Les résumés seront à envoyer sur le site du colloque hébergé sous ScienceConf, opérationnel en septembre 2026

 

Appel à communications: 48e colloque international - 50 ans du GERAS

17-19 mars 2027, Université Paris Cité

 

Between Human Expertise and Artificial Intelligence in English for Specific Purposes: Rethinking Communication and research In English for Specific Purposes in the Age of AI

 

The emergence of generative artificial intelligence (GenAI) has profoundly transformed the production, dissemination and reception of specialised discourse. Large language models (LLMs) and other AI-based tools are increasingly used in professional, scientific and technical communication (Biswas 2023; Huang and Tan 2023), raising fundamental questions about expertise, authorship, trust, linguistic variation, and the role of human specialists. Generative AI is no longer limited to writing assistance or translation. It is reshaping the ways specialised knowledge is produced, communicated, translated, taught and evaluated.

These developments invite us to reconsider several key concepts that have long underpinned Languages for specific purposes (LSP), English for specific purposes (ESP) and specialised communication, as developed by Hutchinson and Waters (1987), Swales (1990), Petit (2010) and Van der Yeught (2016). Concepts such as the authenticity of specialised discourse, discourse communities, specialised phraseology, needs analysis and knowledge mediation are now being reconsidered in the light of generative AI. For example, AI challenges the traditional notion of authentic specialised texts. Medical reports, technical reports or even research articles may now be produced entirely by generative AI or co-authored by humans and AI systems (Biswas 2023). It is thus becoming increasingly difficult to determine what constitutes an authentic specialised document. Research in specialised communication has traditionally assumed that specialised discourse is produced by members of the relevant discourse or professional communities (Swales 1990; Bhatia 1993). However, experience increasingly shows that human validation of AI-generated content, together with critical evaluation, has become essential (Boretti 2026; Madsen et al. 2026).

Needs analysis remains one of the cornerstones of ESP (Hutchinson and Waters 1987). At the same time, AI makes it possible to address learners’ needs dynamically through personalised learning pathways, immediate feedback and adaptive learning activities (Adigüzel et al. 2023). However, the integration of AI into learning also requires learners to develop critical thinking, ethical awareness and the ability to use these technologies appropriately (Cotelli Kureth et al., 2025). Learning how to interact with AI systems, write effective prompts, evaluate AI-generated responses, detect hallucinations and assess the reliability of information has become part of AI literacy (Pérez-Paredes et al. 2025; Bowker 2026), whether in specialised writing, specialised translation, or ESP research. AI literacy is therefore becoming an essential component of professional and academic competence. AI systems are capable of producing fluent and convincing texts. However, they can also generate errors, hallucinations, terminological inconsistencies and conceptual distortions, highlighting the continuing importance of human expertise. More broadly, the growing use of AI-assisted writing is redefining what it means to write and the role of human expertise (Hyland 2026). At the same time, AI is transforming professional practices and reshaping the competences expected of translators, technical writers, terminologists, language teachers and domain experts. Beyond writing practices, AI is also likely to influence the evolution of specialised languages themselves. One example is the priming effect observed in machine translation post-editing, where translators gradually accept linguistic structures suggested by the machine that they would not normally have produced themselves, simply because repeated exposure makes them appear more acceptable (Holt and Loock 2025; Carl and Schaeffer 2017).

Corpus-based approaches are now widely recognised as one of the foundations of research and teaching in ESP (Anthony 2018; Gledhill and Kübler 2013). The development of LLMs nevertheless raises new questions about the role of corpora in both research and professional practice. Conversational AI tools may give the impression that corpora are becoming less necessary by providing apparently contextualised answers and plausible examples of language use. Yet, corpora remain essential for validating AI-generated output, analysing attested language use, investigating terminological and phraseological variation, documenting the evolution of specialised discourse and critically evaluating the performance of AI systems. Rather than replacing corpus-based approaches, AI opens up new methodological perspectives for research in ESP. It offers new possibilities for terminology and phraseology extraction, specialised discourse analysis, corpus annotation, translation evaluation and corpus use. At the same time, it invites researchers to reconsider how linguistic data are compiled, analysed and interpreted (Anthony 2025a; Crosthwaite 2026).

More broadly, recent work on the theorisation of ESP (Van der Yeught, 2016; Saber 2024) also invites reflection on how AI is transforming not only professional practices, but also the objects of study, research methods and theoretical frameworks of the discipline itself.

Against this background, the conference aims to explore the interactions between human expertise and AI in specialised communication. Rather than viewing AI solely as a technological tool, or as a threat to professional expertise, the conference seeks to examine the new forms of collaboration, negotiation and knowledge construction emerging from interactions between humans and intelligent systems (Anthony 2025b; Doshi and Hauser 2024; Krakowski 2025). Particular attention will be paid to the impact of AI on specialised discourse, multilingual communication, specialised translation, terminology management, corpus-based research, language teaching and learning, and professional communication practices.

The conference welcomes contributions from researchers and practitioners interested in examining how artificial intelligence is reshaping specialised communication and in discussing the conditions under which human expertise can continue to play a central role. In keeping with the broad scientific scope of GERAS, proposals addressing the association’s traditional research areas, whether or not they explicitly focus on AI, are also welcome.

Conference themes

1. Specialised discourse and AI: new perspectives for the analysis of specialised communication

  • Corpus-based approaches to specialised discourse
  • Analysis of terminology and specialised phraseology
  • AI-assisted methods for discourse analysis
  • Genre analysis and discourse communities
  • AI-assisted corpus analysis
  • Corpus linguistics and Large Language Models

2. Teaching and learning English for specific purposes in the age of AI

  • AI-supported ESP teaching and learning
  • Teachers’ agency in AI-mediated learning environments
  • Generative AI for specialised writing
  • Pedagogical innovation in ESP
  • Assessment in the age of AI
  • AI literacy and digital literacies
  • Is language teaching changing? Should we rethink classroom practices in the age of AI?

3. AI and the transformation of research in English for Specific Purposes

  • AI for corpus compilation and annotation
  • Corpus mining and AI-assisted data analysis
  • Terminology and phraseology extraction
  • AI for literature reviews and research synthesis
  • New research methodologies in ESP
  • AI as a research assistant: opportunities and limitations

4. Ethics, reliability and responsibility in AI-assisted specialised communication

  • Trust, transparency and accountability
  • Hallucinations, misinformation and factual accuracy
  • Human validation of AI-generated content
  • Authorship and intellectual responsibility
  • Ethical issues in professional and academic communication

5. Specialised translation, post-editing and generative AI

  • Neural machine translation and Large Language Models
  • AI-assisted translation workflows
  • Post-editing practices
  • Multilingual specialised communication
  • Translation quality evaluation
  • Human expertise in AI-assisted translation

6. Reconfiguring specialised genres discourse communities

 

  • Is AI changing the conventions of medical, legal, scientific and technical discourse?
  • Does AI contribute to the emergence of new specialised genres or new forms of professional communication, such as interactions with chatbots, AI-assisted documentation or multimodal communication within specialised communities?
  • How does AI reshape discourse communities, professional practices and knowledge mediation?

 

 

 

 

 

 

 

 

Entre expertise humaine et Intelligence artificielle en anglais de spécialité : repenser la communication et la recherche en anglais de spécialité à l'ère de l'IA

 

L’émergence de l’intelligence artificielle générative (IAGén) a profondément transformé la production, la diffusion et la réception des discours spécialisés. Les grands modèles de langue (Large language models, LLM) et d’autres outils fondés sur l’IA sont désormais de plus en plus présents dans la communication professionnelle, scientifique et technique (Biswas 2023 ; Huang et Tan 2023), soulevant des questions fondamentales relatives à l’expertise, à « l’auctorialité », à la confiance, à la variation linguistique et au rôle des spécialistes humains. L’IA générative ne se limite plus à l’aide à la rédaction ou à la traduction : elle redéfinit désormais les modalités selon lesquelles les connaissances spécialisées sont produites, communiquées, traduites, enseignées et évaluées. Ces évolutions invitent à réinterroger plusieurs concepts fondateurs des langues de spécialité (LSP), de l’anglais de spécialité (ASP) et de la communication spécialisée, tels qu'ils ont été développés notamment par Hutchinson et Waters (1987), Swales (2002) Petit (2010) et Van der Yeught (2016). Les notions d'authenticité des discours spécialisés, de communautés discursives, de phraséologie spécialisée, d'analyse des besoins ou encore de médiation des connaissances sont aujourd'hui interrogées par l’essor de l'intelligence artificielle générative.

Or, l’IA remet cette notion en question puisque, par exemple, un rapport médical peut être rédigé par une IA générative de même pour un compte rendu ou encore un article scientifique qui peuvent être corédigés par un être humain et une IA générative (Biswas 2023). Par conséquent, il devient difficile de déterminer ce qui constitue aujourd’hui un document authentique.

Les recherches en communication spécialisée reposent traditionnellement sur l'hypothèse que les discours spécialisés sont produits par des membres des communautés de pratique concernées (Swales 1990 ; Bhatia 1993).   L’expérience montre, cependant, que la vérification humaine permanente des contenus, ainsi que le développement d’un sens critique, s’imposent de plus en plus (Boretti, 2026 ; Madsen et al. 2026). 

Si l’analyse des besoins (Hutchinson et Waters 1987) demeure au cœur de l’ASP, l’IA permet désormais de répondre à ces besoins de manière dynamique grâce à des parcours individualisés, des rétroactions immédiates et une personnalisation des activités (Adigüzel et al. 2023). Son intégration dans l’apprentissage exige cependant de développer un sens critique, une conscience des questions éthiques et d’apprendre à l’exploiter correctement (Cotelli Kureth et al., 2025). Apprendre à dialoguer avec une IA, rédiger des prompts, évaluer les réponses générées, détecter les hallucinations, évaluer la fiabilité des informations constituent le développement d’une littératie de l’IA (Pérez-Paredes et al., 2025 ; Bowker, 2026), que ce soit d’ailleurs pour la rédaction, la traduction ou la recherche en anglais de spécialité. Cela signifie, développer une véritable littéracie de l’IA. En effet, si les systèmes d’IA sont capables de générer des textes fluides et convaincants, ils peuvent également produire des erreurs, des hallucinations, des incohérences terminologiques ou encore des distorsions conceptuelles, ce qui souligne l’importance de l’expertise humaine. Plus largement, le développement de pratiques de rédaction assistée par IA conduit à redéfinir ce que signifie le processus de l’écriture et  le rôle de l'expertise humaine (Hyland 2026).  Parallèlement, l’IA transforme les pratiques professionnelles et redéfinit les compétences attendues des traducteurs, rédacteurs techniques, terminologues, enseignants de langues et spécialistes de domaine. Au-delà des pratiques rédactionnelles, l’IA est également susceptible d'influencer l'évolution même des langues spécialisées. Par exemple, le « biais d’ancrage » (priming effect) en post-édition de la traduction automatique, lorsque le traducteur qui post-édite finit par accepter des structures produites par la machine, qu’il n’accepterait pas, mais auxquelles il finit par être trop exposé (Holt & Loock, 2025 ; Carl et Schaffer, 2017).

Si l'exploitation des corpus est aujourd'hui largement reconnue comme l’une des approches fondamentales de la recherche et de l’enseignement en anglais de spécialité (Anthony 2018 ; Gledhill et Kübler 2013), le développement des grands modèles de langage conduit à s'interroger sur leur place et leur rôle. Les outils conversationnels peuvent donner l'impression de rendre les corpus moins nécessaires en fournissant directement des réponses apparemment contextualisées ou des exemples d'usage plausibles. Pourtant, les corpus demeurent indispensables pour valider les productions des modèles, analyser les usages attestés, étudier les variations terminologiques et phraséologiques, documenter l'évolution des discours spécialisés et évaluer de manière critique les performances des systèmes d'IA. Loin de se substituer aux approches fondées sur les corpus, l'intelligence artificielle ouvre ainsi de nouvelles perspectives méthodologiques pour la recherche en anglais de spécialité, notamment dans les domaines de l'extraction terminologique et phraséologique, de l'analyse des discours spécialisés, de l'annotation, de l'évaluation des traductions et de la fouille de corpus. Elle invite également à repenser les méthodes de constitution, d'exploitation et d'interprétation des données linguistiques. (Anthony 2025a ; Crostwaite 2026)

Dans cette perspective, les réflexions récentes sur la théorisation de l'anglais de spécialité (Van der Yeught, 2016 ; Saber 2024) invitent également à examiner la manière dont l'intelligence artificielle transforme non seulement les pratiques professionnelles, mais aussi les objets, les méthodes et les cadres théoriques de la discipline. Ce colloque propose d’explorer les interactions entre expertise humaine et intelligence artificielle dans le cadre de la communication spécialisée. Plutôt que de considérer l’IA uniquement comme un outil technologique ou comme une menace pour l’expertise professionnelle, il vise à examiner les nouvelles formes de collaboration, de négociation et de construction des connaissances qui émergent entre les êtres humains et les systèmes intelligents (Anthony 2025b ; Doshi et Hauser 2024 ; Krakowski 2025). Une attention particulière sera accordée à l’impact de l’IA sur les discours spécialisés, la communication multilingue, la traduction spécialisée, la gestion terminologique, la recherche fondée sur les corpus, l’enseignement des langues et les pratiques de communication professionnelle.

Le colloque accueille ainsi les contributions de chercheurs et de praticiens souhaitant analyser la manière dont l’intelligence artificielle transforme la communication spécialisée et réfléchir aux conditions dans lesquelles l’expertise humaine peut continuer à y jouer un rôle central. Fidèle à sa tradition d'ouverture scientifique, le colloque accueillera également des contributions portant sur les thématiques habituelles du GERAS, qu'elles mobilisent ou non l'intelligence artificielle.

 

Axe 1 – Discours spécialisés et IA : nouvelles perspectives pour l’analyse des discours spécialisés

  • approches corpus ;
  • terminologie et phraséologie spécialisée ;
  • méthodes d’analyse assistées par l’IA ;
  • analyse des genres et des communautés discursives ;
  • analyse de corpus assistées par l’IA ;
  • linguistique de corpus et grands modèles de langue.

Axe 2 – Enseignement et apprentissage de l’anglais de spécialité à l’ère de l’IA

  • usages de l’IA générative dans l’enseignement et l’apprentissage de l’ASP ;
  • agentivité des enseignants dans les environnements d’apprentissage médiés par l’IA ;
  • IA générative et rédaction spécialisée ;
  • innovations pédagogiques en ASp;
  • nouvelles modalités d’évaluation ;
  • littératie de l’IA et compétences numériques ;
  • évolution des pratiques d’enseignement des langues à l’ère de l’IA.

Axe 3 – Intelligence artificielle et renouvellement des méthodes de recherche en anglais de spécialité

  • constitution, annotation et exploitation de corpus ;
  • fouille de corpus et analyse de données assistées par l’IA ;
  • extraction terminologique et phraséologique assistée par l’IA ;
  • aide à la revue de littérature et à la synthèse documentaire ;
  • nouvelles méthodologies de recherche en ASP ;
  • IA comme outil d’aide à la recherche : apports, limites et enjeux.

Axe 4 – Éthique, fiabilité et responsabilité dans la communication spécialisée assistée par l’IA

  • confiance, transparence et responsabilité ;
  • hallucinations, désinformation et fiabilité des contenus ;
  • validation humaine des productions générées par l’IA ;
  • auctorialité et responsabilité intellectuelle ;
  • enjeux éthiques de la communication scientifique, technique et professionnelle.

Axe 4 – Traduction spécialisée, post-édition et intelligence artificielle générative

  • traduction automatique neuronale et grands modèles de langue ;
  • post-édition et flux de travail assistés par l’IA ;
  • communication spécialisée multilingue ;
  • évaluation de la qualité des traductions ;
  • place de l’expertise humaine dans les processus de traduction assistée par l’IA.

Axe 6 – Reconfiguration des genres et des communautés discursives

  • évolution des genres spécialisés dans les domaines médical, juridique, scientifique et technique ;
  • émergence de nouveaux genres de communication spécialisée assistés par l’IA, tels que les interactions avec les agents conversationnels et autres systèmes intelligents ou la communication multimodale au sein des communautés professionnelles ;
  • transformation des communautés discursives, des pratiques professionnelles et de la médiation des connaissances.

 

Références bibliographiques

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Anthony, L. 2025b. AI-Assisted ESP Course Design and Implementation. ASp 88, 217-232. https://doi.org/10.4000/15c2g.

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Cotelli Kureth, S., Delorme Benites, A., Lehr, C., Noghrechi, H., Steele, E., & Summers, E. (2025). Comment développer la littéracie digitale des enseignant-es et des apprenant-es? : conclusions du projet ‘Digital Literacy in University Contexts’. Babylonia, 1, 56–59. https://doi.org/10.55393/babylonia.v1i.510

Crosthwaite, P. 2026. “Is DDL Dead Yet? Not so Fast! Revisiting Earlier Claims on the State of Corpus Linguistics, DDL, Generative AI, and Language for Specific Purposes.” ibérica 51: 5-19. https://doi.org/10.17398/2340-2784.51.5.

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