Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle Année 2018 (original) (raw)
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Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle Année 2020
HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), 2020
HAL is a multidisciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.
Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle Année 2021
2021
Les principes "FAIR" définissent un ensemble de caractéristiques que les données et leurs métadonnées devraient présenter pour être Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables. Également, suivant le principe I2, une ontologie, et plus généralement une ressource sémantique, devrait aussi être "FAIR". Des critères spécifiques aux ontologies commencent à apparaître, mais il n'existe toujours pas de mécanismes pour évaluer le degré de mise en oeuvre de ces principes. Nous proposons une approche d'évaluation automatique du niveau de "FAIRness" d'une ontologie qui se base sur une représentation riche et structurée des métadonnées. Nous nous reposons sur le modèle de métadonnées MOD et avons développé un prototype pour AgroPortal, un portail de ressources sémantiques et d'ontologies en agronomie.
Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle, Toulouse, 01/07/2019 - 05/07/2019
2019
HAL is a multidisciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.
Notre mission est de veiller à la sécurité de la chaîne alimentaire et à la qualité de nos aliments, afin de protéger la santé des hommes, des animaux et des plantes.
Société de l'Intelligence Artificielle
Kairosz Edition
Les questions de l'existence physique, biologique et psychologique au-dessous du niveau de l'existence sociale ne sont généralement pas importantes pour répondre aux problèmes de la théorie sociale. Bien qu'une bonne compréhension des exigences morales essentielles à l'existence des êtres humains et des communautés humaines et des normes et valeurs qui en découlent ne soit pas possible sans tenir compte des dotations biologiques et psychologiques des êtres humains, car le fonctionnement de la plupart des institutions sociales repose sur elles. Ainsi, une analyse limitée au contexte social est généralement suffisante. Les nouveaux développements dans le domaine de l'intelligence artificielle et l'évocation de la possibilité de droits de l'homme et éventuellement de véritables droits privés dans le cas de robots de plus en plus perfectionnés m'ont amené à me demander si, dans le cas d'une intelligence artificielle liée à l'existence physique d'un corps robotique, il serait vraiment possible de l'intégrer pleinement à la société ? Dans son cas, il n'y a ni couche biologique ni couche psychologique de l'être, et par rapport à la personne naturelle et à la société humaine à quatre couches (physique, biologique, psychologique et spirituelle), on peut se demander comment l'extensibilité des institutions sociales établies peut lui être appliquée. Pour y répondre, il est devenu nécessaire de passer en revue, en plus de la théorie de la réalité sociale, les théories qui ont déjà réalisé la cartographie des niveaux de l'existence globale totale ou, en d'autres termes, les couches d'être de la réalité globale. L'existence physique en tant que condition préalable à l'existence biologique et le caractère indispensable des deux pour la société humaine peuvent être visités comme des preuves. Mais comment ces niveaux de réalité (et peut-être même des niveaux plus cachés) sont liés les uns aux autres et comment leurs effets les uns sur les autres peuvent être articulés au niveau théorique, il existe différentes approches.
Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle
A .-La classification des objets, le choix des termes et leur définition au regard des connaissances du domaine, sont des préoccupations constantes en Humanités Numériques (HN). Dans ce cadre, et dans le contexte du partage et de l'interopérabilité des données sur le Web, les ontologies au sens de l'Ingénierie des Connaissances (IC) constituent une des avancées les plus intéressantes. Mais les principes sous-jacents à la conceptualisation d'un domaine tels que l'entendent l'IC et les HN ne sont pas nécessairement les mêmes. À cela s'ajoute un problème de Terminologie en tant que discipline souvent sous-estimée aussi bien par les uns que par les autres. Cet article s'intéresse à la façon de procéder des experts dans leur "définition des choses" et dans la manière de les nommer. Cela nous a conduits à définir une méthode outillée de construction de terminologies dont le système conceptuel est une ontologie formelle, dans le respect des normes ISO et des standards du W3C. Cette méthode est illustrée à l'aide du premier dictionnaire ontoterminologique des vêtements de la Grèce antique. M- .-Représentation des connaissances, ontologie, terminologie, ontoterminologie, méthodologie, humanités numériques, lexicographie historique, ontologie des vêtements de la Grèce antique, dictionnaires électroniques, normes ISO, standards W3C, éditeur d'ontologies et de terminologies, TEDI. .
Intelligence Artificielle Un Apercu
2021
Octobre 2021 L'objectif de ce document est de présenter une introduction concise aux concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle. Il s'adresse à toutes les personnes extérieures au domaine, curieuses à le découvrir ou à en approfondir leurs connaissances, tel que des chercheurs d'autres disciplines à la recherche de nouveaux outils, des juristes confrontés à des algorithmes de prise de décision automatisée, des entrepreneurs désirant moderniser leur produits, etc. Aucune connaissance préalable du domaine n'est requise pour la lecture de cette introduction. Des ressources externes sont indiqués dans les notes de bas de page pour le lecteur intéressé par des exemples supplémentaires et par les détails techniques des thèmes abordés. Aux sections suivantes nous présentons ces principes, cherchons à clarifier des termes couramment utilisés et expliquons certaines limites des techniques modernes d'IA. En premier lieu nous distinguons deux types d'IA : l'approche symbolique, comprenant les méthodes qui encodent des règles et des connaissances explicites dans un système et l'approche de l'apprentissage automatique, utilisant des méthodes et des modèles statistiques pour inférer automatiquement les relations entre des données et des tâches à résoudre. Par après, nous précisons cette notion de tâche, en différenciant deux niveaux de complexité. Finalement, nous introduisons le domaine de l'« Intelligence Artificielle Explicable », en distinguant trois classes d'explications possibles. 1. Pour une introduction plus détaillée à ce sujet, considérez : Symbolic Reasoning (Symbolic AI) and Machine Learning.