L’institut : Retour sur une année de rayonnement international
L’année 2024 a été marquée par une forte présence internationale des chercheurs de Onepoint, illustrant leur engagement et leur expertise dans le domaine de la recherche en IA et en sciences cognitives.
Leurs contributions illustrent non seulement l’excellence de la recherche menée par les équipes de l’Institut, mais ont également mis en lumière les approches innovantes et disruptives de Onepoint dans divers domaines scientifiques.
Biais Cognitifs
Nina Franiatte : pionnière des techniques de débiaisage de Milan à New-York
Nina Franiatte a brillé lors de l‘International Conference of Thinking à Milan, où elle a présenté des travaux novateurs sur le raisonnement. Elle a partagé des éclairages précieux sur les liens entre confiance et débiaisage lors d’un symposium sur la détection des conflits, en dessinant de nouveaux profils de raisonneurs.
Son projet Cogitum, visant à tester et à réduire les biais cognitifs, a suscité un grand intérêt, notamment grâce à l’utilisation de vidéos explicatives pour améliorer l’engagement des utilisateurs lors de ses présentations aux conférences Psychonomics et Society for Judgment and Decision Making à New York. De plus, vous pouvez le tester dès maintenant pour tester votre raisonnement logique, juste ici.
Explicabilité des classifieurs de textes
Pirmin Lemberger et Antoine Saillenfest ont porté la voix de TALia à l’ECAI
Pirmin Lemberger et Antoine Saillenfest, du laboratoire TALia, ont témoigné de la qualité des recherches en IA chez Onepoint en présentant leur méthode innovante d’explicabilité des classifieurs de textes à la conférence ECAI 2024. Leur approche utilise des contrefactuels pour analyser l’impact des attributs sur les décisions des modèles d’apprentissage automatique, soulignant l’importance de l’équité dans les systèmes d’IA.
Cette méthode flexible, qui intervient sur les représentations du texte plutôt que sur le texte lui-même, a été validée par des expériences rigoureuses, démontrant sa cohérence mathématique et son intégration dans le cadre conceptuel dominant pour formuler les questions de causalité.
Apprentissage automatique et traitement du langage naturel
Roman Plaud : une thèse prometteuse sur le problème de la classification hiérarchique des textes (hierarchical text classification)
La participation de Roman Plaud, chercheur à TALia, lors de CoNLL 2024 a permis de mettre en avant des travaux de pointe dans le domaine de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel.
Il a aussi représenté Onepoint à Miami lors de la conférence EMNLP, où il a présenté ses recherches sur la classification hiérarchique des textes, c’est-à-dire l’assignation automatique d’une catégorie à un texte, un problème classique en Traitement du Langage (TAL). Ils démontrent alors que les performances de certains modèles, parfois très sophistiqués et considérés comme représentant « l’état de l’art», sont surpassées par des approches bien plus simples. Nous introduisons par ailleurs une nouvelle méthode, plus simple, mais compétitive avec les approches existantes sur certains jeux de données évalués.
Adaptative learning
Jean Vassoyan : une approche ambitieuse du problème d’adaptive learning
Jean Vassoyan a représenté Onepoint à Vancouver lors de la conférence NeurIPS 2024, où il a présenté ses recherches sur un moteur de recommandation pré entrainé pour la recommandation de ressources pédagogiques lors du workshop : Large Foundation Models for Educational Assessment. Il y démontre notamment qu’il est possible d’améliorer le problème du cold start learning (démarrage à froid) en éducation en pré-entrainant le modèle sur un problème proche de celui d’adaptative learning.