le terme \textit{strong AI} (en francais : apprentissage en profondeur) designe un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.},
+	description={Le terme \textit{strong AI} en francais \textit{intelligence artificielle forte}, designe un type d'IA qui corresponds plutot à une machine dotée de conscience, de sensibilité et d'esprit. CEla s'approche d'un type de conscience artificielle, ou CA ou d'une intelligence artificielle generale ou IAG. Tres presente dans les films ou dans les médias culturels populaires, l'IA forte n’est pas encore implémentée ou testable.},
 	enablef={true},
 }
 
 \newglossaryentry{reinforcement learning}{
 	name={\textit{reinforcement learning}},
-	description={Le terme \textit{reinforcement learning} (en francais : apprentissage en profondeur) designe un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.},
+	description={Le terme \textit{reinforcement learning}, en francais \textit{apprentissage par renforcement} consiste, pour un agent autonome (ex. : robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo, etc.), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative. L'agent cherche, au travers d'expériences itérées, un comportement décisionnel (appelé stratégie ou politique, et qui est une fonction associant à l'état courant l'action à exécuter) optimal, en ce sens qu'il maximise la somme des récompenses au cours du temps.},
 	enablef={true},
 }
 
-\newglossaryentry{close-contact}{
-	name={\textit{close-contact}},
-	description={Le terme \textit{close-contact} (en francais : ) designe un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.},
-	enablef={true},
-}
 
 \newglossaryentry{big data}{
 	name={\textit{big data}},
-	description={Le terme \textit{big data} (en francais : les mégadonnées ou les données massives), désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés.},
+	description={Le terme \textit{big data}, en francais \textit{mégadonnées ou les données massives}, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés.},
 	enablef={true},
 }
 
@@ -473,4 +466,6 @@ enablef={true},
 	name={\textit{mastering}},
 	description={Le \textit{mastering} est l'étape d'adaptation du film sur le format physique utilisé pour sa distribution (DVD, Blu-Ray, etc.).},
 	enablef={true},
-}
+}
+
+\newacronym[description={Une Base De Données est un ensemble structuré et organisé de données qui représente un système d'informations sélectionnées de telle sorte qu'elles puissent être consultées par des utilisateurs ou par des programmes. Définition du Larousse}]{bdd}{BDD}{Base De Données}

sections/partie_1.tex

@@ -845,7 +845,7 @@ dorénavant au monde numérique”- ont pour faire évoluer notre cerveau. Ils d
 
 Pour résumer, l'intelligence artificielle connexionniste transpose le modèle des réseaux de neurones et leur façon de traiter l’information basée sur des calculs à des machines, tandis que l’intelligence artificielle symbolique traite cette information par la manipulation de symboles en explorant des données massives sur le comportement humain. La perspective théorique selon laquelle dans un futur plus ou moins lointain, un autre type d’intelligence- plurielle, imprévisible et complémentaire à l’intelligence humaine- verra le jour, complexifie ce scénario. 
  
-Entre ce qu’il a été défini comme \textit{l’IA symbolique}, \textit{l’IA numérique} et la polarité entre ces deux approches exclusives - le concept d' \gls{Intelligence Extensive} (IE) ou ``Extended Intelligence” en anglais, représente une alternative constructive.
+Entre ce qu’il a été défini comme \textit{l’IA symbolique}, \textit{l’IA numérique} et la polarité entre ces deux approches exclusives - le concept d' \gls{Generative AI} () ou ``Intelligence Generative” en français, représente une alternative constructive.
 Ce type d'intelligence vise l’amélioration des capacités humaines en interaction avec des agents non-humains. Plus concrètement, en lieu d’être en compétition directe avec l’intelligence humaine, l’IE cherche à la sublimer. Cette approche utilise l’erreur comme outil d’apprentissage et intègre des principes de \textit{slow science}\cite{i.stingers} pour permettre à l’humain de mieux intégrer les données de son environnement pour coopérer avec la machine. En cherchant des analogies dans notre contexte particulier qui est le domaine de l’art, il est plus facile de se concentrer sur cet aspect de l’erreur comme outil d’apprentissage et donner place à l’expressivité de la machine. Les enjeux sont moins importants et les aboutissement technologiques pourraient correspondre à une forme de sérendipité. Néanmoins, même dans ce cas- les considération éthiques\cite{ndior2019cairn}, les ressentis\cite{devillers2017robots} et les éventuelles réactions imprévisibles de la part des humains dessinent une forme de conscience difficile à prédire pour chercher son correspondant artificiel. 
 
 La robotique, tout comme l'IA s'empare de ces théories et notions pour construire de modèles (en anglais \textit{world models}) qui pourraient correspondre à un environnement sensoriel des agents artificiels. Ainsi le modèle d'un chauve-souris est différent de celui d'un robot, qui est à son tour différent de celui d'un humain:
@@ -898,7 +898,7 @@ Une autre direction promut également l'importance des processus réflexifs dans
 
 Comme nous avons vu auparavant, le début des années 1990 est marqué par la publication de plusieurs ouvrages comme celles de Brooks, Dennett ou Varela sur une possible conscience des machines. Pour interroger cette possibilité vingt ans plus tard, les roboticiens s'appuient sur des théories en sciences cognitives, informatique et phénoménologie. Une des derniers tendances est le rapprochement avec l’autonomie biologique et la subjectivité comme nouvelle interprétation de la cognition incarnée\cite{Ziemke_AI}. 
 
-Concernant la capacité de robots d’entreprendre des actions, traduit ici comme \textit{capacité d'agir} de l’anglais \gls{agency}, Ziemke affirme: 
+Concernant la capacité de robots d’entreprendre des actions, traduit ici comme \textit{capacité d'agir}\cite{wen2022agency} de l’anglais \gls{agency}, Ziemke affirme: 
 
 \begin{quote}
 ``la perception est un mode habile d'exploration de l'environnement qui s'appuie sur une compréhension implicite des régularités sensorimotrices, c'est-à-dire que la perception est constitué par une sorte de savoir-faire corporel. En général, le récit sensorimoteur met l'accent sur l'importance de l'action dans la perception. La capacité d'action n'est pas seulement nécessaire pour utiliser les compétences sensori-motrices, elle est également une condition nécessaire à l'acquisition de telles compétences puisque \textit{seulement par des mouvement propres, le sujet peut tester et ainsi apprendre des modèles pertinents de dépendance sensorimotrice}(...)En d'autres termes, l'approche sensorimotrice dynamique a besoin d'une notion d'individualité ou capacité d'agir qui est à l'origine de notre action intentionnelle dans le monde\footnote{en version originale: ``perception is a skillful mode of exploration of the environment which draws on an implicit understanding of sensorimotor regularities, that is, perception is constituted by a kind of bodily know-how. In general, the sensorimotor account emphasizes the importance of action in perception. The capacity for action is not only needed in order to make use of sensorimotor skills, it is also a necessary condition for the acquisition of such skills since \textit{only through self-movement can one test and so learn the relevant patterns of sensorimotor dependence}(...) In other words, the dynamic sensorimotor approach needs a notion of selfhood or agency which is the locus of intentional action in the world.”}.”
@@ -1206,7 +1206,7 @@ problématiques là-bas, et comment ils ont été apprivoisés\cite{kaplan2004af
 industrialisation et en dehors leur commercialisation à grande échelle. Ainsi c'est important de noter que cette sélection représente seulement un échantillon des œuvres d’art robotique en lien avec la scène et la danse. Lorsqu’elles sont mentionnées par les artistes eux-mêmes ou la littérature, les spécifications techniques offrent un aperçu important sur les défis et les limites de ce type de processus de recherche-création. Puisqu'il n’y a pas actuellement une méthodologie officielle sur la manière dont l’art robotique doit être évaluée, cette synthèse est parfois complétée par les retours artistiques des auteurs ou les archives des processus de création et de réception. Le format des œuvres va des sculptures et installations cinématiques, aux spectacles, performances et improvisations en direct. Pour mieux comprendre leur évolution, elles sont mentionnées en ordre chronologique. À cela, j’ai pensé inclure également les
 apparitions dans le média où des robots se présentent comme maîtres spirituels\footnote{https://www.youtube.com/watch?v=RH3Yk1spxtk} ou artistes pour voir comment le rapport à la scène est influencé par ce statut publique. 
 De cette manière une caractéristique importante de cet étude, repose sur
-l’hypothèse que les interactions homme-robot dans un contact rapproché ou \gls{close-contact}, au travers l’utilisation de gestes et d’interfaces haptiques\cite{dahiya2009tactile}, \cite{silvera2015artificial}, peut améliorer la façon dont les robots sociaux sont acceptés par les utilisateurs non expérimentés. Mon objectif est donc de voir comment ce processus d’apprivoisement opère dans des contextes artistiques et culturelles et qu’est ce que pourrait être son opposé - défini ici comme une condition indomptée ou sauvage des robots. Dans les prochaines pages, j’analyse la spécificité des robots présentés dans les œuvres sélectionnées, puis j’appréhende les facteurs qui ont influencé le développement de l’art robotique. Pour argumenter ce processus, je m’appuie sur une première partie qui précise le contexte dans lequel la robotique et l’art aurait pu se rencontrer, leur lien commun et la façon dont elles se sont inspirées réciproquement. Souvent, l’impact des œuvres
+l’hypothèse que les interactions homme-robot dans un contact rapproché ou \textit{close-contact}, au travers l’utilisation de gestes et d’interfaces haptiques\cite{dahiya2009tactile}, \cite{silvera2015artificial}, peut améliorer la façon dont les robots sociaux sont acceptés par les utilisateurs non expérimentés. Mon objectif est donc de voir comment ce processus d’apprivoisement opère dans des contextes artistiques et culturelles et qu’est ce que pourrait être son opposé - défini ici comme une condition indomptée ou sauvage des robots. Dans les prochaines pages, j’analyse la spécificité des robots présentés dans les œuvres sélectionnées, puis j’appréhende les facteurs qui ont influencé le développement de l’art robotique. Pour argumenter ce processus, je m’appuie sur une première partie qui précise le contexte dans lequel la robotique et l’art aurait pu se rencontrer, leur lien commun et la façon dont elles se sont inspirées réciproquement. Souvent, l’impact des œuvres
 sélectionnées a facilité des découvertes en robotique sociale. Puisque les
 projets artistiques impliquant les robots ont été soumis à des contraintes
 technologiques (i.e. choix de matériaux influençant le message de l’œuvre