Présentation
La conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle (APIA), soutenue par le Collège Industriel de l’AFIA, est un lieu d’échanges entre les chercheurs académiques et les entreprises (industriels, entreprises de services, startups, …).
C’est l’opportunité pour les académiques et pour les industriels impliqués dans la communauté de partager leurs expériences dans le domaine de l’IA autour de cas concrets, de débattre des différents verrous qu’ils rencontrent et que la communauté des chercheurs en IA doit résoudre pour démocratiser encore davantage son utilisation, de présenter les méthodes qu’ils mettent en œuvre pour enrichir le potentiel applicatif des modèles et outils de l’IA, et partager les besoins naissants des entreprises.
Pour cette 9ème édition, nous recherchons des contributions pour illustrer des applications concrètes de l’IA et partager des travaux dont l’objet d’étude adresse des problèmes et/ou des données opérationnelles, et nous sommes particulièrement intéressés par les propositions qui mettront en avant les sujets suivants :
- IA et durabilité ou IA responsable: Comment l'IA peut aider à atteindre les 17 objectifs de développement durable (ODD)
- Frugalité de l'IA et évaluation des coûts des algorithmes
- L’hybridation des techniques d’IA pour adresser des problèmes globaux et complexes
- L'humain dans la boucle: ou comment collabore une intelligence humaine avec des techniques d'IA pour fiabiliser leurs résultats
- Les approches pour permettre le passage à l’échelle et l’opérationnalisation de l’IA dans le monde de l’entreprise (robustesse, éthique, explicabilité…)
- Les nouveaux domaines de recherche en IA et leur potentiel pour les entreprises
Toutes les applications, qu’elles soient industrielles, sociétales, économiques, politiques, environnementales, artistiques, ou autre, sont les bienvenues ainsi que tous les domaines de l’IA. Nous apprécierons que les articles inclus une évaluation des coûts de l'usage de l'IA.
Conférencier invité: Bernd Carsten STAHL
Le jeudi 6 juillet matin le Professeur Bernd Carsten STAHL de l’University of Nottingham présentera ces travaux.
Nottingham University web page
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Artificial Intelligence for Good, Challenges in Meeting the United Nation's Sustainable Development Goals:
A key question of the discussion of the ethics of AI is how to go beyond avoiding ethical problems and instead direct AI development and use in directions that are responsible and desirable. This challenge of positive direction of AI raises the question of criteria of what counts as morally good or socially desirable. In pluralist modern society there are few generally agreed responses to this question. However, one approach that is widely accepted is to use the United Nation’s Sustainable Development Goals (SDGs) as internationally agreed values as a benchmark for social desirability to steer AI development.
In my presentation I will draw from the work undertaken in the SHERPA project www.project-sherpa.eu to describe how SDGs can be used to assess ethical qualities of AI. The SHERPA consortium undertook 10 case studies of organisational practice with regards to AI use and mapped the findings onto the SDGs. I will furthermore discuss broader challenges that arise with regards to application of development-oriented metrics such as those associated with the SDGs to a different domain such as AI development.
I will use these considerations to contextualise the overall findings and recommendations of the SHERPA project and show how an ecosystems-based approach to the ethics of AI may help us find ways of addressing at least some of its ethical challenges.
References:
- Stahl, B.C., Schroeder, D., Rodrigues, R. (2023). AI for Good and the SDGs. In: Ethics of Artificial Intelligence. SpringerBriefs in Research and Innovation Governance. Springer, Cham. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-17040-9_8
- Stahl, B.C., Antoniou, J., Ryan, M. et al. Organisational responses to the ethical issues of artificial intelligence. AI & Soc 37, 23–37 (2022). [https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-021-01148-6] (https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-021-01148-6)
- Ryan, M.; Antoniou, J.; Brooks, L.; Jiya, T.; Macnish, K.; Stahl, B. The Ethical Balance of Using Smart Information Systems for Promoting the United Nations’ Sustainable Development Goals. Sustainability 2020, 12, 4826. [https://doi.org/10.3390/su12124826] (https://www.mdpi.com/2071-1050/12/12/4826)
Biographie
Bernd Carsten Stahl is Professor of Critical Research in Technology at the School of Computer Science of the University of Nottingham. His interests cover philosophical issues arising from the intersections of business, technology, and information. This includes ethical questions of current and emerging of ICTs, critical approaches to information systems and issues related to responsible research and innovation.
Informations importantes
Liste de thèmes (non exhaustive)
- Agents autonomes et systèmes multi-agents : simulation, planification, décision individuelle ou collective, ...
- Automatisme, commande de processus industriels
- Applications de l’Intelligence Artificielle, méthodologie, évaluation
- Apprentissage Automatique (statistique, par renforcement, symbolique, ...)
- Environnements informatiques d’apprentissage humain
- Évolution artificielle, systèmes situés, systèmes adaptatifs
- Explication, explicabilité, causalité
- Fouille de données
- Ingénierie, partage et gestion des connaissances
- Intelligence collective, intelligence sociale, réseaux sociaux
- Interfaces Intelligentes, interaction homme-machine, intelligence ambiante
- Logique formelle et outils pour l’Intelligence Artificielle
- Passage à l’échelle, organisation de systèmes, émergence
- Plates-formes et environnements de développement en IA
- Raisonnement à base de modèles, raisonnement à partir de cas
- Raisonnement probabiliste et incertain, logique floue
- Raisonnement spatial et temporel, environnements physiques
- Recherche opérationnelle, programmation par contraintes, ordonnancement
- Représentation des connaissances, extraction des connaissances
- Robotique, vision par ordinateur, capteurs intelligents, systèmes physiques
- Satisfaction de contraintes, satisfiabilité
- Sciences cognitives et Intelligence Artificielle, cognition, informatique affective
- Systèmes à base de règles, aide à la décision
- Traitement automatique du langage, terminologie, langage naturel contrôlé, recherche d'information
- Traitement du signal et de l’image, traitement de la parole
- Web intelligence, internet du futur, protection de la vie privée
- Web sémantique, graphes de connaissances, graphes de propriétés, données ouvertes et liées
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