Sciences sociales et apprentissage machine pour l'interaction - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Interstices Année : 2021

Sciences sociales et apprentissage machine pour l'interaction

Résumé

Le machine learning a aujourd'hui fait preuve de son efficacité : on peut produire, à partir d'une grande masse d'informations, des Intelligences Artificielles capables de répondre à de nombreux besoins, comme le montrent les progrès en vision par ordinateur ou en traduction automatique ces dernières années. Pour autant, cette technique a des limites, vis-à-vis des secteurs ne disposant pas de suffisamment de données, vis-à-vis de certaines questions éthiques, et vis-à-vis de son explicabilité. Pour pallier ces problèmes dans les applications où le Machine Learning seul n’est pas efficient, les sciences humaines peuvent apporter des solutions et de la précision aux systèmes automatiques. À l'aide de deux exemples concrets, Dominique Vaufreydaz illustre comment les apports des sciences humaines peuvent nourrir et améliorer un programme informatique dédié aux interactions avec les humains.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03363875 , version 1 (04-10-2021)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : hal-03363875 , version 1

Citer

Dominique Vaufreydaz. Sciences sociales et apprentissage machine pour l'interaction. Interstices, 2021. ⟨hal-03363875⟩
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