En sciences cognitives, les résultats des performances aux tâches expérimentales peuvent être biaisés.

Cela est dû, entre autres, au contexte inhabituel pour l’utilisateur ainsi qu’à une motivation intrinsèque peu favorisée. Le jeu vidéo, en y intégrant des outils de mesure et d’enregistrement, pourrait répondre à ces problématiques en permettant une utilisation dans un cadre écologique et en favorisant la motivation du joueur via des mécanismes connus comme le flow.

Cette conférence présentera les intérêts du jeu comme outil de récolte de données ainsi que certaines réflexions relatives à la production de ces jeux.

Conférencier : Benjamin Misiak (CHArt – CAMS – CGI)

Le numérique et en particulier les applications de l’intelligence artificielle (IA) sont souvent vues comme un atout pour la transition écologique : de nombreuses applications à visée environnementales sont explorées, par exemple pour optimiser une consommation électrique, modéliser le climat, ou surveiller la qualité de l’air.

L’impact environnemental lié à ces technologies elles-mêmes est en revanche souvent sous-estimé, voire ignoré. Nous présenterons les différents impacts du numérique, directs et indirects, et indiquerons des méthodes pour les évaluer et les réduire. Nous discuterons aussi des méthodes d’évaluation du potentiel bénéfice d’une application d’IA.

Conférencier : Anne-Laure Ligozat (LISN – ENSIIE)

L’intelligence artificielle (IA) est en plein essor, essentiellement grâce aux méthodes connexionnistes qui s’inspirent de la biologie du système nerveux.

Ces méthodes peuvent être qualifiées de “sous-symboliques”. Elles se distinguent des approches traditionnelles, qui cherchent à simuler les raisonnements de plus haut niveau cognitif (la Good Old Fashioned AI – GOFAi), par leur capacité à apprendre à partir de larges volumes de données. Mais elles restent plus opaques, construisant des modèles performants qui ne fournissent pas plus de connaissances sur le domaine d’application que ce qui est donné en entrée.

Cette présentation reprendra plusieurs exemples pour illustrer la combinaison des deux approches notamment en utilisant des méthodes symboliques de la GOFAi pour analyser et extraire des connaissances des modèles sous-symboliques.

Conférencier : Mathieu d’Aquin (IDMC – LORIA)

Les étudiants de l’IDMC pourront interagir avec plusieurs ancien·ne·s des masters de Sciences Cognitives et TAL, représentant un panel diversifié de parcours professionnels (Pro/ Recherche).

Après une rapide présentation de leurs parcours, les ancien·ne·s pourront nous faire part de leur expérience dans la recherche d’emploi, les fonctions occupées et les compétences mobilisées… dans le cadre de leur travail.

Cet atelier a pour objectif de permettre aux étudiants d’orienter leurs choix de filière et de stages en ayant une meilleure connaissance des débouchés et des activités exercées dans le monde de l’entreprise et de la recherche.

IA et polarisation idéologique

La question de la diversité de l’information – cruciale pour un débat démocratique sain – a été récemment soulevée en raison de l’utilisation massive des média sociaux comme source d’informations. Ces plateformes posent des problèmes car l’information présentée n’est souvent pas éditorialisée et est sélectionnée par une intelligence artificielle : des systèmes de recommandation. Ces derniers peuvent influencer les opinions des utilisateurs car proposent majoritairement des informations dans la lignée de leurs opinions initiales, les enfermant ainsi dans des bulles d’opinion. Dans un contexte politique, ces bulles peuvent mener à une polarisation des opinions, susceptible de générer des troubles politiques ou publics.
Cet atelier vise à échanger autour de cette question de l’influence de l’IA sur l’opinion des utilisateurs, il sera animé par des spécialistes des sciences politiques et d’intelligence artificielle (systèmes de recommandation)

Animation : Joséphine Lombard et Armelle Brun

Numérique responsable

Toute activité numérique laisse des traces non seulement informatiques mais aussi environnementales. En effet, la contribution à l’empreinte carbone des technologies numériques est de façon surprenante globalement importante (comparable à celle de l’aviation civile) et ne cesse de croître. Malheureusement, cet impact environnemental des dispositifs informatiques, des services en ligne, de la crypto-monnaie, de l’intelligence artificielle ou même d’un simple site web reste invisible pour leurs utilisateurs, ou même pour ceux qui les développent.

Cet atelier inclut donc une présentation sur les impacts environnementaux qui apparaissent au sein du cycle de vie de services numériques et l’utilisation d’outils permettant d’optimiser ces services pour réduire leur impact.

Animation : Anne-Laure Ligozat et Mathieu d’Aquin

Do it yourself sur l’éthique

Depuis une dizaine d’année, les applications de traitement automatique des langues et d’IA en général font partie de notre quotidien. La distance entre les chercheurs et les utilisateurs s’en trouve rétrécie et un certain nombre de problèmes éthiques ont commencé à apparaître. Rejoignez-nous pour apprendre à identifier ces problèmes et les éviter dans le cadre d’un Do It Yourself (DIY) éthique.

In the last decade, Natural language processing and other AI applications have become part of our daily lives. The distance between researchers and users has shrunk and a number of ethical issues started to show. Come and join us to reflect on biases, fairness, accountability and all the issues that the tools we develop can generate and let’s DIY ethics!

Animation : Karën Fort et Maxime Amblard

Un (dé)tour sur l’explicabilité et l’équité en aide à la décision & IA

L’omniprésence des modèles d’apprentissage machine (ML) et de l’aide à la décision dans notre vie quotidienne a soulevé plusieurs questions, notamment, la nécessité de la confiance du public dans les résultats algorithmiques. En 2016, l’Union européenne (UE) a mis en œuvre le règlement général sur la protection des données (RGPD) qui donne aux utilisateurs le droit de comprendre le fonctionnement interne des modèles d’apprentissage automatique et d’obtenir des explications sur leurs résultats.

Ces explications peuvent également révéler les biais des décisions algorithmiques. Les modèles ML sont conçus pour avoir certains biais qui les guident dans leurs tâches cibles. Par exemple, un modèle de prédiction de défaillance de carte de crédit est conçu pour être biaisé de sorte que les utilisateurs qui ont un bon historique de paiement de crédit obtiennent un meilleur score que ceux qui n’en ont pas.  Cependant, les résultats du modèle ne devraient pas reposer sur des caractéristiques discriminatoires qui véhiculent des préjugés à l’égard des groupes non privilégiés (par exemple, les minorités ethniques).

Ces biais involontaires soulèvent plusieurs problèmes d’équité, et ils ont été trouvés dans un large éventail de domaines et de types de données. Un exemple bien connu est le système de prédiction de récidivisme criminelle (COMPAS) qui s’est avéré être biaisé par le sexe et l’origine ethnique. Dans cet atelier, nous aborderons certaines de ces questions dans deux domaines concrets ayant un grand impact sur la société : le droit et l’industrie.

Animation : Bernadetta Addis, Hervé Pierson et Miguel Couceiro

Les Dark Patterns, ou comment découvrir le côté obscur de l’UX

En utilisant un certain nombre de biais cognitifs, des interfaces sont spécialement conçues pour tromper et manipuler l’utilisateur. Cet atelier propose d’explorer ce côté obscur du numérique d’une manière joyeuse et ludique.

Matériel nécessaire : un smartphone ou un ordinateur avec une connexion internet et l’application Kahoot.

Animation : Olivier Ageron, Manuel Rebuschi

Diversité et inclusion en Sciences Cognitives

Être inclusif dans la conception numérique n’est pas forcément évident. Si on croise de plus en plus d’initiatives et d’exemples qui vont dans le bon sens, il n’est pas facile de savoir comment appliquer soi-même de bonnes pratiques. Le but de cet atelier est de sortir avec des listes d’idées pour être un bon designer inclusif. Dans cet atelier, nous prendrons comme exemple le cas particulier du handicap.

Animation : Lorraine Tosi et Rachel Altmeyer

Interactions dédiées à la manipulation de modèles nD virtuels

1. Interactions tactiles pour la manipulation collaborative d’un modèle 4D. (intervenants : Pascal Humbert – chercheur au MAP-CRAI, Veronika Bolshakova – doctorante au MAP-CRAI)

Les logiciels de simulation 4D pour la construction ne sont jamais utilisés de manière collaborative ou avec des interactions naturelles. Cependant, une équipe du projet a besoin de manipuler collectivement un modèle 4D (3D+temps) afin de prendre des décisions sur la construction de manière collaborative, interactive et naturelle.

2. Navigation main libre dans un modèle 3D urbain. (intervenant : Pascal Humbert – chercheur au MAP-CRAI)

La navigation par survol d’une reconstitution urbaine numérique en 3D pour le grand public pose le problème de l’apprentissage (durée, complexité). Une nouvelle interface dite « main libre », c’est-à-dire non reliée à un dispositif physique, permet la navigation dans ce type de modèle 3D avec un temps d’apprentissage simple et extrêmement réduit. Ce mode de navigation a été mis en place dans le cadre d’une valorisation grand public du plan relief de la ville de Verdun en Meuse.

Animation : Véronika Bolshakova, Pascal Humbert, Sylvain Castagnos