Sciences du Numérique

 

Neurosmart, une histoire de cerveau et de passionnés

Tout Public L’aventure de la médiation autour du cerveau…l’histoire de Neurosmart   Fiche d’identité du projet Nom : Neurosmart Age : 4 ans  Adresse : https://mnemosyne.gitlabpages.inria.fr/neurosmart/index.html  « Comment expliquer au mieux au grand public, aux étudiantes et étudiants, mais aussi à d’autres collègues chercheurs, notre métier de chercheuses et de chercheurs ? Comment expliquer le lien entre les neurosciences, la cognition et l’informatique de manière la plus accessible à chacune et chacun, quel que soit le niveau de connaissance des... Lire la suite

Interprétabilité vs explicabilité : L’Interprétabilité selon différentes approches (2/3)

Public ciblé : Tout public  Dernière mise à jour : 20/10/2020 Cet article est également co-publié sur le Blog Binaire blog de médiation du magazine "Pour la Science"  Si les réseaux de neurones artificiels font partie des algorithmes de Machine Learning les plus précis, ils sont cependant aujourd’hui les plus obscurs pour l’humain (Figure 1).  En effet, dans l’approche que les chercheurs et développeurs ont eu pendant des années, ils ont souvent négligé ou oublié l’interprétabilité et la transparence de... Lire la suite

Interprétabilité vs explicabilité : comprendre vs expliquer son réseau de neurones (1/3)

Public ciblé : Tout public, lycéen·ne·s  Dernière mise à jour : 28/08/2020 Cet article est également co-publié sur le Blog Binaire blog de médiation du magazine "Pour la Science"  Comment comprendre et expliquer une décision automatisée prise1  avec un algorithme de ce qu’on appelle l’Intelligence Artificielle, ou IA, (par exemple un réseau de neurones) ? Il est plus qu’important de pouvoir expliquer et interpréter ces résultats, parfois bluffants ou tout simplement contre-intuitifs, qui orientent souvent nos décisions humaines. Cette problématique... Lire la suite

Intelligence mécanique : Appel à contributions pour des articles de vulgarisation sur le blog de « Pour la Science »

Dernière mise à jour : 11/05/2020 Lecteurs, Lectrices,   En ces temps de confinement et de déconfinement, nous souhaitons contribuer à améliorer le quotidien de chacun par un partage de la connaissance de tous. Profitons de ce moment d'isolement physique de chacun pour créer plus de lien en partageons chacun et chacune nos savoirs au plus grand nombre afin que les petits "pas" de chacun, soient un grand pas pour tous et pour la diffusion des sciences ! Nous lançons ainsi... Lire la suite

Raisonnement et connaissance : de l’humain au monde de l’entreprise (3/3)

Public ciblé : Tout public, lycéen·ne·s  Petite introduction :  Cet article est un extrait adapté de travaux de thèse de l'auteure. Troisième article d'une série de trois qui questionne sur le lien entre raisonnement, connaissances et apprentissage implicite, il propose de comprendre l'interaction en groupe à travers la compréhension des connaissances d'un individu.   Il existe deux types de connaissances qu'un individu peut acquérir [Dienes et Perner, 1999] : les connaissances explicites telle une série de numéro de téléphone, et les connaissances... Lire la suite

Architecture des réseaux de neurones : Réseaux de neurones impulsionnels (3/3)!

Public averti Petite introduction : Cet article, le troisième d'une série de 3 articles, a été écrit en collaboration avec André Garenne. Maitre de conférences à l’Université de Bordeaux. André Garenne fait partie de l’équipe transdisciplinaire MNEMOSYNE qui est rattachée à l’INRIA Bordeaux, au LABRI et à l’institut des maladies neurodégénératives (CNRS). Réseaux de neurones impulsionnels Cette famille de modèles se caractérise par un souci de réalisme biologique plus poussé que les neurones artificiels classiques, ce qui induit en général une complexité... Lire la suite

Architecture des réseaux de neurones : Réseaux de neurones artificiels classiques (2/3) !

Public ciblé : Public averti Petite introduction : Cet article, le second d'une série de 3 articles, a été réalisé en collaboration avec André Garenne. Maitre de conférences à l’Université de Bordeaux. André Garenne fait partie de l’équipe transdisciplinaire Mnemosyne qui est rattachée à l’Inria Bordeaux, au LABRI et à l’institut des maladies neurodégénératives (CNRS).  Réseaux de neurones artificiels classiques Plus connus de la communauté machine Learning que leur homologues impulsionnels, ces réseaux se composent de neurones artificiels que nous avons... Lire la suite

Architecture des réseaux de neurones: que de choix! (1/3)

Public ciblé : Tout public, lycéen·ne·s Petite introduction : Cet article, faisant partie d'une série de 3 articles, a été écrit en collaboration avec André Garenne. Maitre de conférences à l’Université de Bordeaux. André Garenne fait partie de l’équipe transdisciplinaire Mnemosyne qui est rattachée à l’Inria Bordeaux, au LABRI et à l’institut des maladies neurodégénératives (CNRS).  Il existe autant de réseaux de neurones potentiels que de problèmes que l'on souhaite résoudre. Entre les différents réseaux existants, ceux dont nous entendons le plus souvent... Lire la suite

Reprenons les bases : Neurone artificiel, Neurone biologique

Public ciblé : Tout public, lycéen·ne·s  Afin de reconstruire les concepts liés au cerveau, de les étudier et d’en simuler le fonctionnement, les chercheurs utilisent des réseaux de neurones artificiels. De nombreux types de réseaux existent aujourd’hui pour représenter les différents types de mémoires, on parle alors de modèle. Pour cette nouvelle série d'articles sur les réseaux de neurones, les fonctions cognitives et notre intelligence mécanique, il est bon de reprendre les bases et de se remémorer certains fondamentaux !... Lire la suite

Intelligence mécanique : le retour !

En 2013, Intelligence mécanique voyait le jour sous l'impulsion de Thierry Vieville ! Grace à lui, plusieurs d'entre vous, chers lectrices et lecteurs ont en appris plus sur le monde de l'informatique. A l'époque l'objectif de ce blog est le suivant : Parler de l'intelligence des machines, celle de l'informatique et surtout co-construire ensemble une culture scientifique liées à la science informatique («computer science») pour maîtriser ce monde numérique qui nous entoure sans le subir ni se limiter à le... Lire la suite