IA² – Institut d’Automne en Intelligence Artificielle

 



 


Paris – 27 septembre au 1 octobre 2021

http://ia2.gdria.fr

L’Institut d’Automne en Intelligence Artificielle (IA2) est organisé par le GDR IA (http://www.gdria.fr). Il a pour but de proposer une école généraliste en intelligence artificielle, afin d’offrir un panorama des différentes sous-disciplines de l’intelligence artificielle et de leurs principales techniques.  L’idée est de fournir cette culture plus transversale de l’intelligence artificielle à nos  collègues. Cela est utile pour pouvoir promouvoir les approches inter-thématiques, et la fertilisation croisée des différentes thématiques de l’intelligence artificielle.

Le but de cette école est de fournir des cours de haut niveau des différentes techniques utilisées en intelligence artificielle. Les cours sont découpés en cours fondamentaux et en cours avancés.  Les cours fondamentaux portent sur les sous-disciplines principales de l’intelligence artificielle. Ces cours fondamentaux changent pour chaque édition, ainsi un collègue pourra participer à plusieurs écoles successives pour completer ses connaissances sur le domaine.  Les cours avancés concernent une thématique particulière (coloration) choisie pour chaque édition de l’école. Cette école est une école thématique du CNRS.

Présentation de l’édition IA2 2021: Intelligence Artificielle et Explicabilité

La thématique choisie pour cette école, qui se déroulera du 27 septembre au 1er octobre à Paris est « intelligence artificielle et explicabilité», faisant écho aux préoccupations autour de l’explicabilité des recommandations ou des décisions prises par des algorithmes d’intelligence artificielle. Cette dimension d’explicabilité  est primordiale pour l’acceptabilité et donc le déploiement à large échelle des travaux issus de l’intelligence artificielle. 

Nous insistons sur le fait que cette école est bien généraliste, et ne s’adresse donc pas uniquement aux collègues ayant une activité de recherche en lien avec l’explicabilité. L’ensemble des sous-disciplines du GDR (Représentation des connaissances et modélisation des raisonnements (RCR);  Incertitude, modèles graphiques, réseaux Bayésiens, modèles stochastiques (IMG); Contraintes et SAT (PPC); Apprentissage (APP);  Planification et recherche heuristique (PRH); Systèmes multi-agents et décision collective (SMA)) seront abordées. 

Nous proposons donc 6 cours fondamentaux, de 3 heures chacun, ainsi que 4 cours avancés de 1h30 chacun, soit 24h00 de formation au total, répartis sur 5 jours. Des sessions d’échanges seront également organisées, afin de permettre aux participants de présenter leur sujet de recherche et d’échanger entre eux sur ces sujets.

Programme

:: Preliminary program / Programme préliminaire

:: Fundamental courses / Cours fondamentaux:

  • An historical perspective on XAI / Une perspective historique sur l’IA explicable (Alain Mille, Université Claude Bernard Lyon)
  • Hybrid AI models: some opportunities for explainability / Modèles d’IA hybrides: des opportunités pour l’explicabilité (Isabelle Bloch, LIP6, Sorbonne Université)
  • (Deep) neural networks: basic principles and explanation issues / Réseaux de neurones (profonds): principes de base et questions d’explicabilité (Elisa Fromont, IRISA, Université de Rennes)
  • Knowledge representation and explainability / Représentation des connaissances et explicabilité (Pierre Marquis, CRIL, Univ. d’Artois)
  • Explaining the output of classifiers / Expliquer le résultat de classifieurs (Marie-Jeanne Lesot, LIP6, Sorbonne Université)
  • Explainable and Deceptive Behavior for Human-AI Interaction (Sarath Sreedharan, with Subbarao Kambhampati, Arizona State University)

:: Advanced courses / Cours avancés:

  • Argumentation, natural language, and explanation / Argumentation, langage naturel et explications (Serena Villata, CNRS, I3S, Université Côte d’Azur)
  • Challenges of explanation in the context of autonomous driving / Les défis de l’explicabilité dans le contexte de la conduite autonome (Matthieu Cord, LIP6, Sorbonne Université)
  • Explainability in the field: some case studies / Explicabilité sur le terrain: un retour sur quelques cas d’études (Soizic Pénicaud, Simon Chignard, Etalab)
  • Challenges in explainability: a Q&A session (Cynthia Rudin, Duke University)

Inscription

L’édition 2021 d’IA2 sera organisée sous une modalité hybride: pour des raisons sanitaires nous limitons la participation physique à l’école à 20 personnes, mais cette école sera également retransmise en vidéo. Il est donc possible de s’inscrire à cette école pour y participer à distance.

Vu le nombre limité de participants «physique» nous restreignons cette possibilité aux doctorants et aux personnels CNRS. Donc si vous faites partie de ces 2 catégories, vous pouvez choisir lors de l’inscription une participation physique ou à distance. 

Nous effectuerons une sélection parmi les candidats à la participation physique. Donc si vous choisissez «participation physique» indiquez si vous acceptez également une inscription à distance si vous n’êtes pas retenu parmi les participants «physiques».

Nous sommes tributaires des conditions sanitaires. Si celles-ci rendaient impossible la participation physique, lécole serait organisée intégralement  à distance. Dans ce cas les frais dinscription des doctorants (65 euros) ne seraient pas remboursés et constitueraient l’inscription pour la participation à distance.

** Les inscriptions pour la participation en présentiel sont closes. **

Pour s’inscrire et participer à distance, linscription se fait ici :  inscription

Tarifs

  • Doctorants, Post-doc, et étudiants
    • Présentiel – 65 euros
    • Distance – gratuit
  • Académiques
    • Distance – gratuit
  • CNRS
    • Présentiel – gratuit
    • Distance – gratuit
  • Industriels
    • Distance – 400 euros
  • Amateurs*
    • Distance – gratuit

Les repas du midi et les pauses cafés sont inclus dans les frais d’inscription en présentiel.

* Quelques places seront réservées à des amateurs (les amateurs sont des personnes s’intéressant à l’intelligence artificielle, mais ne travaillant pas dans ce domaine).

Amateurs

Quelques places seront réservées pour les amateurs (les amateurs sont des personnes s’intéressant à l’intelligence artificielle, mais ne travaillant pas dans ce domaine). Pour les amateurs, en même temps que la pré-inscription, vous devez envoyer un message à contact-ia2@gdria.fr pour décrire votre parcours et votre intérêt pour l’IA et pour cet institut. Si votre inscription est acceptée, la validation vous sera envoyée le 10 juillet.

Détails pratiques

Les cours auront lieu dans les locaux de SCAI (Sorbonne Center for Artificial Intelligence), sur le Campus de Jussieu, Paris.

Hébergements

L’hébergement est inclus pour les participants membres du CNRS.

Responsable scientifique

Comité d’organisation

 

Pour tout renseignement: contact-ia2@gdria.fr

 
  

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