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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.
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https://hal.inria.fr/hal-03363875
Contributor : inria Interstices Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Monday, October 4, 2021 - 11:44:05 AM
Last modification on : Wednesday, July 6, 2022 - 4:24:47 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-03363875, version 1

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

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