Perspectives de l'apport de l'EIAO dans l'apprentissage des langues: modélisation de l'apprenant et diagnostic d'erreurs

Que peuvent apporter Intelligence Artificielle et Informatique-Linguistique à l'apprentissage des langues étrangères ? C'est à cette question que tente de répondre cet article, par delà les rejets a priori de certains concepteurs d'environnements informatiques d'apprentissage et les promesses, parfois maladroites, de certains chercheurs en Intelligence Artificielle. La discussion est malaisée car l'informatique a, jusqu'à présent, été principalement utilisée pour adresser un registre limité de compétences chez l'apprenant avec des objectifs souvent confus. La plupart des systèmes faisant appel à l'Intelligence Artificielle et à l'Informatique-Linguistique ont choisi les mêmes axes d'intervention. Une grande partie de l'article présente ces systèmes d'EIAO en montrant leur originalité et limites lorsqu'ils visent à mieux représenter l'apprenant, ses connaissances et son acquisition, au travers d'un diagnostic de ses erreurs. Dans la dernière partie, l'auteur défend l'idée que l'informatique peut, non seulement, assister l'apprentissage des langues, mais également le modéliser afin d'essayer de mieux le comprendre. Cette voie fait également l'objet de recherches en Intelligence Artificielle

Alignement de l’industrie 4.0 au supply chain management à l’ère post covid-19

La pandémie de la COVID-19 est l'une des perturbations les plus graves de l'histoire de la chaîne logistique, de nombreuses perturbations ont été observées qui sont dû à la non prise en compte d’une stratégie de chaine logistique qui peut faire face aux évènements imprévus.A cet égard, les praticiens et les universitaires sont mis au défi d'améliorer la résilience des chaînes logistiques. Les progrès technologiques récents, en particulier l'industrie 4.0, laissent envisager des possibilités prometteuses pour atténuer les risques liés à la chaîne logistique, comme ceux de la pandémie de la COVID-19.Cependant, la littérature manque d'une analyse complète du lien entre l'industrie 4.0 et la résilience de la chaîne logistique. L’objet de cet article est de monter le lien entre la chaine logistique 4.0 et la résilience et de chercher à comment gérer stratégiquement les chaines logistiques pour qu’elles soient mieux préparées aux perturbations et résiliente

Raisonnement spatial pour la prise de décision stratégique dans un jeu de stratégie en temps réel

La recherche en intelligence artificielle dans les jeux de stratégie en temps réel (RTS) fait face à plusieurs challenges. Parmi eux figure le raisonnement spatial, qui est lié à chaque aspect de l'exploitation du terrain. Les travaux de recherche récents en raisonnement spatial se focalisent principalement sur les aspects de bas niveau (réaction, tactique), et ce, sans considérer le niveau plus élevé (stratégie), dans lequel le raisonnement spatial pourrait améliorer la qualité des décisions. On propose dans ce mémoire une approche destinée à donner une plus grande importance au raisonnement spatial sur le plan stratégique dans les RTS. On souhaite construire une stratégie pour chaque partie en fonction de l'analyse du terrain effectuée sur la carte de jeu, dans le but d'augmenter la capacité d'adaptation et la polyvalence d'un bot par rapport à son environnement. Pour évaluer cette approche, on a développé une intelligence artificielle (bot) qui joue au jeu vidéo StarCraft. Un système de décision, basé sur des techniques d'intelligence artificielle, permet de générer une stratégie adaptée aux conditions de l'environnement. Le système calcule le chemin le plus court entre la principale base de chacun des deux joueurs en début de partie. Sur le chemin, un système à base de règles choisit et fortifie la région la plus prometteuse pour la réussite de l'application de la stratégie. De plus, le bot décide par lui-même, lorsque le moment propice se présente, de contre-attaquer ou de lancer une attaque sur son adversaire. D'autre part, on se distingue par la mise en place d'un écosystème de gestion des bases permettant de créer différents types de bases qui passent elles-mêmes leurs commandes selon leurs besoins. L'approche proposée a été validée à l'aide de trois expérimentations, qui démontrent son efficacité. En effet, les décisions prises sont pertinentes et montrent une forte capacité d'adaptabilité en fonction du corpus d'expérimentation. Le bot a participé à une compétition officielle organisée dans le cadre de la conférence IEEE Computational Intelligence and Games (CIG) 2016. Il s'est classé 12ème sur 16 participants et les données récoltées en contexte réel confirment le potentiel de l'approche présentée.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : intelligence artificielle, jeux vidéo de stratégie en temps réel, raisonnement spatial, décision stratégiques, StarCraft

Du Big data et de l’intelligence artificielle vers le Big contrôle de gestion

New technologies are changing our society, how we make management and at the same time, the roles and missions of the Management Controller. Then it is important to note that Big Data and artificial intelligence constitute a base and a fundamental lever in the process of developing the profession of the management control that they must imperatively integrate them.  The objective of this research is to analyze the impact of the integration of artificial intelligence and the Big Data on the profession of the management controller.  In order to achieve the aforementioned research objective, it is crucial to adress the central question of this study, which is as follows: what is the impact of Big data technology and Artificial intelligence on management control?. For this, research largely based on exiting theories are proposed, more a qualitative study via no and semi- structured interviews have been started with management controllers, marketing specialists and information systems as well as.  Our results show that the integration of Big Data and Artificial intelligence technology is both an opportunity and a threat for the management controller who must be proactive if he wishes to maintain his roles and place in the organization. Our results also show that the Big Data and artificial intelligence technology will create radical upheavals for management control function, so for the role and missions of management controllers. Regarding future evolutions, management controllers are globally informed that their missions may be influenced by these two technologies. Nevertheless, these results can’t be generalized due to limited data, given the lack of a comprehensive representation of various industries. Also, part of our reflections being made on future events. This part of our analyzes is therefore not based on proven facts. It will be necessary as a result of the implementation of these technology to study their actual impacts on the missions of the missions of the Management Controller.   Keywords: Management Controller, Artificial intelligence, Big Data, Business partner, Big management control JEL Classification :  L25,M15,O33 Paper type : Empirical ResearchLes nouvelles technologies changent notre société, la manière avec laquelle nous faisons le Management et par la même occasion, les rôles et les missions du contrôleur de gestion.  Alors il est question de noter que les technologies du Big Data et de l’intelligence artificielle constituent un socle et un levier fondamental dans le processus de développement du métier des contrôleurs de gestion qu’ils doivent impérativement les intégrer. C’est dans ce sens que s’inscrit l’objectif de cette recherche, ce travail a pour finalité d’analyser l’impact de l’intégration des technologies de l’intelligence artificielle et du Big Data sur le métier des contrôleurs de gestion. En effet, pour atteindre l’objectif de la recherche déjà mentionné, il est important de répondre à la question centrale de cette recherche qui est la suivante : “ Quelle est l'influence de la technologie du Big data et de l’intelligence artificielle sur le contrôle de gestion ?”. Pour cela, des recherches basées en grande partie sur des théories existantes sont proposées, plus une étude qualitative via des interviews non et semi-structurées ont été entamées avec les contrôleurs de gestions, des spécialistes en marketing et avec des experts en système d’information aussi. Nos résultats montrent que l’intégration de la technologie de l’intelligence artificielle et du Big Data constituent à la fois une opportunité et une menace pour le Contrôleur de gestion qui doit être proactif s’il souhaite maintenir ses rôles et sa place dans l’organisation. Ils montrent également que les technologies du Big Data et de l’intelligence artificielle vont créer des bouleversements radicaux au niveau du contrôle de gestion et donc au niveau du rôle et des missions des contrôleurs de gestion. Concernant les évolutions futures, les contrôleurs sont globalement informés que leurs missions risquent d’être influencées par ces deux technologies. Ils voient d’un bon œil le fait de se comporter dans le futur comme un véritable business Partner en réalisant des tâches de conseils et de créatrices d’Added Value (valeur ajoutée).  Néanmoins, ces résultats ne peuvent être généralisés en raison de données limitées, vue l’absence d’une représentation exhaustive des différents secteurs d’activité. Aussi, une partie de nos réflexions étant effectuée sur des évènement futurs. Cette partie de nos analyses n’est donc pas basée sur des faits avérés. Il conviendra à la suite de l’implantation de ces technologies d’étudier leurs impacts réels sur les missions du contrôleur de gestion.   Mots-clés : Contrôleur de gestion, L’intelligence artificielle, Big Data, Business Partner, Big contrôle de gestion. Classification JEL :  L25, M15, O33 Type de l’article : Article Empirique

L'intelligence artificielle : une certaine intelligence du social

Sociologie des techniquesDu point de vue d’une sociologie de la connaissance, la recherche contemporaine en intelligence artificielle tire son originalité de l’intérêt porté à la modélisation de la connaissance ordinaire, ce savoir engagé dans la vie de tous les jours (ex. aller l’épicerie, prendre son petit déjeuner). Les entreprises Facebook ou Google, le fameux GAFAM ainsi que les services de musique et de vidéos en ligne capturent et modélisent les faits et gestes du quidam afin de remettre les résultats de leurs calculs en jeu dans cette même vie courante. La recherche en IA porte également sur la mise en forme de savoirs savants et professionnels tout comme durant les années 1960 et 1970, mais cette thèse ne s’y intéressera pas. Dans le cadre d’une sociologie des sciences et des techniques, je me questionne sur ce que nous, en tant que civilisation occidentale, faisons du développement technologique, du monde que nous construisons à l’aide des diverses techniques. Ma préoccupation ne porte pas sur les choix des objets privilégiés par la recherche des laboratoires publics et privés, mais sur les usages, les débouchés selon la question très générale : en quoi telle technique modifie-t-elle ou non notre façon de vivre ? Or, cette question relève d’un exercice de prospective dans la mesure où bien souvent nous ne possédons pas assez de recul sur ces techniques. Elle demeure malgré tout une préoccupation d’arrière-plan de mes questions de recherche. En effet, ces modèles d’apprentissage machine, trouveraient-ils leur place au sein d’une civilisation qui n’accorderait pas autant d’importance à l’efficacité, à la productivité, à la rentabilité, à la science ou encore au travail ? Aussi, viennent-ils entériner l’ordre établi ou bien offrent-ils de nouvelles possibilités d’existence ? Comprendre minimalement l’artefact d’un point de vue technique et saisir du point de vue de la sociologie la façon dont les chercheurs pensent leurs objets nous éclaire sur les catégories de pensées principales qui orientent ces usages et le cas échéant sur les éventuels effets sociétaux. En l’occurrence, l’idée de modéliser de nombreuses activités de la vie quotidienne repose sur une représentation à priori de celle-ci de la part de chercheurs localisés socialement par leur profession et plus généralement leurs relations sociales diverses. Quelle est cette représentation et comment est-elle opérationnalisée dans les modèles ? Posée autrement, de quels rapports au monde témoignent ingénieurs et informaticiens par l’intermédiaire de leurs connaissances professionnelles, savantes et ordinaires ? Ainsi, dans cette thèse, mon travail se ramène à informer de la dimension sociale propre à la technique étudiée. À partir d’entretiens auprès de chercheurs en IA, la question de recherche est la suivante : quels sont les savoirs et raisonnements chez les chercheurs au fondement de l’élaboration des algorithmes relevant de l’intelligence artificielle contemporaine et qui construisent une représentation opératoire particulière de la vie sociale ? Exprimée en terme sociologique, cette question devient : en quoi les modèles d'apprentissage sont-ils un nouveau « modèle concret de connaissance » pour les usagers et informaticiens selon le concept développé par le sociologue Gilles Houles ? Les modèles dits d’apprentissage sous-tendent une conception relationnelle de la constitution de la connaissance humaine et d’un rapport à la réalité médié par l’action comme moyen d’actualisation de cette connaissance. Résumé simplement, le concept sociologique de « modèle concret de connaissance » objective les deux modalités d’existence de la vie humaine que nous retrouvons empiriquement sous deux concepts informatiques : symbolique (leur modèle mathématique) et l’action ou « l’agent informatique » ou « celui qui agit », que ce concept soit mobilisé ou non par les chercheurs. En somme, ces modèles en relation les uns avec les autres et matérialisés dans les objets dits connectés ou « smart » (ex. téléphones, électroménagers) forment un schéma opératoire organisateur de la vie sociale. Ce côté opératoire repose sur la position de « tiers médiateur » ou de « mémoire sociale technicisée » dans les relations humains-humains via machines. Je m'appuierai sur le concept de mémoire sociale et de morphologie sociale développée par le sociologue Maurice Halbwachs. Autrement dit, ce réseau d’objets connectés et d’êtres humains se ramène à l’instauration d’un cadre cognitif collectif particulier, issu des représentations sociales de groupes professionnels précis, mais mises en jeu dans la vie courante de tous, soit une institutionnalisation en cours. En effet, la diffusion et l’adoption des modèles découlent d’un processus de reconnaissance publique de savoirs sous-jacents et déjà institutionnalisés, pour l'essentiel, les mathématiques et l’ingénierie, le savoir implicite des « sciences de la gestion » et un savoir dit « scientifique » par les chercheurs. Plus précisément, le processus en cours consiste en l’institution d’êtres humains et de machines apprenantes en liens permanents via les objets connectés (« Internet of Things »). Au final, elle consiste en une mise en réseau des « régularités sociales » obtenues par classifications et régressions effectuées par les détenteurs des données. Je parlerai d'une « morphologie sociotechnique » ou d’une « configuration sociotechnique ». À la figure du robot polyvalent anthropomorphique censé condenser toute la mise en pratique du savoir sur l’IA, se substitue celle de relations sociales informatisées comme lieux du maintien des liens entre êtres humains par un concentré de savoirs et idées hétérogènes tels qu'un être humain ayant besoin d'aide ou la nécessité de la créativité par exemple. À l’usage, s’établit un type de lien social entre êtres humains via les machines pris entre la réduction propre à tout modèle de l’objet sur lequel il porte, la flexibilité qu’offre la possibilité d’ajustement (le côté « learning ») et le sens donné à l’action par l’utilisateur lambda. L’idéologie comme « mode de connaissance » du réseau sociotechnique est partie prenante de cette institutionnalisation en cours. Elle offre un cadre cognitif qui remet en cause la diversité produite par la division habituelle du travail sémantique au sein des ensembles sociaux en fournissant un modèle de légitimité, soit le discours du « partage ». L’accent mis par cette thèse sur les « sciences de la gestion » et la notion de réseau l’inscrit dans le prolongement des études des trente dernières années sur cette « société informationnelle » de Manuel Castells, une « nouvelle représentation générale des sociétés » en réseau en suivant Luc Boltanski ou encore « l’esprit gestionnaire » qui s’empara des fonctionnaires d’État selon le sociologue Albert Ogien.From the point of view of a sociology of knowledge, contemporary research in Artificial Intelligence (AI) draws its originality by its interest in the modeling of ordinary knowledge, that knowledge engaged in everyday life. The companies Facebook or Google, the so-called GAFAM, as well as online music and video services, capture and model the facts and gestures of the average person in order to put the results of their calculations back into play in its very everyday life. The research in AI also deals with academic and professional knowledge as it did in the 1960s and 1970s, but this thesis will not focus on it. Within the framework of a sociology of science and technology, I question what We, as the Western civilization, do with technological development, about the world we build with the help of various techniques. My concern is not with the choice of research objects privileged by public and private laboratories, but with the uses, the outlets according to the very general question: In what way does such a technique modify or not our way of living? Now, this question is an exercise in foresight insofar as we often do not have enough hindsight on these techniques. Nevertheless, it remains a background concern of my research. Indeed, would these machine learning models find their place in a civilization that would not give as much importance to efficiency, productivity, profitability, science or work? Also, do they endorse the established social organization, or do they offer new possibilities of existence? Understanding the artifact minimally from a technical perspective and grasping from a sociological point of view the way in which researchers think about their objects sheds light on the main categories of thought that guide these uses and, if applicable, on the possible societal effects. In this case, the idea of modeling many activities of daily life is based on an a priori representation of it by researchers who are socially situated by their profession. What is this representation and how is it operationalized in the models? Put differently, what relationships to the world do engineers and computer scientists have through their professional, academic and ordinary knowledge? Thus, in this thesis, my work comes down to informing the social dimension specific to the studied technique. Based on interviews with AI researchers, the question is as follows: What is the knowledge and reasoning of the researchers at the core of the algorithms of contemporary artificial intelligence and which build a specific operational representation of social life? Expressed in sociological terms, this question becomes: In what way are learning models a new "concrete model of knowledge" for users et researchers according to the concept developed by the sociologist Gilles Houles? The so-called learning models underlie a relational constitution of human knowledge and of a relation to reality mediated by actions as a means of actualization of this knowledge. Summarized simply, the sociological concept of "concrete model of knowledge" objectifies the two modalities of existence of the human life that we find empirically under two computing concepts: symbolic (their mathematical model) and the “action” as "the computing agent" or "the one who acts", whether this concept is used or not by the researchers. In sum, these models in relation to each other and materialized in the notorious connected or "smart" objects (e.g. telephones, household appliances) turn social life into a sociotechnical network. Its operational side relies on the position of "third-party intermediary" or "technical social memory" in human-human relations via machines. I will draw upon the concept of "social memory" and "social morphology" developed by the sociologist Maurice Halbwachs. In other words, this network of connected objects and human beings comes down to the establishment of a particular collective cognitive framework, stemming from the social representations of specific professional groups, but put into play in the everyday life of all, that is to say an institutionalization in progress. Indeed, the diffusion and adoption of the models stem from a process of public recognition of underlying and already institutionalized knowledge, essentially mathematics and engineering, the implicit knowledge of the "management sciences" and a knowledge called "scientific" by researchers. More precisely, the process underway consists in the institution of human beings and learning machines in permanent links via connected objects ("Internet of Things"). In the end, it consists in the networking of "social regularities" obtained by classifications and regressions carried out by the data's owners. I will speak of a "sociotechnical morphology" or a "sociotechnical configuration". The figure of the anthropomorphic multipurpose robot, which is supposed to condense all the practical application of knowledge on AI, is replaced by that of computerized social relations as places where links between human beings are maintained by a concentration of heterogeneous knowledge and ideas, such as a human being in need of help or the need for creativity, for example. In use, a type of social link between human beings via the machines is established, caught between the reduction proper to any modelling of the object on which it concerns, the flexibility offered by the possibility of adjustment (the "learning" side) and the meaning given to the action by the lambda user. Ideology as a "mode of knowledge" of the socio-technical network is part of this ongoing institutionalization. It offers a cognitive framework that challenges the diversity produced by the usual division of semantic labor within social groups by providing a model of legitimacy, namely the discourse of "sharing". The emphasis placed by this thesis on the "management sciences" and the notion of network places it in the continuity of the studies of the last thirty years on this "informational society" of Manuel Castells, a "new general representation of societies" into a network according to Luc Boltanski, or the "managerial spirit" which took hold of the State civil servants according to the sociologist Albert Ogie

Ethique, droits et devoirs dans le numérique universitaire - La collection numérique – N°24

Ce n°24 de La Collection numérique édité par l\u27AMUE traite d\u27éthique et de numérique. Les établissements d’enseignement supérieur assument depuis le passage aux compétences élargies la responsabilité de la mise en œuvre d’une stratégie numérique conforme à la législation européenne. A cet effet, l’association VP-Num joue son rôle depuis sa création en 2016, d’échanges et de diffusion des bonnes pratiques entre les établissements qui, par leur taille, leurs moyens, leur expertise, leurs ressources humaines et leur priorisation ne sont pas pareillement outillés pour répondre aux enjeux du numérique. en matière de recherche, d’enseignement et d’administration

Rapport d\u27activité du CNRS 2022

Le 1er janvier 2022, la France prenait pour six mois la présidence du Conseil de l’Union européenne (PFUE). Quel bilan faites-vous des actions menées pour le monde de la recherche ? Nous avions souhaité mettre la science à l’honneur au cours de cette PFUE. Cette présidence française a été tristement marquée par la guerre en Ukraine, aux portes de l’Union européenne (le CNRS a soutenu l’aide d’urgence aux collègues ukrainiens à travers le programme PAUSE porté par le Collège de France) et s’est déroulée dans un contexte de lourdes tensions géopolitiques et économiques, et des enjeux climatiques, numériques, sanitaires exacerbés. Le CNRS a néanmoins organisé neuf événements, labellisés « PFUE » par le ministère, sur la science ouverte, l’égalité femmes-hommes, les ambitions quantiques, l’IA pour l’industrie et la société, le Conseil européen de la recherche (ERC), l’attractivité européenne, les régions et l’Europe, la recherche collaborative pour créer des leaders européens et un nouveau partenariat scientifique Afrique-Europe