Grâce à cette nouvelle Chaire de Recherche sur les réseaux de neurones bayésiens, l'éditeur français de logiciels de traitement automatisé du langage ReciTAL et l'ESILV mettent leurs expertises en commun et renforcent leur savoir-faire dans le domaine d'intelligence artificielle.
L'une des critiques qui revient souvent dans l'IA, c'est l’incapacité des modèles de ML actuels à représenter de manière fiable la notion d’incertitude. Autrement dit, ils ne savent pas douter raisonnablement de leurs prédictions !
L'apprentissage profond bayésien permet aux réseaux de neurones d'améliorer le degré de confiance des prédictions grâce à l'introduction de la notion de probabilité durant la phase d’entraînement et la phase de prédiction du réseau.
Souhaitant accélérer ses recherches sur les modèles de VQA (Visual question answering), pour permettre une meilleure interaction homme-machine, ReciTAL s’est rapprochée de l’ESILV, et plus particulièrement du De Vinci Innovation Center, en créant la Chaire de Recherche ReciTAL sur les réseaux de neurones bayésiens.
Le modèle bayésien, une méthode pour compenser l'effet "black box" du deep learning
Si l'intelligence artificielle fait de plus en plus de progrès dans de nombreux domaines, elle soulève des questions et des doutes, surtout lorsqu’il s’agit d’applications critiques comme la voiture autonome ou la santé. La critique la plus récurrente à l'égard de cette technologie, vise l’incapacité de l’humain à comprendre le processus, à l’expliquer dans un langage simple et à le comparer à une décision humaine. Pour analyser ce manque d'explicabilité des algorithmes, certains parlent d'un effet dit "boite noire" ("black box"), dans le sens où l'on connaît des données qui entrent dans la boîte et des résultats qui en sortent, sans savoir ce qui se passe à l'intérieur. Le Machine Learning ou le Deep Learning bayésien se propose de répondre à ce besoin d'explication et de pallier l’incapacité des modèles de ML actuels à représenter de manière fiable la notion d’incertitude.
"Nous essayons de rendre l'Intelligence Artificielle critique envers elle-même. Il s'agit d'une fonction cognitive indispensable à son usage en situation réelle afin de compenser son fonctionnement en boîte noire mais également de construire toute forme d'interaction avec un être humain." (Clément Duhart, enseignant-chercheur à l'ESILV, responsable du DVIC)
Dans l'approche bayésienne du ML, l'apprentissage consiste en une mise à jour de la distribution de probabilités sur les modèles après observation d'un jeu de données d'entraînement. Cela permettrait aux modèles de ML de représenter de manière fiable la notion d'incertitude. Bien que le modèle bayésien soit devenu un point d'intérêt pour les chercheurs, les applications concrètes en effet se font encore attendre.
ReciTAL et l'ESILV, un partenariat gagnant
ReciTAL est une start-up IA spécialisée dans les solutions de Document Intelligence et le Traitement Automatique du Langage (TAL). Lancée en 2017, la start-up française a été répertoriée dans le rapport mondial « Sociétés d'intelligence artificielle de demain » de Teknowlogy Group. Les travaux de recherche de ReciTAL portent principalement sur :- Document Layout Understanding : utilisation de modèles au croisement du langage et de la vision pour détecter automatiquement la structure interne des documents et faciliter leur analyse et leur exploitation.
- Active learning et small data : apprentissage interactif visant à réduire le nombre d’exemples nécessaires pour améliorer la performance des modèles.
- Question Answering et Question Generation (VQA) : ensemble d’approches permettant de passer de requêtes en « mots clé » à des requêtes en langage naturel.
La Chaire accueillera un doctorant, co-financé par ReciTAL, qui travaillera pendant 3 ans sur l’approche bayésienne du machine learning avec une application ciblée sur les systèmes de réponses-questions visuelles. Le budget alloué aux recherches s’élève à 150k€ sur 3 ans.Convaincue par l'importance croissante de l'intelligence artificielle, l'ESILV propose, à partir de cette année, la spécialisation Data et Intelligence Artificielle. Les ingénieurs de cette majeure sont des experts de l'exploitation de la donnée, massive ou non, depuis sa collecte, sa modélisation et son stockage jusqu’à son analyse et son interprétation. Les enseignements de la spécialisation s'articulent autour des technologies de Machine Learning et Deep Learning, en passant par la statistiques et l'
L’article Développer le sens critique de l’IA : ReciTAL et l’ESILV lancent la Chaire de Recherche sur les réseaux de neurones bayésiens est apparu en premier sur Ecole d'Ingénieurs Paris-La Défense ESILV.
