Quelques sujets à l'ordre du jour

From montpellia
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Souvenons nous que toutes les pages de MontpeLLia sont à constamment améliorer selon vos informations, vos idées, vos suggestions. Nous sommes ici sur un banc-test/prototype de wixi dont le contenu collectif vise à être compilé dans le son modèle commun que nous visons à l'horizon 2024. Merci de collaborer à notre projet commun !


 
Cette page est en cours de configuration : les enregistrements sur listes de débats ne sont pas ouverts.
 

Cette partie se met en place peu à peu avec l'aide de la réflexion de ces derniers mois et de ChatGPT (à qui nous avons demandé une trame neutre qu'il sera ainsi - nous l'espérons - possible de garder équilibrée). Notre souci premier est bien entendu celui de l'architecture "WIXIA" de ce "WIXI: an Intelligence eXtended Wiki". Toutes les aides et suggestions sont les bienvenues.

 

Sont évoquées ici des thématiques générales regroupant des sujets de recherche en intelligence artificielle en fonction de leurs similitudes et de leurs domaines d'application. Elles offrent un cadre pour explorer et discuter des avancées fondamentales et architecturales dans le domaine de l'IA.

Si vous étes intéressé par un théme ou un sujet inscrivez-vous sur la liste de discussion (en cliquant sur le titre). Nous chercherons ensemble un "conveneur" parmi les membres lorsque cela deviendra manifestement nécessaire (lorsque vous voudrez publier ensemble).

 

La première thématique générale considérée est celle du projet MontpeLLia lui-même, en tant que projet opérationnel et en tant qu'action-recherche (une action-recherche est une recherche qui porte sur son propre mode opératoire) typique des moyens de gouvernance de communautés globales au sens de la RFC 6852.

Administration du Projet

A. Fonctionnement de MontpeLLia


La première des choses dont nous avons besoin est d'organiser MontpeLLia, de mettre en place une organisation et un système logiciel qui "tienne la route" et puisse servir de prototype Libre pour des opérations comparables.
 
Fonctionnement du Secrétariat.
Architecture Wixi - Wixia
Configuration Wixi de MontpeLLia
Opérations de MontpeLLia
Code logiciel de MontpeLLia
Constitution de l'association MontpeLLia
Création d'un Comité Scientifique de MontpeLLia
Tenue du TAO
Orbanisation des rencontres (présentiel)
Administration de MontpeLLia
 

la seconde série thématique introduite ici se veut balayer neutralement le champs de l'IA et en refléter les préoccupations typiques d'elle-même : elle a été obtenue par demande à ChatGPT. Son aménagement et sa révision par la communauté MontpeLLia, au fil de l'expérience et de l'actualité, sont donc hautement souhaitable.


De l'intelligence Artificielle

B. Fondements de l'IA


Les fondements de l'IA englobent les principes sous-jacents qui guident la conception et le fonctionnement des systèmes d'IA, notamment la création de représentations distribuées et l'apprentissage en profondeur. Ces concepts forment le socle sur lequel reposent de nombreuses avancées en IA.
Exemple de sujet : "Étude des représentations distribuées dans les réseaux de neurones profonds."
 
Représentations distribuées
Les représentations distribuées sont une base essentielle de l'apprentissage en profondeur, explorant comment les informations sont représentées et traitées de manière distribuée dans les réseaux neuronaux.
Apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur est une branche de l'IA qui explore les réseaux de neurones profonds pour résoudre des problèmes complexes en imitant la manière dont le cerveau traite l'information.
Raisonnement symbolique
Le raisonnement symbolique explore comment les modèles d'IA peuvent utiliser des symboles et des règles logiques pour résoudre des problèmes complexes.
Modèles de langage multimodaux
Les modèles de langage multimodaux permettent aux systèmes d'IA de comprendre et de générer du contenu qui intègre des informations de plusieurs modalités, comme le texte, l'image et l'audio.

C. Interprétabilité et éthique


L'interprétabilité des modèles d'IA et les questions éthiques sont au cœur des préoccupations actuelles. Comprendre comment rendre les décisions des systèmes d'IA compréhensibles et équitables est crucial.
Exemple de sujet : "Développement de techniques pour réduire les biais dans les modèles d'IA."
 
Interprétabilité des modèles
L'interprétabilité des modèles d'IA concerne la compréhension des raisonnements des systèmes d'IA, ce qui est essentiel pour la confiance et la responsabilité.
Biais et équité
La recherche sur les biais et l'équité explore comment identifier, quantifier et atténuer les biais dans les modèles d'IA pour rendre les décisions plus justes.
IA éthique fondamentale
L'IA éthique fondamentale explore les principes éthiques sous-jacents qui doivent guider le développement et l'utilisation de l'IA de manière responsable.

D. Apprentissage automatique avancé


L'apprentissage automatique avancé explore des techniques telles que l'apprentissage par transfert, le méta-apprentissage, l'auto-apprentissage et la compression de modèle pour rendre les modèles d'IA plus efficaces et adaptables.
Exemple de sujet : "Application de l'apprentissage par transfert pour améliorer la performance des modèles d'IA en vision par ordinateur."
 
Apprentissage par transfert
L'apprentissage par transfert consiste à appliquer des connaissances acquises dans un domaine à un autre, permettant ainsi d'améliorer l'apprentissage dans des contextes similaires.
Méta-apprentissage
Le méta-apprentissage explore comment les modèles d'IA peuvent apprendre à apprendre, adaptant ainsi leurs performances à de nouvelles tâches.
Auto-apprentissage
L'auto-apprentissage se réfère à la capacité des systèmes d'IA à apprendre de manière autonome à partir des données sans supervision humaine.
Compression de modèle
La compression de modèle consiste à réduire la taille des modèles d'IA tout en maintenant leurs performances, ce qui est essentiel pour le déploiement sur des appareils à ressources limitées.

E. Architecture et conception de modèle


Les architectures de réseaux neuronaux, y compris les modèles spiking et quantiques, jouent un rôle central dans la conception des systèmes d'IA. Comprendre comment concevoir des architectures efficaces est essentiel.
Exemple de sujet : "Développement de réseaux neuronaux spiking pour des applications de traitement de données en temps réel."
 
Architecture de réseaux neuronaux
L'architecture de réseaux neuronaux concerne la conception de la structure des réseaux de neurones artificiels pour résoudre des tâches spécifiques.
Modèles de réseaux neuronaux spiking
Les modèles de réseaux neuronaux spiking s'inspirent du fonctionnement des neurones biologiques pour réaliser des tâches de traitement de l'information en temps réel.
IA quantique
L'IA quantique examine comment les ordinateurs quantiques peuvent accélérer les calculs nécessaires aux modèles d'IA.
Architecture évolutionnaire
L'architecture évolutionnaire consiste à utiliser des algorithmes génétiques pour évoluer et optimiser les architectures de réseaux neuronaux.

F. Applications sectorielles


L'IA est appliquée dans divers secteurs, de la médecine à l'industrie manufacturière. Explorer comment les modèles d'IA sont adaptés à des domaines spécifiques est essentiel pour maximiser leur impact.
Exemple de sujet : "Utilisation de l'IA pour la prédiction précoce des maladies dans le domaine de la santé."
 
IA dans la médecine et la santé
L'IA dans la médecine se concentre sur l'utilisation de l'IA pour le diagnostic, la découverte de médicaments, la personnalisation des traitements et l'amélioration des soins de santé.
IA dans l'agriculture
L'IA est appliquée à l'agriculture pour optimiser la gestion des cultures, la surveillance des récoltes et la prise de décision en matière d'agriculture de précision.
IA dans l'industrie manufacturière
L'IA dans l'industrie manufacturière vise à automatiser les processus de production, améliorer la qualité des produits et optimiser les opérations.
IA dans la finance
L'IA dans la finance explore comment les techniques d'IA peuvent être appliquées à la prévision des marchés financiers, à la gestion des risques et à d'autres domaines financiers.

G. Systèmes multi-agents et interaction


Les systèmes d'IA interagissent souvent les uns avec les autres et avec les humains. Comprendre comment ces interactions peuvent être optimisées est crucial pour le développement de systèmes plus intelligents.
Exemple de sujet : "Coopération et coordination entre robots autonomes dans des environnements complexes."
 
Systèmes multi-agents
Les systèmes multi-agents en IA explorent comment les entités autonomes peuvent coopérer et coordonner leurs actions pour atteindre des objectifs communs.
Systèmes de dialogue
Les systèmes de dialogue en IA se concentrent sur la création de chatbots et d'assistants virtuels capables de communiquer efficacement avec les humains.
IA dans la robotique
L'IA dans la robotique se concentre sur le développement de robots autonomes capables de prendre des décisions intelligentes pour effectuer des tâches variées.

H. Sécurité et fiabilité


La sécurité et la fiabilité des systèmes d'IA sont essentielles pour prévenir les attaques malveillantes et les erreurs. Comprendre comment renforcer la sécurité des modèles d'IA est une priorité.
Exemple de sujet : "Détection automatique de biais malveillants dans les données d'apprentissage."
 
Sécurité de l'IA
La sécurité de l'IA examine les vulnérabilités et les menaces potentielles liées aux systèmes d'IA, ainsi que les moyens de les protéger.
Méthodes de détection de faux
Les méthodes de détection de faux en IA visent à identifier la manipulation et la désinformation dans les données et les médias sociaux.
Sécurité informatique
La sécurité informatique en IA se concentre sur la protection contre les attaques malveillantes, notamment la détection des cyberattaques.

I. Optimisation et calcul


Les techniques d'optimisation et les approches de calcul neuromorphique sont au cœur du traitement efficace des données par les systèmes d'IA.
Exemple de sujet : "Utilisation de processeurs neuromorphiques pour accélérer l'apprentissage en profondeur."
 
Méthodes d'optimisation non-convexes
Les méthodes d'optimisation non-convexes sont essentielles pour résoudre des problèmes complexes en IA, notamment l'entraînement de modèles profonds.
Calcul neuromorphique
Le calcul neuromorphique vise à concevoir des processeurs informatiques qui imitent le fonctionnement des neurones biologiques pour accélérer les tâches d'IA.
Optimisation des ressources de calcul
L'optimisation des ressources de calcul en IA vise à réduire les coûts de calcul et l'empreinte énergétique des modèles d'IA.

J. Modélisation et cognition


Comprendre comment l'IA peut aider à mieux comprendre la cognition humaine et les processus de pensée est un domaine de recherche passionnant.
Exemple de sujet : "Utilisation de modèles d'IA pour étudier les mécanismes de prise de décision humaine."
 
IA en sciences cognitives
L'IA en sciences cognitives étudie comment les modèles d'IA peuvent être utilisés pour mieux comprendre la pensée humaine et les mécanismes cognitifs.
IA en psychologie
L'IA en psychologie explore comment les modèles d'IA peuvent aider à comprendre le comportement humain, la cognition et les processus mentaux.
IA et cognition humaine
L'IA et la cognition humaine examinent les similitudes et les différences entre la manière dont les humains pensent et la manière dont les systèmes d'IA traitent l'information.

K. Données et traitement


Les données sont au cœur de l'IA. Les méthodes de sélection, de prétraitement et de compression des données sont essentielles pour améliorer l'efficacité des modèles.
Exemple de sujet : "Développement de techniques de prétraitement de données pour améliorer la reconnaissance d'images."
 
Sélection de caractéristiques
La sélection de caractéristiques en IA consiste à choisir les variables les plus pertinentes pour un modèle, ce qui peut améliorer la performance tout en réduisant la complexité.
Prétraitement de données
Le prétraitement de données en IA consiste à nettoyer, normaliser et transformer les données brutes pour les rendre adaptées à l'apprentissage automatique.
Compression de données
La compression de données en IA vise à réduire la taille des ensembles de données tout en préservant leur utilité pour l'entraînement des modèles.
Stockage pour l'IA
Le stockage pour l'IA explore les besoins de stockage de données massives pour l'entraînement et le déploiement des modèles d'IA.

L. Applications avancées


L'IA trouve des applications dans des domaines tels que la recherche scientifique, la simulation et la créativité. Explorer comment l'IA peut repousser les limites dans ces domaines est stimulant.
Exemple de sujet : "Utilisation de l'IA pour accélérer la découverte de nouvelles particules en physique des particules."
 
IA dans la recherche scientifique
L'IA est utilisée dans la recherche scientifique pour accélérer la découverte de nouvelles connaissances, analyser des données complexes et simuler des phénomènes naturels.
IA dans la simulation
L'IA est utilisée pour créer des simulations réalistes de phénomènes complexes, ce qui est utile dans des domaines tels que la formation, la recherche et la modélisation.
IA dans les tâches créatives
L'IA est utilisée dans des domaines tels que l'art, la musique et la conception de jeux vidéo pour générer du contenu créatif.

M. Intelligence collective et sociétale


L'interaction entre l'IA et la société est complexe. Comprendre comment l'intelligence collective peut être améliorée grâce à l'IA est un domaine de recherche émergent.
Exemple de sujet : "Impact de l'IA sur la prise de décision collective dans les organisations.
 
Intelligence collective et IA
L'intelligence collective et l'IA explorent comment les systèmes d'IA peuvent améliorer la prise de décision collective en facilitant la collaboration entre humains et machines.
Modélisation des réseaux sociaux
La modélisation des réseaux sociaux en IA explore comment les modèles peuvent analyser et prédire les comportements sociaux en ligne.
Impact sur l'emploi et la société
L'impact de l'IA sur l'emploi et la société est un sujet de préoccupation croissant, avec des implications sur les marchés du travail et les politiques sociales.
 

Adjuvance Intellectuelle


Les sujets de la troisième liste thématique ont été proposés et continueront d'être introduits à partir des suggestions des membres de MontpeLLia après débat collectif.

N. Technosophie


L'intelligence artificielle étend manifestement la compréhension mathématique d'un univers linéaire (cause à effet) à celle interligente (ce par quoi les choses sont liées) d'un univers de causes et d'effets intriqués. Dans ce contexte la philosophie - en particulier de l'esprit - aborde les question que l'Homme pose à l'homme, la technosophie celles que lui pose sa propre techné.

O . Outils intelligents du quotidien


l'intelligence artificielle nous devient un contexte quotidien. Nous parlons d'UX pour l’interface que homme-écran, nous avons aujourd'hui besoin de parler de relationnel entre intelligences (i2i), d'autant que nous sommes créateurs de l'intelligence machine : nous avons à nous l'adapter.

P. Capacitation de la personne


nous avons à nous organiser pour maîtriser un monde diktyonumérique (diktyocène ?) qui deviens celui de nos réponses techniques à nos complexités et de la dialogique de nos communautés.

Q. "Bon Sens artefactuel"


Beaucoup, beaucoup de choses fonctionnent convenablement en raison du bon sens de chacun. La machine n'a pas de bon sens. Le plaidoyer de Yann LeCun dans son dernier livre est pour la recherche du moyen d'apporter du bon sens à la machine.

R. Nomologie de l'intelligence


texte d'introduction à venir.

S. Projets Libres d'intérêt commun


texte d'introduction à venir.
 

Extension de l'information


L'intelligence artificielle est une manière d'utiliser l'information, mais qu'est-ce que l'information dans le cadre dans lequel nous l'utilisons

T. Infovers


Il y a de multiple façons de considérer l'univers : l'infovers est la manière d'en considérer et modéliser l'immatérialité des seules données.

U. Le propos et l'usage de l'information


à quoi sert l'information, de quoi est-elle constituée, comment est-elle utilisée après avoir été communiquée ?

V. L'extension de l'information


Cicéron à César : "toi, tu aimes bien lire entre les lignes". Recevoir l'information qui n'a pas été transmise.

W. La gouvernance de l'information


L'AFNOR est le conveneur au sein de l'ISO pour la norme ISO 24143 sur la gouvernance de l'information. Nous voulons participer.

X. ALFA : Architectonie Libre / Free Architectonie


ALFA est un projet libre de NSE pour la modélisation fractale et la simulation IA de l'infovers.

Z. Diktya : diktyologie terminologique


Le projet Diktya de NSE est celui d'un réseau (diktyos) d'ontologies terminologiques concernant les divers objets de l'espace de MontpeLLia pour en permettre une approche transdisciplinaire croisée.

01. Quel sera le prix courant de tout cela


Dans un court avenir l'IA sera une commodité pour chacun. Quel en sera le coût ? Comparant avec les précédentes avancées des dernières décadres ?




L'ensemble des échanges et contributions lors des débats et rencontres MontpeLLia est placé sous licence CeCILL.

00. Autres sujets en attente

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  • Agents autonomes, systèmes multi-agents, systèmes autonomiques
  • Applications de l'Intelligence Artificielle, méthodologie, évaluation
  • Apprentissage numérique et symbolique, découverte, classification
  • Environnements Informatiques d'apprentissage humain
  • Evolution artificielle, systèmes situés, systèmes adaptatifs
  • Fouille de données, bases de données avancées, web sémantique
  • Ingénierie et partage des connaissances, argumentation
  • Intelligence collective, intelligence sociale, réseaux sociaux
  • Interfaces Intelligentes, interaction homme-machine, intelligence ambi
  • Langages de programmation pour l'IA, programmation logique
  • Logique formelle et outils pour l'Intelligence Artificielle,sémantique
  • Passage à l'échelle, organisation de systèmes, émergence
  • Plates-formes et environnements de développement en IA
  • Raisonnement à base de modèles, raisonnement à base de cas
  • Raisonnement probabiliste et incertain, logique floue
  • Raisonnement spatial et temporel, environnements physiques
  • Recherche opérationnelle, programmation par contraintes, ordonnancemen
  • Représentation des connaissances, extraction et gestion des connaissan
  • Réseaux de neurones artificiels, approches neuro-mimétiques
  • Robotique, vision par ordinateur, capteurs intelligents, systèmes phys
  • Sciences cognitives et Intelligence Artificielle, cognition
  • Systèmes à base de règles, planification, aide à la décision
  • Traitement automatique du langage, terminologie, langage naturel contr
  • Traitement du signal et de l'image, traitement de la parole
  • Web intelligence, internet du futur, protection de la vie privée