Forum Industriel de l’Intelligence Artificielle – 2017

Présentation du Forum

A la suite du forum de 2016, il est apparu que la problématique de la gestion des connaissances était essentielle à supporter toute intelligence artificielle et de toute façon pouvait participer d’ores et déjà au déploiement d’applications d’intérêt. Il a donc été décidé d’orienter cette session autour de cette problématique en organisant des ateliers thématiques. Chaque atelier sera animé par une personne issue de la communauté académique et une issue du monde industriel afin de permettre un échange le plus fructueux possible entre celles-ci. Voici en dessous une annonce synthétisant les informations générale du forum.

Annonce du deuxième Forum Industriel pour l'IA

Les thèmes sont indiqués dans l’agenda provisionnel et développés plus bas. Pour chacun d’eux, le format sera celui de différentes présentations suivies d’une mini table ronde dont l’objectif est d’amener à des éléments de feuille de route ainsi qu’à permettre l’échange.

Au delà de ces thèmes, des annonces sur des appels plus généraux concernant l’IA auront lieu suivis d’une session de présentations courtes à l’instar de ce qui fut fait en 2016. Plus d’information là encore sur ce point à venir avant le forum.

Agenda et participations

Le programme est maintenant quasiment finalisé et peut être consulté en dessous.

Programme du deuxième Forum Industriel pour l'IA

Détail des thématiques

Agents conversationnels et Ingénierie des connaissances

Plus d’informations à venir rapidement.

Prise de décision et gestion de connaissance

Décision en situation extrême et connaissance de la situation

Jean-Fabrice Lebraty – Université de Lyon 3

La décision dans les environnements extrêmes constitue un thème  d’actualité. En effet, un contexte marqué par l’imprévisibilité et pour lequel la concurrence pousse à réduire les marges de manœuvre, impose aux décideurs d’adapter leurs mode de raisonnement et leurs outils. L’expertise et la gestion des connaissances deviennent alors des éléments clés pour décider. Il se pose alors la question des méthodes et outils qui permettent d’épauler des décideurs moins expérimentés. En nous appuyant sur des exemples, notamment issus du secteur aéronautique, nous montrerons que seule une synergie multi-niveau  entre l’organisation, l’équipe, l’individu et des systèmes décisionnels adaptés permettent de décider. Pour ce faire, nous nous fonderons sur les approches théoriques issues du courant de la “Naturalistic Decision Making (G. Klein)”, les travaux de K. Weick en terme de création de sens, ceux de J. Girin pour bien comprendre les situations managériales, et aussi ceux de C.  Godé pour la notion de coordination. Cette présentation montrera aussi que les notions d’optimisation ne s’applique pas à de tels type de décision, ce qui peut conduire à des paradoxes managériaux délicats à gérer.

Utilisation de modèles bayésiens pour la prise de décision à base de règles métiers

Philippe Bonnard – IBM

Les systèmes à base de règles métiers (BRMS) tel que ODM développé par IBM, sont utilisés dans de nombreux domaines (banque, assurance, transport, médical… ) pour représenter et déployer la logique de prise de décision de l’entreprise. Ils mettent à disposition de l’utilisateur final des outils puissants et agiles de déclaration de la décision. Cependant, ces systèmes sont souvent peu adaptés aux traitements de données incertaines, manquantes ou erronées. L’étude URBS réalisée par le LAB IBM France en collaboration avec le laboratoire UPMC-LIP6 a pour objectif de compléter le système de règles ODM par des modèles probabilistes (réseaux Bayésiens, OOPRM) en étendant son modèle objet de données, son compilateur de règles, et son contexte d’exécution par un couplage faible avec le moteur probabiliste aGrUM. La présentation expliquera aussi comment la mise à jour des modèles probabilistes a été modifiée pour satisfaire les besoins de l’algorithme de pattern matching de type Rete du moteur de règle. Watson et la décision

Les cônes de connaissance

Laurent Gouzenes – Pacte Novation

Une expérimentation récente utilisant le logiciel Watson a consisté à lui faire ingurgiter une bibliothèque importante de biologie. A la question « How do birds drink seawater », Watson peut alors répondre d’une façon qui semble savante ‘savante’ au premier ordre, mais qui en final ne correspond en rien à une réponse qu’un expert apporterait (en premier lieu une série de questions visant à préciser une question mal posée). Les experts sont capables de manipuler des hiérarchies de discours et raisonnements, et de faire appel à des domaines et modélisations différents pour aboutir à leurs conclusions et expliciter leurs raisonnements. Nous proposons la représentation en cônes de connaissance pour expliciter ces hiérarchies et délimiter plus précisément les compétences des systèmes.

La gestion de connaissance dans le contexte de la décision embarquée

Arnaud Branthomme et Pascal Thurig – Dassault Aviation

Dassault Aviation travaille depuis plusieurs années sur la capacité de planifier et re-planifier des actions qui concerneront le dispositif aérien. Si du point de vue de la création d’un plan des technologies arrivent à maturité, la contrepartie qui consiste à définir le problème à résoudre à partir des observations (d’abord de l’environnement qui comprend des machines pilotées ou non pilotées, des systèmes de défense sol, mais aussi les systèmes artificiels concernés ainsi que les états cognitifs des humains participant à la décision) lui introduit une problématique de la connaissance a représenter surtout dans la mesure où la décision à prendre ne sera plus le calcul d’un plan mais une négociation entre des systèmes artificiels et des humains (pilotes ou opérateurs). La présentation exposera d’abord ce que l’on appelle aujourd’hui une décision qui reste pour l’instant principalement le calcul d’un plan développé sur chacune des machines, puis elle exposera le futur de cette décision et les éléments complémentaires qu’on y introduira et enfin on exposera ce que Dassault Aviation pense être le niveau de la connaissance à manipuler par les systèmes artificiels.

Table ronde

A ce stade, les questions à préparer ne sont pas encore stabilisées. Malgré tout, voici une première liste de questions et de mots clefs avec un exemple de texte associé à l’une des questions :

  1. Numérique ou symbolique : Une connaissance n’est pas la donnée d’un chiffre, d’une valeur dans une case mémoire. C’est un objet extrêmement riche qui manipule aussi bien des éléments numériques que des éléments symboliques (ce que l’on peut trouver dans des ontologies, des formules mathématiques, des analogies, etc.). Comment mélanger harmonieusement cet ensemble afin de le présenter à des humains et à interpréter correctement l’environnement ?
  2. Niveaux de connaissances adaptés ?
  3. Technologies matures ? Moins matures ?
  4. Déterminisme des temps de résolution ?
  5. Connaissance commune et embarquabilité ?

Une autre manière de faire est de présenter des paradoxes :

  1. Connaissance embarqué et big data : comment gérer le besoin des bases de données de grande dimension et l’espace de staockage réduit dont on dispose dans une machine ne disposant pas de connexion haut débit voire sans connexion.

Transparence, confiance et Ingénierie des connaissances

Plus d’informations à venir rapidement.

Organisation et participation

Horaires, lieu & accès

Le Forum se déroulera dans les locaux de L’université Paris Descartes au centre universitaire des Saints Pères le 27 avril 2017 de 8h30 à 17h30
Plan d’accès

Amphithéâtre Joseph Fourier
45 rue des Saints-Pères
Paris 75006

Inscription

Le nombre d’inscription étant limité à la taille de l’amphithéâtre et afin de vous recevoir du mieux possible, nous vous invitons à vous pré-inscrire à l’événement et à régler par exemple votre adhésion à l’AFIA en mentionnant FIIA#2 à l’occasion [ Lien vers l’adhésion Adhérer à l’AFIA et lien vers l’inscription à FIIA#2 Inscription à FIIA2017 ].

Participation motivée par une contribution

Nous vous invitons à déclarer votre motivation à communiquer lors de l’événement avant le 20 avril 2017, que vous soyez :

  1. Les industriels ayant des projets #IA (avec cahier des charges) à soumettre à la communauté;
  2. Les start-up souhaitant soumettre leur présentation “en 3 planches” “qui sommes nous?”, “quelle technologie IA proposons nous?”, “pour résoudre quoi pour/avec vous?” ;
  3. Les industriels ayant des interrogations sur l’apport de l’IA sur un sujet particulier;
  4. Les laboratoires ayant des stages de recherche en IA à proposer;
  5. Les “diplômés IA” en quête de mise en pratique de leurs connaissances;
  6. Ou tout simplement intéressé par la technologie.

Contacts FIIA 2017

Pour le collège industriel : Alain Berger
Pour le collège science de l’ingénierie des connaissances : Catherine Faron-Zucker
Pour le règlement de l’inscription : Serena Villata