61 research outputs found

    Multilinguisme et variétés linguistiques en Europe à l’aune de l’intelligence artificielle Multilinguismo e variazioni linguistiche in Europa nell’era dell’intelligenza artificiale Multilingualism and Language Varieties in Europe in the Age of Artificial Intelligence

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    Il presente volume Ăš il frutto di una riflessione interdisciplinare e multilingue maturata attorno a diversi eventi organizzati nell’ambito del panel concernente i diritti e le variazioni linguistiche in Europa nell’era dell’intelligenza artificiale all’interno del progetto Artificial Intelligence for European Integration, promosso dal Centro studi sull’Europa TO-EU dell’UniversitĂ  di Torino e cofinanziato dalla Commissione europea. L’interrogativo iniziale che abbiamo voluto sollevare Ăš se l’IA potesse avere un impatto negativo sulle varietĂ  linguistiche e sul multilinguismo, valore “aggiunto” dell’UE, o se potesse, e in che modo, divenire utile per la promozione di essi. Il volume, interamente inedito, puĂČ dirsi tra i primi ad affrontare, almeno in Europa, questo tipo di tematiche.This book is the outcome of an interdisciplinary multilingual reflection carried out on research into linguistic rights, multilingualism and language varieties in Europe in the age of artificial intelligence. It is part of the Artificial Intelligence for European Integration project, promoted by the Centre of European Studies To-EU of the University of Turin and co-financed by the European Commission. Our aim was to investigate more generally the negative and/or positive outcomes of AI on language varieties and multilingualism, the latter a key value for the EU. The result is a volume of original unpublished research being made generally available for the first time, at least in Europe.Ce livre a Ă©tĂ© Ă©laborĂ© Ă  partir d’une rĂ©flexion interdisciplinaire et multilingue qui a Ă©tĂ© menĂ©e dans le cadre d’une recherche sur les droits, le multilinguisme et les variĂ©tĂ©s linguistiques en Europe Ă  l’aune de l’intelligence artificielle Ă  l’intĂ©rieur du projet Artificial Intelligence for European Integration promu par le Centre d’études europĂ©ennes To-EU de l’UniversitĂ© de Turin et cofinancĂ© par la Commission de l’Union europĂ©enne. Notre propos Ă©tait de rĂ©flĂ©chir plus gĂ©nĂ©ralement sur les consĂ©quences nĂ©gatives et/ou positives de l’IA sur les variĂ©tĂ©s linguistiques et le multilinguisme, ce dernier Ă©tant une valeur de l’UE. Ce que nous proposons par ce numĂ©ro est un livre inĂ©dit qui peut se vanter d’ĂȘtre parmi les premiers Ă  s’occuper de ce type de thĂ©matique, du moins en Europe

    Un diagnostic pour enseigner les sciences à l'université

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    Dans cette Ă©tude, nous prĂ©sentons un questionnaire diagnostic auquel ont participĂ© 192 Ă©tudiants de premiĂšre annĂ©e universitaire, inscrits dans des filiĂšres scientifiques diffĂ©rentes : sciences physiques, sciences gĂ©ographiques, sciences gĂ©ologiques, sciences biologiques et mĂ©decine vĂ©tĂ©rinaire. Ce questionnaire, prĂ©sentĂ© aux Ă©tudiants en fĂ©vrier 2021, est composĂ© de quatre tests : le premier permet de mesurer le niveau d’abstraction des Ă©tudiants ; le second sonde la pensĂ©e formelle ; le troisiĂšme rĂ©colte des conceptions premiĂšres en sciences physiques et le quatriĂšme s’intĂ©resse Ă  la psychologie cognitive. Les rĂ©sultats sont analysĂ©s et prĂ©sentĂ©s selon la filiĂšre, le genre et l’anciennetĂ© acadĂ©mique (primo-arrivant ou redoublant) des Ă©tudiants. En s’appuyant sur les recherches menĂ©es par Piaget, une cartographie du niveau cognitif atteint par les Ă©tudiants est Ă©galement Ă©tablie. Nous constatons la rĂ©currence de certaines difficultĂ©s

    Qu’est-ce que le travail scientifique des donnĂ©es ?

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    Puisant ses analyses et ses exemples dans des champs scientifiques variĂ©s, cet ouvrage (dont l’original est paru en 2015 chez MIT Press) offre une Ă©tude inĂ©dite des utilisations des donnĂ©es au sein des infrastructures de la connaissance – utilisations qui varient largement d’une discipline Ă  l’autre. Bien que le big data ait rĂ©guliĂšrement les honneurs de la presse des deux cĂŽtĂ©s de l’Atlantique, Christine L. Borgman met en Ă©vidence qu’il vaut mieux disposer des bonnes donnĂ©es qu’en avoir beaucoup. Elle montre Ă©galement que les little data peuvent s’avĂ©rer aussi prĂ©cieuses que les big data, et, que, dans bien des cas, il n’y a aucune donnĂ©e, parce que les informations pertinentes n’existent pas, sont introuvables ou sont indisponibles
 Au travers d’études de cas pratiques issus d’horizons divers, Christine L. Borgman met aussi en lumiĂšre que les donnĂ©es n’ont ni valeur ni signification isolĂ©ment : elles s’inscrivent au sein d’une infrastructure de la connaissance, c’est-Ă -dire d’un Ă©cosystĂšme de personnes, de pratiques, de technologies, d’institutions, d’objets matĂ©riels et de relations. Pour l’autrice, gĂ©rer les donnĂ©es et les exploiter sur le long terme requiert ainsi des investissements massifs dans ces infrastructures de la connaissance. L’avenir de la recherche, dans un monde en rĂ©seau, en dĂ©pend

    Dictionaries in the European Enlightenment: a testimony to the civilization of its time and the foundations of modern Europe

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    The text presents a plan for an international and multidisciplinary research project that is under preparation now and which is looking for collaborators from other universities or research centers. It aims to investigate the role that played monolingual, bilingual, and multilingual dictionaries published in the 18th century in the constitution of modern Europe as we know it now. It is well known that in the 18th century there appeared many dictionaries in various European countries. These dictionaries were mainly monolingual but there appeared many bilingual or plurilingual ones as well. They had a wide range of functions: linguistic (to write and understand texts), but also symbolic, representing the development and the level of civilization and prestige that a given language of culture had in times previous to 19th-century European linguistic nationalisms. Another aspect is text-oriented and text-based: the 18th-century dictionaries used to be built on relatively large sources of contemporary texts and they reflected the level of knowledge in various subjects. Therefore, they can be considered testimonies of contemporary linguistic thinking and the applied linguistics, but at the same time, they resume the development of science, legal thought, political science, etc., illustrating how knowledge spread in the Enlightenment at the international level. The project seeks to unite researchers dedicated to the linguistic historiography of philologies of European languages, historians of natural sciences, law, and social and political history, among other disciplines. It aims to offer a map of the intellectual and political globalization that began to take place in the 18th century as it is reflected in its dictionaries. The project currently counts with a small group of researchers from linguistic historiography of Romance languages. Researchers of the historiography of other European philologies are welcome and needed, and so are historians of natural and social sciences specialized in the 18th century. The main aim of the project is to stop working in parallel, horizontal and vertical, tunnels and to form a network, necessary for this type of transdisciplinary research

    Knowledge representation and exploitation for interactive and cognitive robots

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    L'arrivĂ©e des robots dans notre vie quotidienne fait Ă©merger le besoin pour ces systĂšmes d'avoir accĂšs Ă  une reprĂ©sentation poussĂ©e des connaissances et des capacitĂ©s de raisonnements associĂ©es. Ainsi, les robots doivent pouvoir comprendre les Ă©lĂ©ments qui composent l'environnement dans lequel ils Ă©voluent. De plus, la prĂ©sence d'humains dans ces environnements et donc la nĂ©cessitĂ© d'interagir avec eux amĂšnent des exigences supplĂ©mentaires. Ainsi, les connaissances ne sont plus utilisĂ©es par le robot dans le seul but d'agir physiquement sur son environnement mais aussi dans un but de communication et de partage d'information avec les humains. La connaissance ne doit plus ĂȘtre uniquement comprĂ©hensible par le robot lui-mĂȘme mais doit aussi pouvoir ĂȘtre exprimĂ©e. Dans la premiĂšre partie de cette thĂšse, nous prĂ©sentons Ontologenius. C'est un logiciel permettant de maintenir des bases de connaissances sous forme d'ontologie, de raisonner dessus et de les gĂ©rer dynamiquement. Nous commençons par expliquer en quoi ce logiciel est adaptĂ© aux applications d'interaction humain-robot (HRI), notamment avec la possibilitĂ© de reprĂ©senter la base de connaissances du robot mais aussi une estimation des bases de connaissances des partenaires humains ce qui permet d'implĂ©menter les mĂ©canismes de thĂ©orie de l'esprit. Nous poursuivons avec une prĂ©sentation de ses interfaces. Cette partie se termine par une analyse des performances du systĂšme ainsi dĂ©veloppĂ©. Dans une seconde partie, cette thĂšse prĂ©sente notre contribution Ă  deux problĂšmes d'exploration des connaissances: l'un ayant trait au rĂ©fĂ©rencement spatial et l'autre Ă  l'utilisation de connaissances sĂ©mantiques. Nous commençons par une tĂąche de description d'itinĂ©raires pour laquelle nous proposons une ontologie permettant de dĂ©crire la topologie d'environnements intĂ©rieurs et deux algorithmes de recherche d'itinĂ©raires. Nous poursuivons avec une tĂąche de gĂ©nĂ©ration d'expression de rĂ©fĂ©rence. Cette tĂąche vise Ă  sĂ©lectionner l'ensemble optimal d'informations Ă  communiquer afin de permettre Ă  un auditeur d'identifier l'entitĂ© rĂ©fĂ©rencĂ©e dans un contexte donnĂ©. Ce dernier algorithme est ensuite affinĂ© pour y ajouter les informations sur les activitĂ©s passĂ©es provenant d'une action conjointe entre un robot et un humain, afin de gĂ©nĂ©rer des expressions encore plus pertinentes. Il est Ă©galement intĂ©grĂ© Ă  un planificateur de tĂąches symbolique pour estimer la faisabilitĂ© et le coĂ»t des futures communications. Cette thĂšse se termine par la prĂ©sentation de deux architectures cognitives, la premiĂšre utilisant notre contribution concernant la description d'itinĂ©raire et la seconde utilisant nos contributions autour de la GĂ©nĂ©ration d'Expression de RĂ©fĂ©rence. Les deux utilisent Ontologenius pour gĂ©rer la base de connaissances sĂ©mantique. À travers ces deux architectures, nous prĂ©sentons comment nos travaux ont amenĂ© la base de connaissances a progressivement prendre un rĂŽle central, fournissant des connaissances Ă  tous les composants du systĂšme.As robots begin to enter our daily lives, we need advanced knowledge representations and associated reasoning capabilities to enable them to understand and model their environments. Considering the presence of humans in such environments, and therefore the need to interact with them, this need comes with additional requirements. Indeed, knowledge is no longer used by the robot for the sole purpose of being able to act physically on the environment but also to communicate and share information with humans. Therefore knowledge should no longer be understandable only by the robot itself, but should also be able to be narrative-enabled. In the first part of this thesis, we present our first contribution with Ontologenius. This software allows to maintain knowledge bases in the form of ontology, to reason on them and to manage them dynamically. We start by explaining how this software is suitable for \acrfull{hri} applications. To that end, for example to implement theory of mind abilities, it is possible to represent the robot's knowledge base as well as an estimate of the knowledge bases of human partners. We continue with a presentation of its interfaces. This part ends with a performance analysis, demonstrating its online usability. In a second part, we present our contribution to two knowledge exploration problems around the general topic of spatial referring and the use of semantic knowledge. We start with the route description task which aims to propose a set of possible routes leading to a target destination, in the framework of a guiding task. To achieve this task, we propose an ontology allowing us to describe the topology of indoor environments and two algorithms to search for routes. The second knowledge exploration problem we tackle is the \acrfull{reg} problem. It aims at selecting the optimal set of piece of information to communicate in order to allow a hearer to identify the referred entity in a given context. This contribution is then refined to use past activities coming from joint action between a robot and a human, in order to generate new kinds of Referring Expressions. It is also linked with a symbolic task planner to estimate the feasibility and cost of future communications. We conclude this thesis by the presentation of two cognitive architectures. The first one uses the route description contribution and the second one takes advantage of our Referring Expression Generation contribution. Both of them use Ontologenius to manage the semantic Knowledge Base. Through these two architectures, we present how our contributions enable Knowledge Base to gradually take a central role, providing knowledge to all the components of the architectures

    Qu’est-ce que le travail scientifique des donnĂ©es ?

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    Puisant ses analyses et ses exemples dans des champs scientifiques variĂ©s, cet ouvrage (dont l’original est paru en 2015 chez MIT Press) offre une Ă©tude inĂ©dite des utilisations des donnĂ©es au sein des infrastructures de la connaissance – utilisations qui varient largement d’une discipline Ă  l’autre. Bien que le big data ait rĂ©guliĂšrement les honneurs de la presse des deux cĂŽtĂ©s de l’Atlantique, Christine L. Borgman met en Ă©vidence qu’il vaut mieux disposer des bonnes donnĂ©es qu’en avoir beaucoup. Elle montre Ă©galement que les little data peuvent s’avĂ©rer aussi prĂ©cieuses que les big data, et, que, dans bien des cas, il n’y a aucune donnĂ©e, parce que les informations pertinentes n’existent pas, sont introuvables ou sont indisponibles
 Au travers d’études de cas pratiques issus d’horizons divers, Christine L. Borgman met aussi en lumiĂšre que les donnĂ©es n’ont ni valeur ni signification isolĂ©ment : elles s’inscrivent au sein d’une infrastructure de la connaissance, c’est-Ă -dire d’un Ă©cosystĂšme de personnes, de pratiques, de technologies, d’institutions, d’objets matĂ©riels et de relations. Pour l’autrice, gĂ©rer les donnĂ©es et les exploiter sur le long terme requiert ainsi des investissements massifs dans ces infrastructures de la connaissance. L’avenir de la recherche, dans un monde en rĂ©seau, en dĂ©pend
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