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Programme > Jeudi 27 novembre
Session 4 : L'intelligence artificielle en recherche : entre promesses et contraintesSession animée par Alexis ArnaudPrésentation commune avec les Journées de Recherche en Apprentissage Frugal, 8h30 - 9h30 | Reproductibilité et frugalité dans le benchmarking de l'IA : les leçons de Benchopt
Résumé : La recherche et le développement dans le domaine de l'IA moderne sont principalement menés par des travaux empiriques, via une analyse comparative des nouvelles méthodes pour évaluer la performance relative. Cependant, la variabilité statistique inhérente aux processus d'évaluation est souvent mal prise en compte, ce qui conduit à une crise de validation dans laquelle les véritables avancées sont difficiles à discerner. Cette présentation explorera le concept de reproductibilité dans l'analyse comparative de l'IA et discutera des travaux récents sur cette crise, montrant comment la validation croisée peut améliorer considérablement la robustesse des classements d'algorithmes. Je présenterai également Benchopt, un cadre conçu pour permettre une analyse comparative reproductible, réutilisable et extensible des algorithmes d'optimisation et d'IA – une étape essentielle pour résoudre cette crise tout en promouvant la frugalité dans la recherche moderne sur l'IA. 9h30 - 10h00 | Café commun avec les Journées de Recherche en Apprentissage Frugal 10h00 - 10h15 | Retour à l'auditorium du bâtiment IMAG 10h15 - 11h15 | IA, frontières planétaires et besoins sociétaux
11h15 - 11h45 | AI as a Scientific Pilot?
Résumé : Les avancées récentes dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) ont conduit à l’émergence d’outils remarquables aux applications variées. Ces outils incluent notamment des systèmes permettant d’identifier et de synthétiser des publications scientifiques pertinentes, des applications visant à détecter des tendances émergentes ou à formuler de nouvelles hypothèses ou propositions de recherche, des dispositifs d’assistance à la rédaction scientifique, des outils d’évaluation de la conformité aux principes de la science ouverte, ainsi que des systèmes autonomes capables de générer des articles scientifiques de manière indépendante. A titre d’illustration, un article généré par une IA a récemment été accepté dans le cadre d’un atelier de la conférence ICLR, dans un contexte expérimental encadré et en collaboration avec les organisateurs de l’évènement. Par ailleurs, des travaux sont en cours afin d’évaluer la capacité des systèmes d’IA à reproduire les résultats expérimentaux publiés. Face à ces développements, une question fondamentale émerge : les systèmes d’intelligence artificielle peuvent-ils assumer le rôle de chercheur principal (PI) et conduire de manière autonome un programme de recherche scientifique ? Cette présentation propose une synthèse des travaux existants sur cette problématique, en mettant en avant les questions ouvertes et les enjeux épistémologiques associés, à l’attention de la communauté scientifique. 11h45 - 12h15 | Conclusion - Grand témoin des journées
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