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L’argumentation à l’ère de l’intelligence artificielle 
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L’argumentation à l’ère de l’intelligence artificielle


Face au développement des plateformes de débats en ligne, les chercheurs inventent des systèmes pour aider les programmes à améliorer leurs réponses.

Une intelligence artificielle peut-elle trancher un débat ? « L’argumentation est étudiée en philosophie, mais ses solutions ne sont pas toujours implémentables dans une machine », affirme Jonathan Ben-Naim, de l’Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT)1CNRS/INP Toulouse/Université Toulouse 3/Université Toulouse Jean Jaurès/Université Toulouse 1 Capitole. C’est là qu’intervient l’argumentation computationnelle, motivée notamment par les plateformes de débats en ligne.

Des chercheurs de l’IRIT et du Centre de recherche en informatique de Lens2CNRS/Université d’Artois ont présenté trois systèmes d’argumentation validés par une série d’axiomes, principes logiques garantissant un comportement rationnel. Leur désirabilité dépend de la situation. Une discussion entre chercheurs, par exemple, privilégie la force des arguments, alors qu’un débat sur la popularité d’une célébrité favorise le nombre d’arguments, sous la forme d’avis favorables.

Les moteurs de recherche sont par ailleurs confrontés à la polysémie des requêtes. Des chercheurs du Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille (CRIStAL) ont pour cela mis à contribution les processus déterminantaux, des outils mathématiques probabilistes. « Si on demande une recherche sur “jaguar”, explique Rémi Bardenet, du laboratoire CRIStAL3CNRS/Université Lille 1/Centrale Lille, les résultats doivent être valides et variés pour couvrir les voitures et les félins ».

En transformant la pertinence de chaque réponse en un vecteur, les résultats d’une recherche peuvent être représentés sous forme géométrique. Les vecteurs donnent des formes irrégulières dont la taille est étendue lorsque les réponses sont à la fois pertinentes et diverses. Les processus déterminantaux fonctionnent comme un dé conçu avec ces figures en guise de faces. Des techniques probabilistes permettent de simplifier et d’accélérer le tirage de ce dé, qui fournit alors des réponses correctes et variées.

Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2017.

Proceedings of Machine Learning Research, 2017.

Article 1
Article 2
[:fr]maximality_neutrality_ponderation[:]

[:fr]© Laure Thiebault[:]

[:fr]Deux axiomes fondamentaux pour les méthodes de pondération d’arguments : Maximality et Neutrality.[:]

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