Les conférences

PFIA 2017

Plate-forme Intelligence Artificielle, Caen 2017

Présentation

L’objectif de la plate-forme Intelligence Artificielle est de réunir chercheurs, industriels et étudiants autour de conférences et d’ateliers consacrés à l’IA. Cette manifestation est organisée tous les deux ans, en alternance avec le congrès francophone sur la Reconnaissance des Formes et l’Intelligence Artificielle (RFIA). Les précédentes éditions de la plate-forme IA se sont tenues à Rennes (2015), Lille (2013), Chambéry (2011), Hammamet (2009), Grenoble (2007), Nice (2005), Laval (2003), Grenoble (2001), et Palaiseau (1999).

La plate-forme IA constitue un point de rencontre unique et convivial pour la communauté IA permettant de rapprocher les différentes disciplines qui la compose et d’établir des passerelles entre elles. À cette intention, cette plate-forme s’adresse à l’ensemble de la communauté francophone d’Intelligence Artificielle afin qu’elle aborde des problématiques communes.

L’édition 2017 se tiendra du 3 au 7 juillet 2017 à Caen. Appel à participation.

Le site de la conférence.

CNIA 2016

Conférence Nationale en Intelligence Artificielle 2016

Les actes de la Conférence Nationale en Intelligence Artificielle sont disponibles en ligne ici.

 

Appel téléchargeable : cnia-2016-appel

Président du Comité de Programme :

  • Philippe Mathieu (CRIStAL, Lille1)

La Conférence Nationale en Intelligence Artificielle (CNIA) constitue un point de rencontre unique et convivial pour la communauté IA permettant de rapprocher les différentes disciplines qui la composent et d’établir des passerelles entre elles. La conférence s’adresse à l’ensemble de la communauté en IA. Elle est l’occasion pour l’ensemble de la communauté IA française de témoigner des dernières avancées en IA, de présenter ses résultats les plus récents, mais aussi de rapprocher les différentes communautés spécialisées.

Nous vous invitons à soumettre des articles mettant en valeur vos derniers résultats en IA à CNIA 2016. Ces recherches peuvent être de natures diverses : méthodologiques, théoriques ou expérimentales, développement d’algorithmes, conception d’outils, de systèmes ou d’applications.

Section Spéciale : Applications Pratiques en Intelligence Artificielle

 Co-Présidents du Comité de Programme :

  • Domitile Lourdeaux (HEUDIASYC, Compiègne)
  • Christian de Sainte-Marie (IBM, Gentilly)

Les recherches en IA menées ces dernières années ont abouti à des résultats prometteurs et l’IA se trouve au cœur de nombreuses applications performantes qui révolutionnent notre vie quotidienne ou plus discrètes, tandis que d’autres très prometteuses sont en passe de le devenir. L’objectif de cette Section Spéciale (APIA 2015) est de faire un tour d’horizon des applications concrètes de l’IA qui couronnent de succès cette opérationnalisation de l’IA et des travaux de recherche qui le seront bientôt.

La section favorisera l’échange entre chercheurs académiques, industriels et autres pour partager leurs expériences, débattre des verrous rencontrés, des méthodes mises en œuvre pour enrichir le potentiel applicatif des modèles et outils de l’IA et les besoins naissants, en mettant en valeur l’IA de ces applications.

 Section Spéciale : Rencontre des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle

Présidente du Comité de Programme :

  • Serena Villata (CNRS, I3S)

L’objectif de cette Section Spéciale (RJCIA) est double: (i) former les jeunes chercheurs à la préparation d’un article, à sa révision pour tenir compte des observations émises, et à sa présentation devant un auditoire de spécialistes ; (ii) permettre aux jeunes chercheurs préparant une thèse en IA, ou l’ayant soutenue depuis peu, de présenter leurs travaux et de former des contacts avec d’autres jeunes chercheurs, et d’élargir leurs perspectives en échangeant avec des spécialistes d’autres domaines de l’IA.

Le premier auteur doit être doctorant ou docteur depuis moins d’un an (thèse en cours, ou soutenue en 2015). (i) Communications de synthèse : les doctorants en 1ère année présentent leur sujet, en incluant un état de l’art, problématiques, et pistes de travail. Les communications attendues sont de deux types : (ii) Communications de recherche : les jeunes chercheurs plus confirmés présentent des travaux de recherche originaux.

Liste des thématiques

  • Apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement
  • Environnements Informatiques d’Apprentissage Humain
  • Raisonnement à base de modèles, Raisonnement à partir de cas
  • Fouille de masse de données, Fouille de graphes, Fouille de textes
  • Impact du Big Data en IA
  • Impact et utilisation des données ouvertes en IA
  • Satisfaction de contraintes
  • Représentation des connaissances, Modèles de raisonnement, Automatisation du raisonnement, Planification
  • Agents autonomes et Systèmes Multi-Agents
  • Informatique émotionnelle, Interaction humain-agent
  • Robotique autonome, contrôle intelligent dans les systèmes robotiques
  • Gestion des connaissances : modélisation, organisation, optimisation et traitement
  • Gestion des connaissances : modélisation, organisation, optimisation et traitement
  • Traitement automatique des langues
  • Données liées, données ouvertes, publication de données
  • Web de données, web sémantique, ontologies.
  • Extraction d’information, Indexation sémantique de contenu
  • Visualisation de données et de connaissances
  • Validation, évaluation de la qualité des données, des connaissances et des performances
  • Langages de programmation pour l’IA, programmation logique
  • Plates-formes et environnement de développement en IA

 

Appel à Communications

La langue de la conférence est le français, mais les communications en anglais seront acceptées. La soumission d’articles se fait sur article complet (format : 6 pages, double colonne).

Les meilleurs papiers seront invités à contribuer à un numéro spécial de la Revue d’Intelligence Artificielle.

 

Calendrier

  • Soumission des papiers : 26 février 2016
  • Notification aux auteurs : 29 avril 2016
  • Version finale : 13 mai 2016

PFIA 2015 : vidéos des conférenciers invités

Chacune des six conférences (APIA, JFSMA, JFPDA, IAF, IC, RJCIA) accueille un conférencier invité. Les conférences ont eu lieu au cours de sessions communes accessibles à toutes les conférences. Les participants ont eu ainsi l’occasion de découvrir des travaux récents de chacune des communautés.

Vous trouverez ici les vidéos de leurs interventions captée et édité par le service Communication & Médiation/ audiovisuel d’Inria Rennes – Bretagne Atlantique. Nous adressons nos remerciements à Alain Crenn pour ce travail.

 

– Rodney Brooks (CSAIL/MIT – Rethink Robotics) – invité APIA : Adding a Little Intelligence to Factory Robots

Traditional industrial robots show up without any software besides a compiler or interpreter for a robot motion language, and no external sensors or safety systems. Systems integrators and consultants are used to define how the robot will operate in a production line, sensors and interfaces to other machines are procured, and a specific new program is written for the application. In this talk I will describe a new way of thinking about industrial robots, where they came with sensors, machine interfaces, a User Interface, and in intelligence software stack that together provide most of the control that is needed to get the robot to do useful work. Factory workers then show the robot what it is to do, in task coordinates rather than robot coordinates, and the robot is able to carry out the task and notice anomalous situations. The robots are not very intelligent by the standards of AI researchers, but they are robust and reliable, and just a little intelligence makes them so much more powerful than traditional industrial robots.


 

– Milad Doueihi (Université Paris-Sorbonne) – Invité RJCIA : L’imaginaire de l’intelligence.

L’intelligence est le mythe fondateur de l’informatique. De nos jours, elle semble nourrir tous les espoirs et toutes les utopies. Intelligence collective, Bille intelligente, Intelligence des données, Intelligence économique… Tout semble intelligent. Un retour vers les textes fondateurs de l’informatique moderne et un clin d’œil vers les romans de la science-fiction seront l’occasion d’un regard historique sur l’intelligence, les algorithmes et l’autonomie émergente des êtres numériques.


 

– Jean-Guillaume Fages (Cosling) – Prix de thèse IA 2015 : Une thèse en programmation par contraintes

La Programmation Par Contraintes est une discipline à la croisée de l’Intelligence Artificielle et de la Recherche Opérationnelle. On la retrouve dans de nombreuses applications d’ordonnancement et de planification, pour son caractère à la fois générique et performant. Néanmoins, le passage à l’échelle de telles approches pose parfois problème.
Dans cet exposé je présenterai quelques travaux de ma thèse, intitulée Exploitation de structures de graphe en programmation par contraintes. Le but de la thèse était double : mieux traiter les problèmes de graphe en PPC et améliorer les solveurs de contraintes grâce à des raisonnements de graphe. Cet exposé étant principalement destiné aux jeunes chercheurs, je présenterai également quelques éléments méthodologiques et points marquants de la thèse.


 

– Hector Geffner (ICREA & Universitat Pompeu Fabra) – Invité JFPDA : Progress and Challenges in Planning

Planning in AI represents the model-based approach to control where actions are selected to achieve goals given a predictive model of the actions and sensors. The main challenges in planning are computational, as all the models, whether accommodating feedback and uncertainty or not, are intractable in the general case. In this talk, I’ll review some the models considered in planning, and some recent ideas that have turned out to be useful computationally. I’ll focus mainly on three types of methods from our own recent work: 1) width-based search, where we show results on a number of video games from the ALE and GVG-AI environments, 2) translations for planning with partial observability using classical planners, and 3) multiagent planning with nested beliefs. In all cases, we seek methods that can be both general and effective. This is joint work with students and collaborators, including Blai Bonet, Nir Lipovetzky, Miquel Ramirez, Filippos Kominis, and Tomas Geffner.


 

– Eyke Hüllermeier (Department of Compurt Science, University of Paderborn) – Invité IAF : Preferences in Artificial Intelligence and Machine Learning

Reasoning with preferences has gained increasing attention in the field of artificial intelligence (AI) in the recent years. Amongst others, this interest has led to the emergence of preference learning as a new branch of machine learning. Roughly speaking, preference learning refers to the development and analysis of methods for learning preference models from explicit or implicit preference information, that is, models useful for explaining revealed and predicting future preferences. Starting with a brief introduction to preferences in AI in general and machine learning in particular, this talk will focus on methods and algorithms for ranking problems. These are (learning) problems in which preferences are represented in terms of a total order over an underlying set of choice alternatives, where both the order relation and the choice set can be contextualized. Based on different types of preference feedback, the goal of the learner is to induce a model that allows for predicting such order relations in an accurate manner.


 

– Jeremy Pitt (Imperial College London) – Invité JFSMA : Fair and Sustainable Resource Allocation in Self-Organising Multi-Agent Systems

Many open computing systems, for example grid and cloud computing, and ad hoc networks, such as sensor or vehicular networks, face a similar problem: how to collectivise resources, and distribute them fairly, in the absence of a centralized component. In this talk, we apply the methodology of sociologically-inspired computing, in which the study of human (social) models are formalised as the basis of engineering solutions to technical problems. In this case, we present formal models of Ostrom’s design principles for self-governing institutions and Rescher’s theory of distributive justice, for defining executable specifications of electronic institutions which support fair and sustainable resource allocation. This work has opened up a programme of research called computational justice: capturing some notions of `correctness’ in the outcomes of algorithmic decision-making. However there are various different ‘aspects’ of justice, and some of these — natural, distributive, retributive, procedural and interactional are discussed in the context of supporting self-governance for self-organising multi-agent systems.


 

– Jean-Luc Vuillaume (Altran France) – invité IC : Pérennisation de la connaissance via un Electronic Performance Support System (EPSS)

La société MBDA (Groupe EADS) fait partie du secteur de l’armement et emploie 10.000 personnes. Il y a 6 ans les questions de la pérennisation et de la capitalisation de la connaissance liée aux applications informatique ont été posées aux Responsable des Système d’Informatique et de la formation. Le retour d’expérience que je vous propose de partager correspond à la mise en place d’une base de connaissances pendant les 6 années qui ont suivi.
Je commencerai par la présentation du contexte et l’explicitation des questions posées après 10 ans de déploiement informatique par les salariés après une étude de satisfaction. J’aborderai la réflexion que nous avons eue sur la notion de connaissance, d’apprentissage et de compétence. Celle-ci nous a amené à la mise en place d’un EPSS (Electronic Performance Support System) que je définirai ainsi que l’organisation informatique, organisationnelle et de production que nous avons mise en place. Je ferai ensuite un bilan sur la bibliothèque de connaissance applicative métier créée pour finir par les perspectives envisageables dans les prochaines années.


 

Pour l’ensemble des vidéos : © Alain Crenn – Service Communication & Médiation/Audiovisuel – Inria Rennes (Tous droits réservés)