Journées Inaugurales du PréGDR – 13 et 14 Juin 2016 – Montpellier

PréGDR sur les « Aspects Formels et Algorithmiques de l’Intelligence Artificielle »
http://www.gdria.fr

Journées Inaugurales
Montpellier
13 et 14 Juin 2016

Les journées inaugurales du préGDR sur les « Aspects Formels et Algorithmiques de l’Intelligence Artificielle » seront organisées à Montpellier les 13 et 14 Juin 2016.

Ces journées seront composées de présentations de la structuration et des activités du préGDR, de présentations scientifiques invitées, et de sessions de travail.

L’inscription à ces journées est gratuite mais obligatoire (pour des questions d’organisation pratique), avant le 8 juin, à l’adresse suivante:

https://www.supagro.fr/jfpc_jiaf_2016/inscription_gdria.php

L’inscription comprend les pauses cafés et les repas du midi.

Voici un programme provisoire des journées:

 

 

Au niveau des contributions pour ces journées, nous attendons des propositions de présentation des équipes de recherche, ainsi que des propositions de constitution de groupes de travail:

Présentation des équipes de recherche

En ce qui concerne les sessions de présentation des équipes de recherche, l’idée est que chaque équipe puisse disposer de 5mn pour présenter ses activités. Pour ce faire nous imposons le format des présentations. Vous disposez de 2 slides pour présenter votre équipe, un slide imposé avec des informations factuelles, et un slide libre. Voici un exemple en pdf et le fichier latex correspondant:

Si vous souhaitez présenter votre équipe, envoyer le fichier latex et le fichier pdf à contact@gdria.fr, en indiquant le nom et le mail de la personne qui présentera l’équipe, ainsi que ses contraintes horaires au cas où elle n’assisterait pas à l’intégralité des journées.

Pour des raisons évidentes d’organisation de ces sessions, nous avons besoin de recevoir ces soumissions le plus tôt possible.

Groupes de travail

L’outil d’animation principal du préGDR sera les groupes de travail. Une partie du programme des journées inaugurales sera consacré à des réunions de travail pour discuter de la constitution de ces groupes.

Si vous désirez préparer une proposition de groupe de travail, vous pouvez consulter cette page où sont décrites les modalités de proposition et de fonctionnement de ces groupes.

Il sera possible de travailler à ces propositions (et à de nouvelles) lors des journées inaugurales.

Mais il serait utile de pouvoir connaître les propositions existantes le plus tôt possible. N’hésitez donc pas à nous envoyer ces propositions (même incomplètes), afin que l’on puisse les diffuser via cette page, pour permettre à d’autres personnes intéressées de vous contacter.

 

Exposés scientifiques invités

 

Voici la liste des exposés scientifiques invités:

  • Sylvain Bouveret. « Une introduction au choix social computationnel − où l’intelligence artificielle rencontre la décision collective 
    • Slides:
    • Résumé
      Le domaine du choix social s’intéresse à la formalisation des règles permettant, au sein d’une micro-société, de prendre en compte les opinions et préférences des divers individus en présence afin d’aboutir à une décision collective reflétant une forme de consensus. Bien que les philosophes se soient penchés dès l’antiquité sur ces domaines, on associe souvent la naissance de la théorie du choix social aux réflexions de Nicolas de Condorcet et Jean-Charles de Borda à la fin du XVIIIème siècle. Depuis, la théorie du choix social a principalement été l’apanage des économistes, des philosophes, des psychologues ou des mathématiciens, jusqu’à très récemment, où ce domaine a rencontré l’informatique, entraînant l’émergence du choix social computationnel. Ce rapprochement n’a rien d’étonnant : la recherche de consensus dans une collectivité étant une activité humaine par essence, il était donc naturel que l’informatique, et plus précisément l’intelligence artificielle, s’y intéresse et s’en empare. Dans cet exposé, nous tâcherons de dresser un panorama de ce domaine relativement nouveau et fructueux. Nous en évoquerons les principaux thèmes − théorie du vote, partage équitable de ressources, formation de coalition, agrégation de jugement − et nous donnerons quelques exemples de problèmes qui intéressent particulièrement la communauté des chercheurs en intelligence artificielle.
  • Henri Prade. « Diversité et unité de l’IA : une perspective historique (1930-1990) »
    • Slides:
    • Résumé
      Bien avant la première apparition en 1955, aux Etats-Unis, de l’équivalent anglais de l’expression « intelligence artificielle », différents courants de recherche, en philosophie, en logique formelle, en théorie de la calculabilité, en théorie de la décision, en cybernétique, en neurophysiologie, en psychologie, commencent à voir le jour dans les années 1930, qui tous contribueront d’une manière ou d’une autre à l’émergence de l’idée de « machine pensante » au milieu du siècle dernier. Ces sources d’inspiration multiples et la variété des problèmes abordés, théoriques ou pratiques, contribueront à la mise en place progressive de nombreuses thématiques de recherche (résolution de problèmes, jeux,  déduction automatique, représentation des connaissances, planification, diagnostic, apprentissage, intelligence artificielle distribuée, connectionisme, …), donnant ainsi une image éclatée de l’IA en thèmes   spécialisés, en continuant d’entretenir des relations privilégiées avec la robotique, la reconnaissance des formes, la vision par ordinateur, et le traitement du langage naturel. Les années 1980 sont marquées par l’important succès des systèmes experts qui remettent l’IA un temps sur le devant de la scène médiatique. A la fin de cette période commencent à apparaître de nouvelles communautés de recherche autour des systèmes multi-agents, de l’ingénierie de la connaissance, ou de problématiques plus focalisées sur différents types de raisonnement (dans l’incertain, temporel, spatial, non-monotone, à partir de cas, terminologique, argumentatif, ou tournés vers la révision et la fusion d’informations, ou la décision collective, …). Malgré cette variété de préoccupations, cette diversité encore accentuée par des lignes de séparation entre approches symboliques et approches numériques, entre modèles ouverts aux explications et modèles boite noire, des passerelles existent qui pourraient être développées davantage, contribuant ainsi à un regain d’unité de l’intelligence artificielle et sans doute à des enrichissements mutuels.
  • Meghyn Bienvenu. « La réponse aux requêtes en présence d’ontologies »
    • Slides:
    • Résumé
      L’interrogation de données en présence d’ontologie est un nouveau paradigme en gestion de données qui vise à exploiter des connaissances sémantiques décrites par une ontologie afin d’améliorer l’accès aux données.  Les ontologies servent notamment  à enrichir le vocabulaire d’interrogation des données,  relier les vocabulaires de différentes sources de données, et pallier l’incomplétude de la description des données en permettant l’inférence de nouveaux faits.Dans cet exposé, je donnerai un aperçu de cette ligne de recherche à la croisée de l’intelligence artificielle, des bases de données, et du web sémantique. J’introduirai quelques logiques de description utilisées dans ce contexte, exposerai leurs propriétés computationnelles, et présenterai les principales méthodes algorithmiques.
  • Antoine Cornuéjols. « L’induction hier, aujourd’hui, demain : que cherche-t-on à prouver ? »
    • Slides:
    • Résumé
      Hume, en 1737, affirmait qu’il n’y a pas de base absolue sur laquelle fonder l’induction. L’exposé commencera en montrant l’omniprésence de l’induction dans notre perception et notre compréhension du monde, ce qui a pour conséquence qu’il est indispensable d’en connaître les propriétés. Nous examinerons différents schémas inductifs imaginés en apprentissage automatique pour permettre le « saut inductif ». Pour chacun d’entre eux nous montrerons ce que la théorie garantit et sur quels principes et hypothèses a priori ces garanties reposent. On s’attachera également à en percevoir la généalogie, et donc les évolutions futures imaginables, une sorte de méta-induction. Le plan prévu est le suivant : ♦ L’induction, son omniprésence, ses failles ♦  Le no-free-lunch theorem et ses conséquences ♦  Des principes inductifs dans l’histoire de l’apprentissage automatique : quels types de sauts inductifs ? quelles performances cherche-t-on à mesurer ? quelles théories sous-jacentes ? ♦ Le principe de minimisation du risque empirique et ses descendants ♦ L’apprentissage en-ligne et l’apprentissage par transfert vont-il nous conduire à inventer d’autres formes de principes inductifs ? Et quelle théorie mettre en place pour fonder ces inductions ?
  • Hassan Aït-Kaci. « Scripts déclaratifs pour le traitement analytique des données par contraintes » 
    • Slides:
    • Résumé
      Cet exposé est un passage en revue des tendances actuelles dans le traitement analytique des données et de la programmation par contraintes selon une perspective de formulation et de conception de langages déclaratifs (« écouter la forêt qui pousse plutôt que l’arbre qui tombe »), ainsi que quelques spéculations extrapolant des directions de recherches qui en découlent. Ceci nous amènera à caractériser l’état de l’art en matière de logiciels applicatifs et son évolution. En particulier, nous noterons qu’un nouveau genre de langages de scripts pour développement de logiciel analytique semble en plein essor et gagne en importance pour la chorégraphie de modules applicatifs. Ceci apparaît clairement notamment dans les applications d’analyse de données, lesquelles sont typiquement organisées en modules multiplexés interagissant entre les données et des outils appropriés pour le traitement et l’analyse de celles-ci tels que statistiques, simulations, optimisations, génération de graphes et de rapports, etc., … Nous regarderons de plus près quelques systèmes de scripts utilisés en combinaison avec des technologies émanant du traitement de contrainte pour l’orchestration d’applications, tout en mettant en exergue les attributs spécifiques qui y sont exploités, ainsi que leurs points forts et leurs faiblesses. Nous passerons aussi en revue quelques points de vues d’ingénierie et d’entretien du logiciel qui apparaissent dans le contexte de scripts conçus pour le traitement analytique des données par contraintes. La question à laquelle nous essaierons de répondre est la suivante : « dans l’état de l’art actuel de la conception de langages de programmation par contraintes, est-il possible d’améliorer la technologie des langages de script pour les rendre aussi concis et déclaratifs que possible ? ».

 

Lieu des journées

 

Les journées auront lieu sur le site de Montpellier SupAgro, bâtiment 9 (suivre le fléchage à l’entrée du campus).

Adresse :
Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier
Montpellier SupAgro
2, place Pierre Viala
34060 Montpellier Cedex 2

Pour plus de détails sur comment accéder aux campus voir les « infos pratiques » sur cette page.