L'Association Française d'Intelligence Artificielle (AFIA) promeut et favorise le développement de l’Intelligence Artificielle sous ses différentes formes, regroupe et fait croître la communauté française en IA, et en assure la visibilité.
L'Association Francophone d'Interaction Homme-Machine (AFIHM) promeut le savoir et les connaissances du domaine de l'Interaction Homme-Machine et les divers domaines concourants au savoir et aux connaissances facilitant la conception, la réalisation et l'évaluation des systèmes interactifs actuels et futurs.
Stéphane Canu et Baptiste Caramiaux
L’apprentissage machine et l’intelligence artificielle sont maintenant omniprésents dans les applications et systèmes faisant face à des utilisateurs humains. Nous les retrouvons dans les applications émulant des tâches cognitives comme la parole ou la reconnaissance d’objets, mais aussi dans des systèmes de recommendation de contenu ou d’aide à la décision.
Le changement de paradigme amené par ces méthodes est leur capacité à s’adapter aux utilisateurs, par l’intermédiaire de données personnelles et collectives. De manière réciproque, l’utilisateur de ces applications vont eux-mêmes s’adapter aux changements induits par ces méthodes adaptatives. Cette co-adaptation est alors au centre des nouvelles interactions humain-machine.
Dans cet échange nous commencerons par présenter des exemples de travaux illustrant la co-adaptation dans les IHMs, le milieu artistique et médical. Nous discuterons des méthodes mis en jeu et amèneront la discussion vers des enjeux socio-culturels telles que la confiance et les négociations dans ces co-adaptations.
Profitez-en pour regarder les posters et poser vos questions aux auteurs. Vous pouvez également utiliser le chat pour adresser les conférenciers et leur proposer un temps de discussion au cours de la journée.
Échange entre Marie Lefevre et Stéphanie Fleck
Les travaux relatifs à l’apprentissage humain exploitent et enrichissent les travaux en IA depuis l’avènement de celle-ci. L’IA a ainsi permis de modéliser les connaissances du domaine à enseigner, de l’apprenant, des interactions possibles mais a également permis de raisonner sur ces connaissances. Les travaux sur l’apprentissage humain ont enrichi l’IA en apportant de nouveaux défis : adaptation aux raisonnements de chaque individu et non plus d’un expert, prise en compte de la motivation, des émotions, etc.
De même, les travaux en IHM ont permis l’émergence de nouvelles générations d’interfaces. Alternatifs aux environnements s’appuyant sur l’usage d’un clavier, d’un écran et d’un outil de pointage (souris, doigt, stylet etc.…), mixant les technologies (réalité mixte, interfaces tangibles, textiles, physiologiques, etc.) et les approches (technologies positives, environnements numériques ludifiés, environnements collaboratifs, réflexifs et affectifs, etc.,). Ils redéfinissent les possibles des technologies pouvant soutenir l’apprentissage humain et les contours de l’école de demain.
Un des défis actuels concerne les traces d’interaction entre les systèmes support à l’apprentissage et leurs acteurs. Il faut être capable d’acquérir des traces riches et diverses mais également de les analyser, de les exploiter pour fournir une aide à tous les acteurs (apprenants, enseignants, familles…) en restituant ces traces de manière intelligible et en proposant les résultats de leurs exploitations de manière acceptable et donc justifiables.
Profitez-en pour regarder les posters et poser vos questions aux auteurs. Vous pouvez également utiliser le chat pour adresser les conférenciers et leur proposer un temps de discussion au cours de la journée.
Échange entre Jean-Daniel Fekete et Michèle Sebag
L'apprentissage (ML) a conduit à des succès indiscutables dans de très nombreux domaines qui étaient réservés aux humains il y a encore vingt ans : les moteurs de recherche sur le web, les jeux d'échecs, de Go ou de poker, les recommandations sur les sites marchands, la finance à haute fréquence, et un grand nombre d'avancées médicales, scientifiques et techniques.
En miroir, l'interaction humain machine (IHM) est au coeur du succès des outils utilisés par le grand public et des outils connectés (téléphones mobiles, montres, ...) ; son plus grand succès est d'être invisible, et seuls ses échecs sont remarqués. L'IHM constitue ainsi un aspect majeur des moteurs de recherche ou de recommandation.
L'interaction entre ML et IHM présente des difficultés spécifiques. Les IHM-iens ont longtemps vu le ML comme le tristement célèbre trombone de Word. Symétriquement, les ML-eurs peinent à comprendre l'IHM : qu'est-ce qu'on optimise ? quels sont les indicateurs de performance ?
Le fait d'inscrire IHM et ML dans le cadre des activités humaines permet de dénouer ce dilemme. Un exemple sera présenté dans le cadre de l'exploration de collections de millions de documents à l'aide d'IA et d'IHM avancées à vocation humaniste : Cartolabe. Collaboration: Philippe Caillou, Anne-Catherine Letournel, Jonas Renault.
Le projet AIDA (pour Artificial Intelligence & Decision Automation) est né d'une synergie entre les activités du laboratoire français d'IBM, pionnier de l'ingéniérie de la décision, et des ressources d'entreprises et de centres de recherches français, magnifiées par le développement du plateau de Saclay.
Nous présenterons la vision du projet qui vise à fournir une nouvelle génération de produits d'automation de l'entreprise, exploitant les avancées récentes de l'intelligence artificielle, mais prenant en compte également le besoin profond de nos sociétés de savoir garder la maitrise, la transparence et l'équité de ces systèmes.
Profitez-en pour regarder les posters et poser vos questions aux auteurs. Vous pouvez également utiliser le chat pour adresser les conférenciers et leur proposer un temps de discussion au cours de la journée.
Pierre Haren interviewé par Nicolas Roussel
Pierre Haren a co-fondé ILOG dans les années 80 et l'a dirigé jusqu'à son rachat par IBM en 2009. Il est maintenant PDG de CausalityLink, aux Etats-Unis. Nicolas Roussel est directeur de recherche INRIA et directeur d'Inria Sud-Ouest.
Pierre Haren a co-fondé ILOG dans les années 80 pour commercialiser les travaux d'Inria sur la première génération d'intelligence artificielle, mais aussi les premiers générateurs d'interfaces graphiques. Avec un succès retentissant, puisqu'ILOG fût une des premières entreprises françaises cotées au NASDAQ, reposant sur une gamme de produits où l'offre de visualisation (Views) complétait harmonieusement l'offre IA (JRules, CPLEX...).
Aujourd'hui, avec CausalityLink, c'est un nouveau défi qu'il aborde: permettre aux analystes financiers de donner du sens aux flots d'information pertinente qu'ils doivent maitriser. Et encore une fois, c'est en se reposant sur des outils d’IA pour traduire et interpréter automatiquement des millions de textes, mais aussi des outils de visualisation et d'exploration de graphes, que CausalityLink entreprend de répondre aux défis du déluge d'information auquel nos sociétés doivent donner du sens, en ouvrant la voie de l’intelligence collective soutenue par l’IA.
Avec Nicolas Roussel, chercheur en IHM avec un intérêt particulier pour l’IA, ils proposeront des pistes de réflexion autour des liens entre recherche et innovation et de la complémentarité entre IHM et IA.
Thomas Baudel proposera un argument métaphysique sur la complémentarité de l'IA et de l'IHM, Benoit Le Blanc proposera une synthèse de la journée et nous discuterons avec le public des opportunités ouvertes par cette journée.
Merci de laisser vos commentaires dans le chat ou en message privé aux organisateurs.