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Cet article examine l'application de l'intelligence artificielle dans la recherche en intervention sociale à partir de l'expérience du LARIIS. Privilégiant une approche d'apprentissage automatique supervisé plutôt que générative, les auteurs présentent deux cas d'usage concrets : l'imputation automatique des niveaux de diplôme dans les offres d'emploi du secteur social et la codification des politiques publiques locales. L'analyse épistémologique distingue les modèles probabilistes des véritables processus cognitifs, tandis que l'opposition conceptuelle entre "performance" et "robustesse" guide cette réflexion méthodologique. L'article développe ensuite les enjeux critiques de pouvoir et de gouvernance démocratique que soulève l'introduction d'outils d'IA dans l'intervention sociale, proposant un modèle de gouvernance en cinq piliers testé expérimentalement. La conclusion plaide pour une IA "robuste, concertée et articulée aux méthodes éprouvées des sciences sociales" au service d'une connaissance située et émancipatrice.[-]