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    Une approche Multi-agents Ă  Architecture P2P pour l'apprentissage collaboratif

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    Les SystĂšmes multi-agents ou SMA proposent une approche originale de conception de systĂšmes intelligents et coopĂ©ratifs. Ils se caractĂ©risent par la distribution du contrĂŽle global du systĂšme et par la prĂ©sence d'agents autonomes Ă©voluant dans un environnement partagĂ© et dynamique. De plus, il existe plusieurs interdĂ©pendances entre les buts des agents, leurs capacitĂ©s et les ressources qu'ils utilisent, donc afin d'Ă©viter d'Ă©ventuels conflits, de favoriser la synergie des activitĂ©s des agents et de partager les ressources de l environnement commun, il est important que les agents coordonnent leurs actions. Nous nous sommes intĂ©ressĂ©s, dans le cadre de cette thĂšse, au dĂ©ploiement des systĂšmes multi-agents sur une architecture pair Ă  pair (Peer-to-Peer ou P2P) et ceci dans le but d Ă©tablir la communication entre ces agents et les relier entre eux. Cependant, du fait de la nature dynamique des systĂšmes P2P oĂč chaque pair peut apparaĂźtre et disparaĂźtre Ă  tout moment, des nouveaux problĂšmes se posent pour la coordination d agents nĂ©cessitant des mĂ©canismes de coordination adaptĂ©s au contexte spĂ©cifique des P2P. Pour cela, nous avons proposĂ© une mĂ©thode de formation de groupe comme solution Ă  ces problĂšmes. Nous nous sommes intĂ©ressĂ©s ensuite Ă  l application des systĂšmes multi-agents Ă  architecture P2P au domaine d apprentissage collaboratif en ligne oĂč des apprenants contribuent aux apprentissages du groupe, et en retour, le groupe contribue Ă  ceux des apprenants et c est la cohĂ©rence du collectif qui permet d atteindre l objectif. Cependant, l apprentissage collaboratif Ă  distance implique des nouveaux rĂŽles pour l enseignant ainsi que pour les apprenants. Il est donc essentiel de dĂ©finir ces rĂŽles pour identifier les besoins qui en dĂ©coulent pour pouvoir intĂ©grer Ă  l outil informatique des fonctionnalitĂ©s afin de satisfaire ces besoins. En effet, il est essentiel de fournir aux enseignants et apprenants la possibilitĂ© d avoir des informations sur la progression de leur apprentissage ainsi que sur les niveaux de collaboration et de sociabilitĂ© de chaque apprenant et du groupe. Enfin, nous avons proposĂ©, comme application de nos travaux, un systĂšme appelĂ© COLYPAN (COllaborative Learning sYstem for Project mANagment) conçu pour l apprentissage Ă  distance et de façon collaborative de la gestion des projets.Multi-Agents systems (MAS) propose an original approach to design intelligent and cooperative systems. They are characterized by the distribution of the overall system control and the presence of autonomous agents operating in a shared and dynamic environment. In addition, there are many interdependencies between: agents' goals, their abilities and used resources. So, in order to avoid possible conflicts, promote synergy of agents activities and share resources of the common environment, it is important that the agents coordinate their actions. We are interested, in the context of this thesis, in the deployment of multi-agents systems on Peer-to-Peer (P2P) networks in order to establish communication between these agents. However, because of the dynamic nature of P2P systems where each peer may appear and disappear at any time, new problems arise concerning the coordination of agents. Thus, coordination mechanisms adapted to the specific context of P2P are required. For that, we have proposed a group formation method to solve these problems. Then, we were interested in the usage of multi-agents systems with P2P architecture in the field of collaborative e-learning. In such applications, each learner contributes in the learning process of the group, and in return, the group contributes in the learning process of its members. The consistency of the whole group allows to achieve the goal. However, collaborative e-learning implies new roles for teachers as well as for learners. It is therefore essential to define these roles in order to identify the users needs and integrate, in the platform, the functionalities that allows us to satisfy such needs. Indeed, it is essential to provide teachers and learners with the opportunity to obtain information about the progress of their learning processes as well as the level of collaboration and sociability of each learner in the group. Finally, we have proposed, as an application of our work, a system called COLYPAN (COllaborative Learning sYstem for Project management) designed for the collaborative e-Learning project management.DUNKERQUE-SCD-Bib.electronique (591839901) / SudocSudocFranceF

    La géosimulation orientée agent : un support pour la planification dans le monde réel

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    La planification devient complexe quand il s’agit de gĂ©rer des situations incertaines. PrĂ©dire de façon prĂ©cise est une tĂąche fastidieuse pour les planificateurs humains. L’approche Simulation-Based Planning consiste Ă  associer la planification Ă  la simulation. Chaque plan gĂ©nĂ©rĂ© est simulĂ© afin d’ĂȘtre testĂ© et Ă©valuĂ©. Le plan le plus appropriĂ© est alors retenu. Cependant, le problĂšme est encore plus complexe lorsque viennent s’ajouter des contraintes spatiales. Par exemple, lors d’un feu de forĂȘt, des bulldozers doivent construire une ligne d’arrĂȘt pour arrĂȘter la propagation des feux. Ils doivent alors tenir compte non seulement de l’avancĂ©e des feux mais aussi des caractĂ©ristiques du terrain afin de pouvoir avancer plus facilement. Nous proposons une approche de gĂ©osimulation basĂ©e sur les agents et qui a pour but d’assister la planification dans un espace rĂ©el, Ă  large Ă©chelle gĂ©ographique et surtout Ă  forte composante spatiale. Un feu de forĂȘt est un problĂšme typique nĂ©cessitant une planification dans un monde rĂ©el incertain et soumis Ă  de fortes contraintes spatiales. Nous illustrons donc notre approche (nommĂ©e ENCASMA) sur le problĂšme des feux de forĂȘts. L’approche consiste Ă  Ă©tablir un parallĂ©lisme entre l’Environnement RĂ©el ER (p.ex. une forĂȘt incendiĂ©e) et un Environnement de Simulation ES (p.ex. une reproduction virtuelle de la forĂȘt incendiĂ©e). Pour garantir un niveau acceptable de rĂ©alisme, les donnĂ©es spatiales utilisĂ©es dans l’ES doivent absolument provenir d’un SIG (SystĂšme d’information GĂ©ographique). Les planificateurs rĂ©els comme les pompiers ou les bulldozers sont simulĂ©s par des agents logiciels qui raisonnent sur l’espace modĂ©lisĂ© par l’ES. Pour une meilleure sensibilitĂ© spatiale (pour tenir compte de toutes les contraintes du terrain), les agents logiciels sont dotĂ©s de capacitĂ©s avancĂ©es telles que la perception. En utilisant une approche par gĂ©osimulation multiagent, nous pouvons gĂ©nĂ©rer une simulation rĂ©aliste du plan Ă  exĂ©cuter. Les dĂ©cideurs humains peuvent visualiser les consĂ©quences probables de l’exĂ©cution de ce plan. Ils peuvent ainsi Ă©valuer le plan et Ă©ventuellement l’ajuster avant son exĂ©cution effective (sur le terrain). Quand le plan est en cours d’exĂ©cution, et afin de garantir la cohĂ©rence des donnĂ©es entre l’ER et l’ES, nous gardons trace sur l’ES des positions (sur l’ER) des planificateurs rĂ©els (en utilisant les technologies du positionnement gĂ©orĂ©fĂ©rencĂ©). Nous relançons la planification du reste du plan Ă  partir de la position courante de planificateur rĂ©el, et ce de façon pĂ©riodique. Ceci est fait dans le but d’anticiper tout problĂšme qui pourrait survenir Ă  cause de l’aspect dynamique de l’ER. Nous amĂ©liorons ainsi le processus classique de l’approche DCP (Distributed Continual Planning). Enfin, les agents de l’ES doivent replanifier aussitĂŽt qu’un Ă©vĂ©nement imprĂ©vu est rapportĂ©. Étant donnĂ© que les plans gĂ©nĂ©rĂ©s dans le cas Ă©tudiĂ© (feux de forĂȘts) sont essentiellement des chemins, nous proposons Ă©galement une approche basĂ©e sur la gĂ©osimulation orientĂ©e agent pour rĂ©soudre des problĂšmes particuliers de Pathfinding (recherche de chemin). De plus, notre approche souligne les avantages qu’apporte la gĂ©osimulation orientĂ©e agent Ă  la collaboration entre agents humains et agents logiciels. Plus prĂ©cisĂ©ment, elle dĂ©montre : ‱ Comment la cognition spatiale des agents logiciels sensibles Ă  l’espace peut ĂȘtre complĂ©mentaire avec la cognition spatiale des planificateurs humains. ‱ Comment la gĂ©osimulation orientĂ©e agent peut complĂ©menter les capacitĂ©s humaines de planification lors de la rĂ©solution de problĂšmes complexes. Finalement, pour appliquer notre approche au cas des feux de forĂȘts, nous avons utilisĂ© MAGS comme plate-forme de gĂ©osimulation et Prometheus comme simulateur du feu. Les principales contributions de cette thĂšse sont : 1. Une architecture (ENCASMA) originale pour la conception et l’implĂ©mentation d’applications (typiquement des applications de lutte contre les dĂ©sastres naturels) dans un espace gĂ©ographique rĂ©el Ă  grande Ă©chelle et dynamique. 2. Une approche basĂ©e sur les agents logiciels pour des problĂšmes de Pathfinding (recherche de chemin) particuliers (dans un environnement rĂ©el et Ă  forte composante spatiale, soumis Ă  des contraintes qualitatives). 3. Une amĂ©lioration de l’approche de planification DCP (plus particuliĂšrement le processus de continuitĂ©) afin de remĂ©dier Ă  certaines limites de la DCP classique. 4. Une solution pratique pour un problĂšme rĂ©el et complexe : la lutte contre les feux de forĂȘts. Cette nouvelle solution permet aux experts du domaine de mieux planifier d’avance les actions de lutte et aussi de surveiller l’exĂ©cution du plan en temps rĂ©el.Planning becomes complex when addressing uncertain situations. Accurate predictions remain a hard task for human planners. The Simulation-Based Planning approach consists in associating planning and simulation. Each generated plan is simulated in order to be tested and evaluated. The most appropriate plan is kept. The problem is even more complex when considering spatial constraints. For example, when fighting a wildfire, dozers build a firebreak to stop fire propagation. They have to take into account not only the fire spread but also the terrain characteristics in order to move easily. We propose an agent-based geosimulation approach to assist such planners with planning under strong spatial constraints in a real large-scale space. Forest fire fighting is a typical problem involving planning within an uncertain real world under strong spatial constraints. We use this case to illustrate our approach (ENCASM). The approach consists in drawing a parallel between the Real Environment RE (i.e. a forest in fire) and the Simulated Environment SE (i.e. a virtual reproduction of the forest). Spatial data within the SE should absolutely come from a GIS (Geographic Information System) for more realism. Real planners such as firefighters or dozers are simulated using software agents which reason about the space of the SE. To achieve a sufficient spatial awareness (taking into account all terrain’s features), agents have advanced capabilities such as perception. Using a multiagent geosimulation approach, we can generate a realistic simulation of the plan so that human decision makers can visualize the probable consequences of its execution. They can thus evaluate the plan and adjust it before it can effectively be executed. When the plan is in progress and in order to maintain coherence between RE and SE, we keep track in the SE of the real planners’ positions in the RE (using georeferencing technologies). We periodically replan the rest of the plan starting from the current position of the real planner. This is done in order to anticipate any problem which could occur due to the dynamism of the RE. We thus enhance the process of the classical Distributed Continual Planning DCP. Finally, the agents must replan as soon as an unexpected event is reported by planners within the RE. Since plans in the studied case (forest fires) are mainly paths, we propose a new approach based on agent geosimulation to solve particular Pathfinding problems. Besides, our approach highlights the benefits of the agent-based geo-simulation to the collaboration of both humans and agents. It thus shows: ‱ How spatial cognitions of both spatially aware agents and human planners can be complementary. ‱ How agent-based geo-simulation can complement human planning skills when addressing complex problems. Finally, when applying our approach on firefighting, we use MAGS as a simulation platform and Prometheus as a fire simulator. The main contributions of this thesis are: 1. An original architecture (ENCASMA) for the design and the implementation of applications (typically, natural disasters applications) in real, dynamic and large-scale geographic spaces. 2. An agent-based approach for particular Pathfinding problems (within real and spatially constrained environments and under qualitative constraints). 3. An enhancement of the DCP (particularly, the continual process) approach in order to overcome some limits of the classical DCP. 4. A practical solution for a real and complex problem: wildfires fighting. This new solution aims to assist experts when planning firefighting actions and monitoring the execution of these plans

    Géosimulation multi-niveau de phénomÚnes complexes basés sur les multiples interactions spatio-temporelles de nombreux acteurs : développement d'un outil générique d'aide à la décision pour la propagation des zoonoses

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    Nous proposons dans cette thĂšse une nouvelle approche de gĂ©osimulation multi-niveau permettant de simuler la propagation d’une zoonose (maladie infectieuse qui se transmet des animaux aux humains) Ă  diffĂ©rents niveaux de granularitĂ©. Cette approche est caractĂ©risĂ©e entre autres par l’utilisation d’un modĂšle thĂ©orique original que nous avons nommĂ© MASTIM (Multi-Actor Spatio-Temporal Interaction Model) permettant de simuler des populations contenant un nombre considĂ©rable d’individus en utilisant des modĂšles compartimentaux enrichis. MASTIM permet de spĂ©cifier non seulement l’évolution de ces populations, mais Ă©galement les aspects relatifs aux interactions spatio-temporelles de ces populations incluant leurs dĂ©placements dans l’environnement de simulation gĂ©orĂ©fĂ©rencĂ©. Notre approche de gĂ©osimulation multi-niveau est caractĂ©risĂ©e Ă©galement par l’utilisation d’un environnement gĂ©ographique virtuel informĂ© (IVGE) qui est composĂ© d’un ensemble de cellules Ă©lĂ©mentaires dans lesquelles les transitions des diffĂ©rents stades biologiques des populations concernĂ©es, ainsi que leurs interactions peuvent ĂȘtre plausiblement simulĂ©es. Par ailleurs, nous avons appliquĂ© nos travaux de recherche au dĂ©veloppement d’outils d’aide Ă  la dĂ©cision. Nous avons acquis une premiĂšre expĂ©rience avec le dĂ©veloppement d’un outil (WNV-MAGS) dont l’objectif principal est de simuler les comportements des populations de moustiques (Culex) et des oiseaux (corneilles) qui sont impliquĂ©es dans la propagation du Virus du Nil Occidental (VNO). Nous avons par la suite participĂ© au dĂ©veloppement d’un outil gĂ©nĂ©rique (Zoonosis-MAGS) qui peut ĂȘtre utilisĂ© pour simuler la propagation d'une variĂ©tĂ© de zoonoses telles que la maladie de Lyme et le VNO. Ces outils pourraient fournir des informations utiles aux dĂ©cideurs de la santĂ© publique et les aider Ă  prendre des dĂ©cisions informĂ©es. En outre, nous pensons que nos travaux de recherche peuvent ĂȘtre appliquĂ©s non seulement au phĂ©nomĂšne de la propagation des zoonoses, mais Ă©galement Ă  d’autres phĂ©nomĂšnes faisant intervenir des interactions spatio-temporelles entre diffĂ©rents acteurs de plusieurs types.We propose in this thesis a new multi-level geosimulation approach to simulate the spread of a zoonosis (infectious disease transmitted from animals to humans) at different levels of granularity. This approach is characterized by using an original theoretical model named MASTIM (Multi-Actor Spatio-Temporal Interaction Model) which can be applied to simulate populations containing a huge number of individuals using extended compartmental models. MASTIM may specify not only the evolution of these populations, but also the aspects related to their spatio-temporal interactions, including their movements in the simulated georeferenced environment. Our multi-level geosimulation approach take advantage of an informed virtual geographic environment (IVGE) composed of a set of elementary cells in which the transitions of the different biological stages of the involved populations, as well as their interactions can be simulated plausibly. Furthermore, this approach has been applied to develop decision support tools. We got a first experience with the development of WNV-MAGS, a tool whose main purpose is to simulate the populations’ behavior of mosquitoes (Culex) and birds (crows), which are involved in the spread of West Nile Virus (WNV). We subsequently participated in the development of a generic tool (Zoonosis-MAGS) that can be used to simulate the spread of a variety of zoonoses such as Lyme disease and WNV. These tools may provide useful information to help public health officers to make informed decisions. Besides, we believe that this research can be applied not only to the spread of zoonoses, but also to other phenomena involving spatio-temporal interactions between different actors of different types

    Le transfert d'Ă©chelle

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    L'intelligence artificielle : une certaine intelligence du social

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    Sociologie des techniquesDu point de vue d’une sociologie de la connaissance, la recherche contemporaine en intelligence artificielle tire son originalitĂ© de l’intĂ©rĂȘt portĂ© Ă  la modĂ©lisation de la connaissance ordinaire, ce savoir engagĂ© dans la vie de tous les jours (ex. aller l’épicerie, prendre son petit dĂ©jeuner). Les entreprises Facebook ou Google, le fameux GAFAM ainsi que les services de musique et de vidĂ©os en ligne capturent et modĂ©lisent les faits et gestes du quidam afin de remettre les rĂ©sultats de leurs calculs en jeu dans cette mĂȘme vie courante. La recherche en IA porte Ă©galement sur la mise en forme de savoirs savants et professionnels tout comme durant les annĂ©es 1960 et 1970, mais cette thĂšse ne s’y intĂ©ressera 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 dĂ©veloppement technologique, du monde que nous construisons Ă  l’aide des diverses techniques. Ma prĂ©occupation ne porte pas sur les choix des objets privilĂ©giĂ©s par la recherche des laboratoires publics et privĂ©s, mais sur les usages, les dĂ©bouchĂ©s selon la question trĂšs gĂ©nĂ©rale : en quoi telle technique modifie-t-elle ou non notre façon de vivre ? Or, cette question relĂšve d’un exercice de prospective dans la mesure oĂč bien souvent nous ne possĂ©dons pas assez de recul sur ces techniques. Elle demeure malgrĂ© tout une prĂ©occupation d’arriĂšre-plan de mes questions de recherche. En effet, ces modĂšles d’apprentissage machine, trouveraient-ils leur place au sein d’une civilisation qui n’accorderait pas autant d’importance Ă  l’efficacitĂ©, Ă  la productivitĂ©, Ă  la rentabilitĂ©, Ă  la science ou encore au travail ? Aussi, viennent-ils entĂ©riner l’ordre Ă©tabli ou bien offrent-ils de nouvelles possibilitĂ©s 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 Ă©claire sur les catĂ©gories de pensĂ©es principales qui orientent ces usages et le cas Ă©chĂ©ant sur les Ă©ventuels effets sociĂ©taux. En l’occurrence, l’idĂ©e de modĂ©liser de nombreuses activitĂ©s de la vie quotidienne repose sur une reprĂ©sentation Ă  priori de celle-ci de la part de chercheurs localisĂ©s socialement par leur profession et plus gĂ©nĂ©ralement leurs relations sociales diverses. Quelle est cette reprĂ©sentation et comment est-elle opĂ©rationnalisĂ©e dans les modĂšles ? PosĂ©e autrement, de quels rapports au monde tĂ©moignent ingĂ©nieurs et informaticiens par l’intermĂ©diaire de leurs connaissances professionnelles, savantes et ordinaires ? Ainsi, dans cette thĂšse, mon travail se ramĂšne Ă  informer de la dimension sociale propre Ă  la technique Ă©tudiĂ©e. À partir d’entretiens auprĂšs 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 reprĂ©sentation opĂ©ratoire particuliĂšre de la vie sociale ? ExprimĂ©e en terme sociologique, cette question devient : en quoi les modĂšles d'apprentissage sont-ils un nouveau « modĂšle concret de connaissance » pour les usagers et informaticiens selon le concept dĂ©veloppĂ© par le sociologue Gilles Houles ? Les modĂšles dits d’apprentissage sous-tendent une conception relationnelle de la constitution de la connaissance humaine et d’un rapport Ă  la rĂ©alitĂ© mĂ©diĂ© par l’action comme moyen d’actualisation de cette connaissance. RĂ©sumĂ© simplement, le concept sociologique de « modĂšle concret de connaissance » objective les deux modalitĂ©s d’existence de la vie humaine que nous retrouvons empiriquement sous deux concepts informatiques : symbolique (leur modĂšle mathĂ©matique) et l’action ou « l’agent informatique » ou « celui qui agit », que ce concept soit mobilisĂ© ou non par les chercheurs. En somme, ces modĂšles en relation les uns avec les autres et matĂ©rialisĂ©s dans les objets dits connectĂ©s ou « smart » (ex. tĂ©lĂ©phones, Ă©lectromĂ©nagers) forment un schĂ©ma opĂ©ratoire organisateur de la vie sociale. Ce cĂŽtĂ© opĂ©ratoire repose sur la position de « tiers mĂ©diateur » ou de « mĂ©moire sociale technicisĂ©e » dans les relations humains-humains via machines. Je m'appuierai sur le concept de mĂ©moire sociale et de morphologie sociale dĂ©veloppĂ©e par le sociologue Maurice Halbwachs. Autrement dit, ce rĂ©seau d’objets connectĂ©s et d’ĂȘtres humains se ramĂšne Ă  l’instauration d’un cadre cognitif collectif particulier, issu des reprĂ©sentations sociales de groupes professionnels prĂ©cis, mais mises en jeu dans la vie courante de tous, soit une institutionnalisation en cours. En effet, la diffusion et l’adoption des modĂšles dĂ©coulent d’un processus de reconnaissance publique de savoirs sous-jacents et dĂ©jĂ  institutionnalisĂ©s, pour l'essentiel, les mathĂ©matiques et l’ingĂ©nierie, le savoir implicite des « sciences de la gestion » et un savoir dit « scientifique » par les chercheurs. Plus prĂ©cisĂ©ment, le processus en cours consiste en l’institution d’ĂȘtres humains et de machines apprenantes en liens permanents via les objets connectĂ©s (« Internet of Things »). Au final, elle consiste en une mise en rĂ©seau des « rĂ©gularitĂ©s sociales » obtenues par classifications et rĂ©gressions effectuĂ©es par les dĂ©tenteurs des donnĂ©es. Je parlerai d'une « morphologie sociotechnique » ou d’une « configuration sociotechnique ». À la figure du robot polyvalent anthropomorphique censĂ© condenser toute la mise en pratique du savoir sur l’IA, se substitue celle de relations sociales informatisĂ©es comme lieux du maintien des liens entre ĂȘtres humains par un concentrĂ© de savoirs et idĂ©es hĂ©tĂ©rogĂšnes tels qu'un ĂȘtre humain ayant besoin d'aide ou la nĂ©cessitĂ© de la crĂ©ativitĂ© par exemple. À l’usage, s’établit un type de lien social entre ĂȘtres humains via les machines pris entre la rĂ©duction propre Ă  tout modĂšle de l’objet sur lequel il porte, la flexibilitĂ© qu’offre la possibilitĂ© d’ajustement (le cĂŽtĂ© « learning ») et le sens donnĂ© Ă  l’action par l’utilisateur lambda. L’idĂ©ologie comme « mode de connaissance » du rĂ©seau sociotechnique est partie prenante de cette institutionnalisation en cours. Elle offre un cadre cognitif qui remet en cause la diversitĂ© produite par la division habituelle du travail sĂ©mantique au sein des ensembles sociaux en fournissant un modĂšle de lĂ©gitimitĂ©, soit le discours du « partage ». L’accent mis par cette thĂšse sur les « sciences de la gestion » et la notion de rĂ©seau l’inscrit dans le prolongement des Ă©tudes des trente derniĂšres annĂ©es sur cette « sociĂ©tĂ© informationnelle » de Manuel Castells, une « nouvelle reprĂ©sentation gĂ©nĂ©rale des sociĂ©tĂ©s » en rĂ©seau 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
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