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La société est biaisée, et cela biaise les IA… voici des pistes de solutions pour une IA vertueuse et une société plus inclusive

LLa société est biaisée, et cela biaise les IA… voici des pistes de solutions pour une IA vertueuse et une société plus inclusive

Les données utilisées pour entraîner les IA reflètent les stéréotypes et les préjugés de la société, par exemple envers des groupes sous-représentés. Pour conserver la confidentialité de données sensibles, comme les données de santé, tout en garantissant qu’elles ne sont pas biaisées, il faut adapter les méthodes d’apprentissage.

Plusieurs scandales ont éclaté ces dernières années, mettant en cause des systèmes d’aide à la décision basés sur l’intelligence artificielle (IA) qui produisent des résultats racistes ou sexistes.

C’était le cas, par exemple, de l’outil de recrutement d’Amazon qui exhibait des biais à l’encontre des femmes, ou encore du système guidant les soins hospitaliers dans un hôpital américain qui privilégiait systématiquement les patients de couleur blanche par rapport aux patients noirs. En réponse au problème de biais dans l’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique, des législations ont été proposées, telles que le AI Act dans l’Union européenne, ou le National AI Initiative Act aux États-Unis.

Un argument largement repris concernant la présence de biais dans l’IA et les modèles d’apprentissage automatique est que ces derniers ne font que refléter une vérité de terrain : les biais sont présents dans les données réelles. Par exemple, des données de patients ayant une maladie touchant spécifiquement les hommes résultent en une IA biaisée envers les femmes, sans que cette IA soit pour autant incorrecte.

Si cet argument est valide dans certains cas, il existe de nombreux cas où les données ont été collectées de manière incomplète et ne reflètent pas la diversité de la réalité terrain, ou encore des données qui incluent des cas statistiquement rares et qui vont être sous-représentés, voire non représentés dans les modèles d’apprentissage automatique. C’est le cas, par exemple, de l’outil de recrutement d’Amazon qui exhibait un biais envers les femmes : parce que les femmes travaillant dans un secteur sont statistiquement peu nombreuses, l’IA qui en résulte rejette tout simplement les candidatures féminines.

Et si plutôt que refléter, voire exacerber une réalité actuelle dysfonctionnelle, l’IA pouvait être vertueuse et servir à corriger les biais dans la société, pour une société plus inclusive ? C’est ce que proposent les chercheurs avec une nouvelle approche : l’« apprentissage fédéré ».

Vers une IA décentralisée

Les systèmes d’aide à la décision basés sur l’IA se basent sur des données. En effet, dans les approches classiques d’apprentissage automatique, les données provenant de plusieurs sources doivent tout d’abord être transmises à un dépôt (par exemple, un serveur sur le cloud) qui les centralise, avant d’exécuter un algorithme d’apprentissage automatique sur ces données centralisées.

Or ceci soulève des questions de protection des données. En effet, conformément à la législation en vigueur, un hôpital n’a pas le droit d’externaliser les données médicales sensibles de ses patients, une banque n’a pas le droit d’externaliser les informations privées des transactions bancaires de ses clients.

Par conséquent, pour mieux préserver la confidentialité des données dans les systèmes d’IA, les chercheurs développent des approches basées sur une IA dite « distribuée », où les données restent sur les sites possesseurs de données, et où les algorithmes d’apprentissage automatique s’exécutent de manière distribuée sur ces différents sites — on parle également d’« apprentissage fédéré ».

Concrètement, chaque possesseur de données (participant à l’apprentissage fédéré) entraîne un modèle local sur la base de ses propres données, puis transmet les paramètres de son modèle local à une entité tierce qui effectue l’agrégation des paramètres de l’ensemble des modèles locaux (par exemple, via une moyenne pondérée selon le volume de données de chaque participant). Cette dernière entité produit alors un modèle global qui sera utilisé par les différents participants pour effectuer leurs prédictions.

Ainsi, il est possible de construire une connaissance globale à partir des données des uns et des autres, sans pour autant révéler ses propres données et sans accéder aux données des autres. Par exemple, les données médicales des patients restent dans chaque centre hospitalier les possédant, et ce sont les algorithmes d’apprentissage fédéré qui s’exécutent et se coordonnent entre ces différents sites.

Avec une telle approche, il sera possible pour un petit centre hospitalier dans une zone géographique moins peuplée que les grandes métropoles — et donc possédant moins de données médicales que dans les grands centres hospitaliers, et par conséquent, possédant a priori une IA moins bien entraînée — de bénéficier d’une IA reflétant une connaissance globale, entraînée de manière décentralisée sur les données des différents centres hospitaliers.

D’autres cas d’applications similaires peuvent être mentionnés, impliquant plusieurs banques pour construire une IA globale de détection de fraudes, plusieurs bâtiments intelligents pour déterminer une gestion énergétique appropriée, etc.

Les biais dans l’IA décentralisée sont plus complexes à appréhender

Comparée à l’approche classique d’apprentissage automatique centralisé, l’IA décentralisée et ses algorithmes d’apprentissage fédéré peuvent, d’une part, exacerber encore plus le biais, et d’autre part, rendre le traitement du biais plus difficile.

En effet, les données locales des participants à un système d’apprentissage fédéré peuvent avoir des distributions statistiques très hétérogènes (des volumes de données différents, des représentativités différentes de certains groupes démographiques, etc.). Un participant contribuant à l’apprentissage fédéré avec un grand volume de données aura plus d’influence sur le modèle global qu’un participant avec un faible volume de données. Si ce dernier est dans d’une certaine zone géographique qui représente un groupe social en particulier, celui-ci ne sera malheureusement pas, ou très peu, reflété dans le modèle global.

Par ailleurs, la présence de biais dans les données d’un des participants à un système d’apprentissage fédéré peut entraîner la propagation de ce biais vers les autres participants via le modèle global. En effet, même si un participant a veillé à avoir des données locales non biaisées, il héritera du biais présent chez d’autres.

Et plus difficiles à corriger

De plus, les techniques classiquement utilisées pour prévenir et corriger le biais dans le cas centralisé ne peuvent pas s’appliquer directement à l’apprentissage fédéré. En effet, l’approche classique de correction du biais consiste principalement à prétraiter les données avant l’apprentissage automatique pour que les données aient certaines propriétés statistiques et ne soient donc plus biaisées ?

Or dans le cas d’une IA décentralisée et d’apprentissage fédéré, il n’est pas possible d’accéder aux données des participants, ni d’avoir une connaissance des statistiques globales des données décentralisées.

Dans ce cas, comment traiter le biais dans les systèmes d’IA décentralisée ?

Mesurer le biais de l’IA sans avoir accès aux données décentralisées

Une première étape est de pouvoir mesurer les biais des données décentralisées chez les participants à l’apprentissage fédéré, sans avoir directement accès à leurs données.

Avec mes collègues, nous avons conçu une nouvelle méthode pour mesurer et quantifier les biais dans les systèmes d’apprentissage fédéré, sur la base de l’analyse des paramètres des modèles locaux des participants à l’apprentissage fédéré. Cette méthode a l’avantage d’être compatible avec la protection des données des participants, tout en permettant la mesure de plusieurs métriques de biais.

Capturer l’interdépendance entre plusieurs types de biais, et les corriger dans l’IA décentralisée

Mais il peut aussi y avoir plusieurs types de biais démographiques, qui se déclinent selon différents attributs sensibles (le genre, la race, l’âge, etc.), et nous avons démontré qu’atténuer un seul type de biais peut avoir pour effet collatéral l’augmentation d’un autre type de biais. Il serait alors dommage qu’une solution d’atténuation du biais lié à la race, par exemple, provoque une exacerbation du biais lié au genre.

Nous avons alors proposé une méthode multi-objectifs pour la mesure complète des biais et le traitement conjoint et cohérent de plusieurs types de biais survenant dans les systèmes d’apprentissage fédéré.


Ces travaux sont le fruit d’une collaboration avec des collègues chercheurs, doctorants et stagiaires : Pascal Felber, (Université de Neuchâtel), Valerio Schiavoni (Université de Neuchâtel), Angela Bonifati (Université Lyon 1), Vania Marangozova (Université Grenoble Alpes), Nawel Benarba (INSA Lyon), Yasmine Djebrouni (Université Grenoble Alpes), Ousmane Touat (INSA Lyon).

Le projet CITADEL est soutenu par l’Agence nationale de la recherche (ANR), qui finance en France la recherche sur projets. Elle a pour mission de soutenir et de promouvoir le développement de recherches fondamentales et finalisées dans toutes les disciplines, et de renforcer le dialogue entre science et société. Pour en savoir plus, consultez le site de l’ANR.The Conversation

>> L’autrice : 

Sara Bouchenak, Professeure d’Informatique – INSA Lyon, INSA Lyon – Université de Lyon

Cet article est republié sous licence Creative Commons.

>> Lire l’article original :

The Conversation

À la recherche de l’Intelligence Artificielle | MOOC tout public

ÀÀ la recherche de l’Intelligence Artificielle | MOOC tout public

Curieux de voir comment l’intelligence artificielle réinvente notre quotidien ? Explorez ses fondements et ses impacts, découvrez comment elle influence nos habitudes tout en apprenant à la maîtriser. L’Université Jean Monnet Saint-Étienne, vous propose ce cours accessible à tout public.
Ce parcours vous immerge dans l’univers de l’intelligence artificielle à travers des outils variés tels que la génération de texte, la synthèse vocale ou la création d’images. Conçu pour sensibiliser aux enjeux de l’IA, ce cours, enrichi par des experts universitaires, place l’humain au cœur des réflexions, avec une approche responsable, sous un format ludique.

> Ce que vous allez apprendre :

  • Découvrir où se cache l’Intelligence Artificielle (IA) dans notre quotidien. Des assistants vocaux aux recommandations de streaming, l’IA est partout autour de nous, influençant la manière dont nous vivons, travaillons et apprenons.
  • Développer une compréhension des bases fondamentales de l’IA. Vous découvrirez comment fonctionnent les algorithmes d’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux.
  • Découvrir les usages de l’IA dans divers domaines professionnels, comment cette technologie transforme chaque secteur.
  • Aborder aussi les points de vigilance liés à l’IA : les risques d’hallucinations des modèles, les biais algorithmiques, les enjeux éthiques, les questions de droits d’auteur, ainsi que l’impact environnemental de cette technologie.
  • Identifier les compétences clés à acquérir pour travailler efficacement avec l’IA : la capacité à résoudre des problèmes complexes, innover avec créativité, et cultiver un sens critique affûté face aux nouvelles technologies.

> Le parcours est jalonné de 5 étapes :  

  • Le portail : pour démasquer l’IA en « Détective du quotidien »
  • Le mentor : pour s’éclairer en « Sage de l’IA »
  • La forêt des possibles : pour se transformer en « Explorateur des horizons »
  • La traversée du doute : pour devenir un « Gardien éthique de l’IA »
  • Le laboratoire : pour travailler avec l’IA en « Innovateur créatif »

Chaque module inclut des vidéos, des quiz interactifs formatifs et des exercices pratiques.

> Évaluation et certification

L’évaluation se fait via un quiz proposé à la fin de chaque module ainsi qu’un quiz final. Un Open Badge de suivi sera délivré par FUN à l’issue du cours si toutes les évaluations sont complétées.

>> Pour plus d’information, rendez-vous sur le site :

France Université Numérique

Séminaire IA : de l’intelligence artificielle dans la gestion documentaire

SSéminaire IA : de l’intelligence artificielle dans la gestion documentaire

L’Enssib a organisé les 2 et 3 octobre dernier un séminaire de rentrée sur l’intelligence artificelle (IA) proposant des conférences retransmises en direct et des ateliers à destination de ses étudiants en master 2 (mentions CEI et SIB). Intitulé « De l’intelligence artificielle dans la gestion documentaire », cet événement avait pour objectif de donner à réfléchir sur les enjeux éthiques et sociétaux de l’IA, d’éclairer les perspectives que l’IA ouvre dans le champ de la gestion documentaire et de discuter des transformations des métiers et pratiques professionnelles, face aux défis actuels et futurs.

Comme le souligne dans son introduction Nathalie Marcerou-Ramel, directrice de l’Enssib, l’Enssib poursuit son engagement autour de l’IA et « milite pour lancer des projets de formation, la plus large possible, des professionnels en poste et des futurs professionnels, aux enjeux de l’IA pour se préparer à un avenir où les outils de l’IA seront importants et vont peut-être modifier largement le cœur de nos métiers« .

Visionnez LE SEMINAIRE en replay 

 

L’Enssib s’engage également à travers ses actions de formation dédiée et à travers une programmation ouverte à tous et toutes depuis la chaîne youtube de l’Enssib.

Consultez la  chaîne YouTube 

Soigner les cancers grâce à la médecine prédictive

SSoigner les cancers grâce à la médecine prédictive

Dans le cas de cancers, les prédictions cliniques pourraient être améliorées grâce à des modèles d’intelligence artificielle. Loïc Verlingue, chercheur et médecin au Centre Léon Bérard, ainsi que son équipe nous parlent du projet SMAD-CC (pour SMArt Data for improved machine learning in Cancer Care) : ils travaillent sur les données intelligentes dans le but d’améliorer l’apprentissage automatique en cancérologie.

L’équipe de SMAD-CC est installée dans une petite maison de ville attenante au Centre Léon Bérard à Lyon. Loïc Verlingue, Dounya Bourhani et Paul Minchella se sont prêté.es au jeu du questions/réponses dans une ambiance décontractée.

Est-ce que vous pouvez nous parler du projet en quelques mots ?
Paul Michella : « Notre problématique consiste à intégrer des multi-données dans nos modèles pour aider à améliorer nos objectifs cliniques. Peut-on améliorer la qualité de vie des patients en adaptant les traitements grâce aux outils d’intelligence artificielle ?

Loïc Verlingue : « L’objectif du projet est de montrer qu’en utilisant plus de données de diverses natures, on améliore les prédictions cliniques à partir de modèles d’intelligence artificielle. Les différents types de données sont entre-autres :

  • textuelles (narratives) donc les comptes rendus de consultation que les soignants génèrent.
  • structurées qui peuvent être soit cliniques (des informations cliniques structurées) soit biologiques (des prises de sang, par exemple) ;
  • moléculaires sur des biopsies et sur le plasma issu du séquençage des cancers de nos patients (données spécifiques à l’oncologie) ;
  • d’imageries comme les scanners ou les lames anatomopathologiques, ce qui est abordé par d’autres projets du Centre Léon Bérard.

On a une belle base de données moléculaires, avec à peu près 6000 patients qui ont été séquencés dans l’essai ProfilLER, c’est un essai du Centre Léon Bérard. Mais par rapport aux 140 000 patients dont on a les données textuelles, on se rend compte qu’il y a un différentiel.

Lire l’article complet

En 2022, le projet SHAPE-Med@Lyon (Structuring one Health Approach for Personnalized Medicine in Lyon), a été lauréat du Programme d’Investissement d’Avenir 4 « ExcellencES » de France 2030. 

SHAPE-Med@Lyon est avant tout une belle réussite collective qui fédère 12 partenaires : les universités Claude Bernard Lyon 1 (UCBL) et Lumière Lyon 2, les Hospices Civils de Lyon (HCL), le Centre Léon Bérard, le Centre hospitalier Le Vinatier, VetAgro Sup, CPE Lyon, avec les organismes nationaux de recherche Inserm, CNRS, INRAE, Inria et le Centre International de Recherche sur le Cancer de l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS).

SHAPE-Med@Lyon vous propose ses « Inter-Med@Lyon » : des échanges informels avec les chercheurs-euses de ses projets lauréats. Ce mois-ci, l’Inter-Med est consacré au projet SMAD-CC porté par Loïc Verlingue, chercheur au Centre Léon Bérard et Guillaume Metzler du laboratoire ERIC.

 

Tout savoir sur le cerveau

TTout savoir sur le cerveau

Manifestation internationale, la Semaine du Cerveau revient chaque année au mois de mars. Au programme : conférences, ateliers, spectacle, portes ouvertes et rencontres, pour tout savoir de cet organe incroyable et rencontrer les scientifiques qui explorent au quotidien les mystères de notre cerveau. Depuis plusieurs décennies, les recherches sur le cerveau connaissent un essor considérable, avec des découvertes spectaculaires à toutes les échelles, de la compréhension de ses mécanismes de développement aux dernières méthodes d’imagerie permettant de visualiser l’ensemble du fonctionnement cérébral.

SSemaine du cerveau 2024 – « mon cerveau, une affaire sensible »

Pour sa 26e édition, la Semaine du Cerveau 2024 dans la Métropole de Lyon avait pour thème : « Mon cerveau : une affaire sensible ». Nos cinq sens ne se limitent pas à identifier les stimuli, mais leurs attribuent également une valeur émotionnelle. De plus, l’interprétation que fait le cerveau des informations qu’il capte dépend également de son niveau de conscience et de l’évaluation du stimulus pour le bien-être futur de l’individu. Par exemple, que se passe-t-il dans notre cerveau lorsque nous tombons amoureux lors d’une rencontre imprévue, ou bien lorsque que nous succombons à certaines addictions comme à la vue de notre téléphone portable ou d’un paquet de cigarettes ? Les mécanismes mis en jeu sont-ils les mêmes dans tous ces cas de figure ?

La mise en lumière par la recherche des mécanismes qui sous-tendent ces fonctions exige notamment une excellente connaissance de l’architecture neuronale, tant au niveau cellulaire qu’au niveau de la connectivité de l’ensemble du cerveau. C’est sur la base de ces connaissances issues de la recherche fondamentale que reposent en grande partie les approches thérapeutiques autour de pathologies comme la dépression, l’autisme ou la schizophrénie.

Les animations de la Semaine du Cerveau ont permis d’évoquer plusieurs de ces thèmes qui font l’objet de recherches particulièrement développées dans la Métropole de Lyon.

Rémi Gervais, Professeur émérite, Université Claude Bernard Lyon 1, Conseiller scientifique de la Semaine du Cerveau
Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon (Lyon 1 / CNRS / Inserm)

Chiffres-clé de cette édition : 26 événements, près de 80 scientifiques mobilisés, 1800 participants, un collectif de 11structures organisatrices.

Trois rencontres sont à revoir en ligne : 

SSemaine du cerveau 2023 – « Mon cerveau explore le monde »

La Semaine du Cerveau 2023 de la Métropole de Lyon s’est déroulée du 8 au 27 mars et s’est placée sous le thème : « Mon cerveau explore le monde ». Ce formidable organe nous permet de traiter les informations qui nous parviennent à la fois du monde extérieur et de notre monde intérieur.

Pour le monde qui nous entoure, nos sens tels la vision, l’audition, l’olfaction nous informent sur notre environnement et nous permettent d’adapter nos comportements. Cette analyse sensorielle ne repose pas uniquement sur les caractéristiques physiques des stimuli, mais également sur l’interprétation que nous en faisons en fonction de nos mémoires personnelles. Les données du monde extérieur se confrontent immanquablement à celles de notre monde intérieur. Par exemple, un sujet d’étude particulièrement développé depuis quelques années est celui de l’interprétation du regard des autres.  Il contient non seulement de l’information sur l’identité de l’émetteur mais également sur ses intentions et sur son état intérieur (joie, colère, peur…).  Une interprétation erronée du regard de l’autre pourrait être associée à certains troubles psychiatriques comme l’autisme ou la schizophrénie.

Même en absence de stimuli de notre environnement, ou d’attention soutenue, notre cerveau traite en permanence de l’information issue de notre monde intérieur. Les travaux des dernières décennies amènent les chercheurs à se demander si notre cerveau se repose vraiment. Que se passe-t-il à l’état de repos, quand nos sens semblent négliger le monde extérieur ? Que se passe-t-il lors de la concentration mentale, par exemple lorsque l’athlète, dans une immobilité parfaite, simule mentalement l’action qu’il va accomplir plus tard ? Même lors du sommeil profond notre cerveau se repose-t-il vraiment ou continue-t-il à explorer notre monde intérieur ?

Les animations de la Semaine du Cerveau 2023 ont abordé plusieurs de ces thèmes qui font l’objet de recherches particulièrement développées dans la Métropole de Lyon.

Rémi Gervais, Professeur émérite, Université Claude Bernard Lyon 1, Conseiller scientifique de la Semaine du Cerveau – Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon (Lyon 1 / CNRS / Inserm).

Chiffres clés de cette 25e édition : 18 événements en présentiels, plus de 40 scientifiques mobilisés, plus de 1200 participants, un collectif de 11structures organisatrices.

Deux rendez-vous ont été enregistrés >> Voir ou revoir les conférences :

ssemaine du cerveau 2022 – « Vos sens en question »

Vision, audition, olfaction, toucher, douleur… Notre cerveau est alimenté chaque jour par les informations transmises par les différents canaux sensoriels. C’est à partir de ces données, et de celles stockées dans notre mémoire, que nous construisons notre représentation du monde.

Mais quels sont les mécanismes qui sous-tendent au final la construction du « soi » ? C’est une question à laquelle les neurobiologistes tentent de répondre depuis plusieurs décennies. Sur le plan expérimental, la perception s’étudie à plusieurs niveaux que l’on peut appeler « bas niveau et haut niveau ».
Depuis le début du XXIe siècle, les recherches sont davantage consacrées à la perception dite de bas niveau : comment nos capteurs (rétine, oreille interne, muqueuse olfactive…) peuvent-ils interpréter les signaux du monde extérieur et transmettre les informations à notre cerveau ?

Plus récemment, les neuroanatomistes se sont intéressés au traitement dit de haut niveau, en tentant de comprendre la manière dont notre cerveau est capable de traiter des processus complexes, comme la compréhension de la parole, la reconnaissance d’un visage familier, ou encore la catégorisation, l’attention sélective et le caractère émotionnel attribué à un stimulus. Autant de mécanismes indispensables, notamment pour l’apprentissage tout au long de la vie et pour nos interactions avec les autres.
La recherche dans ce domaine s’étend maintenant à l’intelligence artificielle et à la robotique, pour la mise au point de machines autonomes et d’humanoïdes performants.

À l’étude de la perception du monde réel, s’ajoute celle des illusions d’optique et des hallucinations. D’où viennent ces déformations de nos perceptions ou de la production endogène d’images ou de parole, telles que celles observées chez le schizophrène ?

Rémi Gervais, Professeur Émérite en neurosciences, Université Claude Bernard Lyon 1, conseiller scientifique de la Semaine du Cerveau – Centre de Recherches en Neurosciences de Lyon (Lyon 1 / CNRS / Inserm / Université Jean Monnet).

<Semaine du cerveau 2021 – « Moi, mon cerveau et les autres »

Dans l’agglomération lyonnaise, la programmation 2021 était construite autour du fil rouge thématique « Moi, mon cerveau et les autres » : une formule qui résume bien l’évolution des recherches en neurosciences au cours des dernières décennies, et les défis qui animent actuellement la communauté scientifique. En effet, confrontés à l’immense complexité du cerveau, les chercheurs ont d’abord développé des approches expérimentales centrées sur l’étude des fonctions sensorielles et motrices, le « moi », jusqu’à la fin du XXe siècle : mémoire, sommeil, langage, motricité… de vastes territoires d’étude centrés sur la neurobiologie de l’individu. Depuis, les progrès en particulier expérimentaux ont permis de belles avancées dans l’étude et la compréhension du « cerveau social », qui régit nos interactions avec les autres. Par quels mécanismes partage-t-on les émotions ressenties par les autres et comment pouvons-nous deviner leurs intentions ? Certains troubles du comportement social ne seraient-ils pas associés au dérèglement de circuits neuronaux identifiables ? Plus récemment, les neurosciences s’aventurent également du côté des interfaces cerveau-ordinateur, et de l’intelligence artificielle.

Rémi Gervais, conseiller scientifique de la Semaine du Cerveau à Lyon
Professeur Émérite en neurosciences, Université Claude Bernard Lyon 1 – Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon (CNRS/Université Claude Bernard / Inserm / Université Jean Monnet)

>>> Des conférences en ligne pour nourrir votre cerveau

L’édition 2021 de la Semaine du Cerveau s’est déroulée intégralement en ligne. Les rencontres ont été enregistrées et sont disponibles sur la chaîne Youtube de Pop’Sciences. Retrouvez ci-dessous l’intégralité des thématiques et intervenants, ainsi que les liens des vidéos.

  • Changer le corps et l’espace pour sonder et changer l’esprit

Dans le contexte de la recherche en neurosciences cognitives, la réalité virtuelle (RV) offre l’opportunité de créer des situations inédites en laboratoire, tout en permettant de garder le contrôle expérimental rigoureux nécessaire pour mener à bien des expériences dans des condition pseudo-naturelles. Utilisée seule, ou couplée à des outils propres de la recherche fondamentale en neurosciences, elle ouvre la voie à une meilleure connaissance des fonctions cérébrales allant de la perception visuelle 3D, passant par le contrôle moteur, jusqu’au vécu émotionnel et son retentissement sur la distance que l’on met entre nous et les personnes qui nous entourent. Elle nous permet même de changer temporairement l’apparence de notre corps, avec des conséquences parfois sur notre pensée. Autant de puissance réveille fascination et questionnement éthique, deux compagnons inséparables pour l’avenir de l’usage de la RV en sciences. Une conférence est proposée dans le cadre du Festival Science et Manga, organisé par la Bibliothèque universitaire Sciences de l’Université Claude Bernard Lyon 1.

Intervenants : Alessandro Farné, directeur de la plateforme Neuro-Immersion du Centre de recherche en neurosciences de Lyon, et Jérôme Goffette, philosophe des sciences à l’Université Claude Bernard Lyon 1.

  • Émotions et comportement social

Quel est le lien entre reconnaissance des émotions et comportement social ? La capacité des enfants à reconnaître les émotions (transmission faciale et vocale) est un facteur essentiel pour les interactions sociales, notamment dans le contexte de pathologies génétiques. Que sait-on alors des liens entre reconnaissance des émotions, comportement social et pathologies psychiatriques ?

Intervenante : Marie-Noëlle Babinet, neuropsychologue à GénoPsy – Centre de Référence des Maladies Rares (Centre Hospitalier Le Vinatier) et doctorante au laboratoire Étude des mécanismes cognitifs

  • Binge drinking, les cerveaux qui trinquent

Le binge drinking, qui désigne des comportements le plus souvent groupaux et épisodiques de forte alcoolisation, est un phénomène largement répandu chez les adolescents et les jeunes adultes. Cette pratique, empreinte d’une forte valeur rituelle, n’est pas sans conséquences à court et à long terme sur le cerveau.

Conférence traduite en langue des signes française.

Intervenants : Marc Antoine Douchet, chargé d’études en sciences humaines et sociales, Observatoire Français des Drogues et des Toxicomanies, Fabien Gierski, maître de conférences en neuropsychologie, Université de Reims Champagne Ardenne, Benjamin Rolland, professeur des universités praticien hospitalier (PUPH), Centre Hospitalier Le Vinatier, Hospices Civils de Lyon, Centre de recherche en neurosciences de Lyon

  • Cerveau biologique et intelligence artificielle : quels rapports ?

Les algorithmes d’intelligence artificielle font désormais partie de notre quotidien. Ont-ils des similarités avec le fonctionnement du cerveau ? En quoi peuvent-ils contribuer aux recherches en neurosciences ?

Intervenants : Jérémie Mattout, chargé de recherche Inserm au sein du Centre de recherche en neurosciences de Lyon et Emanuelle Reynaud, maître de conférences à l’Université Lyon 2 et membre du laboratoire Étude des mécanismes cognitifs.

  • Une histoire d’intelligence artificielle

Depuis quelques années, on parle beaucoup de l’intelligence artificielle… comme si c’était une nouvelle révolution ! Mais est-ce vraiment le cas ? Qu’est-ce que l’IA et que bouleverse-t-elle tant ?

Intervenante : Amélie Cordier, docteure en intelligence artificielle, présidente de Lyon-iS-Ai

  • Pourquoi ma blague est tombée à l’eau ? Plongée au cœur des mécanismes de la cognition sociale et de la compréhension de l’autre

La cognition sociale est la capacité à comprendre et décoder les émotions et les intentions des autres. Gros plan sur cette fonction essentielle dans les interactions sociales par le biais d’extraits de films ou de séries discutés par des professionnels de la psychiatrie.

Intervenants : Laura Bon, neuropsychologue au Centre Hospitalier Le Vinatier, doctorante à l’Institut des Sciences Cognitives Marc Jeannerod, et Romain Tabone, psychologue au Centre Référent Lyonnais en Réhabilitation et Remédiation cognitive/Centre Hospitalier Le Vinatier

  • Ne parle pas si vite !

Comment notre cerveau s’adapte-t-il à quelqu’un qui parle avec un débit d’avalanche ? Peut-on accélérer sans limite ? Et les locuteurs du japonais, ils parlent vraiment plus vite que nous, non ? Parlent-ils donc moins longtemps pour dire la même chose ? Cet exposé vous dévoile les liens entre débit de parole et rythmes cérébraux et expliquera l’influence des différences entre langues sur la vitesse de parole.

Conférence traduite en langue des signes française.

Intervenants : Véronique Boulenger et François Pellegrino, chercheurs au laboratoire Dynamique du langage

  • Comment notre cerveau apprend-il à faire des maths ?

Les nombres sont partout autour de nous et les compétences en mathématiques deviennent primordiales dans notre société de l’information. Comment les connaissances mathématiques des enfants se construisent-elles, en partie, à travers la vie quotidienne familiale ? Comment notre cerveau arrive-t-il à résoudre sans effort un problème arithmétique tel que “2+3” ? Nous essayerons ici de répondre à ces questions en discutant de l’état des connaissances actuelles sur les neurosciences des mathématiques.

Intervenants : Andrea Diaz-Barriga Yanez, Cléa Girard et Jérôme Prado, membres du Centre de recherche en neurosciences de Lyon

  • Comment sonder les mystères de l’esprit des bébés ?

Notre nature sociale affecte la façon dont nous percevons notre environnement. Par exemple, nous voyons les visages avant toute autre chose. Quels sont les mécanismes cérébraux influençant notre vie sociale, et comment apparaissent-ils ? Des scientifiques illustreront comment les sciences cognitives révèlent les aspects les plus cachés de notre cerveau social qui se développe dès le plus jeune âge !

Intervenant : Jean-Rémy Hochmann, chercheur à l’Institut des Sciences Cognitives Marc Jeannerod

  • Sur les traces de la mémoire

Qu’est-ce que la mémoire et à quoi sert-elle ? Sous quelle forme et où conservons-nous nos connaissances, nos souvenirs, nos habiletés ? Quels sont les liens entre la mémoire et d’autres phénomènes, comme les émotions ou la musique ? Une équipe de chercheurs et chercheuses présente l’état actuel de nos connaissances sur ce sujet fascinant.

Intervenants : Hanna Chainay, Olivier Koenig, Gaën Plancher et Rémy Versace, , membres du Laboratoire Étude des Mécanismes Cognitifs

  • Cerveau et IRM en résonance !

L’essor des neurosciences s’est fait en parallèle de celui l’imagerie. Mais que voit-on sur une image d’IRM, comment est-elle faite, quel sens lui donner ? Les laboratoires d’excellence CORTEX et PRIMES vous invitent à en apprendre davantage sur les liens entre neurosciences et IRM, de la construction de l’image à son interprétation.

Intervenants : Étienne Abassi, doctorant à l’Institut des Sciences Cognitives Marc Jeannerod, Loïc Magrou post-doctorant à l’Institut Cellule Souche et Cerveau, Hélène Ratiney, chercheuse au Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé, Kevin Tse Ve Koon, maître de conférences à Lyon 1, chercheur au Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé, Magalie Viallon, physicienne médicale au CHU de Saint-Etienne, chercheuse au Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé, Fabien Chauveau, chercheur au Centre de recherche en neurosciences de Lyon.

SSemaine du cerveau 2019 – perception, action, mémoire – développement

La 21e édition de la Semaine du Cerveau à Lyon a proposé, du 5 au 20 mars 2019, une plongée dans la recherche en neurosciences, en particulier dans les domaines de la perception, de l’action, de la mémoire ou du développement.

> Les conférences : cliquez ici

> Les podcasts :

 

Intelligence artificielle et économie néolibérale : une rencontre du cycle Sciences en résonance.

IIntelligence artificielle et économie néolibérale : une rencontre du cycle Sciences en résonance.

L’intelligence artificielle, réseaux de neurones, chat GPT ou encore deep learning occupent depuis des années le devant de la scène. Ce qu’on sait moins, c’est que l’un des inspirateurs de l’intelligence artificielle, Friedrich von Hayek, est aussi l’un des principaux idéologues du néolibéralisme  et un défenseur des dictatures qui « défendent les marchés ».

Algorithmes et marchés héritent-ils d’une vision commune de notre société ? Nous vous invitons à un échange entre Pablo Jensen, spécialiste de la modélisation sociale et auteur de Deep Earnings : le néolibéralisme au cœur des réseaux de neurones et Arnaud Milanese, spécialiste du néolibéralisme, auteur de Walter Lippmann, d’un néolibéralisme à l’autre.

 

>> pour plus d’information retrouvez l’agenda sur le site :

 

 

IA et économie de l’attention

IIA et économie de l’attention

Nous nous inquiétons du potentiel de l’intelligence artificielle, mais s’inquiète-t-on assez du déclin potentiel de l’intelligence humaine et collective ?

Face au modèle économique des plateformes numériques et des réseaux sociaux, façonnés pour générer l’addiction, pour capter le plus de « temps de cerveau disponible » et cela afin de récupérer le plus de données possible sur les utilisateurs, ce sont nos capacités cognitives qui en sont directement impactées, menacées d’appauvrissement, et cela d’autant plus chez les plus jeunes.

Pourtant, il est possible de transformer ces technologies en de véritables espaces démocratiques, servant l’intelligence collective. Alors, comment faire ? Que peut faire le droit pour contrer la mainmise des grands acteurs de la Silicon Valley ?

>> Exprimez-vous sur ce sujet en rejoignant le débat en ligne de la Bibliothèque Municipale de Lyon dans le cadre du projet #NHNAI – Nouvel Humanisme au temps des Neurosciences et de l’Intelligence Artificielle et du Printemps du numérique :

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IA : prometteuse pour optimiser les parcours de soins

IIA : prometteuse pour optimiser les parcours de soins

Et s’il était possible, grâce à l’intelligence artificielle, de soulager les pressions opérationnelles des équipes soignantes et offrir une meilleure qualité de suivi aux patients en prédisant leurs parcours de soins ?​

C’est le sujet qui a occupé Alice Martin, désormais docteure, lors de sa thèse menée au laboratoire DISP – Decision and Information Systems for Production systems1. Alors que les structures de santé françaises rencontrent des difficultés structurelles, celles-ci tentent d’améliorer la prise en charge des patients notamment en cas de maladies chroniques. Pour anticiper l’évolution de la consommation des actes thérapeutiques, Alice Martin a cherché à comprendre les aspects du profil des patients à travers la donnée.

Aujourd’hui, les structures de santé rencontrent des difficultés structurelles dans l’organisation des soins et la prise en charge de leurs patients. Quelles sont-elles ?
L’accès aux soins souffre de fractures multiples : augmentation du nombre de maladies chroniques, vieillissement de la population, fracture territoriale dans l’accès aux soins médicaux, pressions financières et recherche d’efficience à tout prix… Beaucoup de structures de santé tentent de s’adapter à ces transformations en optimisant les parcours patients, notamment grâce à la prédiction des évènements cliniques. Cela suppose de mieux comprendre les patients pour leur proposer des prises en charge adaptées à leurs besoins et à leur profil clinique. D’autre part, il y a une disponibilité croissante des données de santé et une meilleure applicabilité de l’intelligence artificielle. Près de 30 % des données stockées dans le monde sont des données de santé et l’exploitation de celles-ci peuvent aider notamment  à assurer la viabilité du système de santé français, qui n’a pas de visée de rentabilité.

Durant votre thèse, vous avez travaillé à cette prédiction des parcours patients. Comment mieux prévoir et soulager les structures dans leurs organisations ? 
Pour anticiper des évènements cliniques sur un profil de patient donné, il a fallu étudier de près beaucoup de données médico-économiques. Ces données, notamment celles issues de la facturations des hôpitaux, sont très révélatrices des parcours de soins. (…)

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De chair et de code : la nouvelle anatomie computationnelle

DDe chair et de code : la nouvelle anatomie computationnelle

En plein essor, l’anatomie computationnelle utilise l’intelligence artificielle pour tirer profit de l’imagerie médicale et modéliser le corps humain avec une précision inégalée. Des scientifiques1 ont récemment mis au point un réseau de neurones artificiel, capable d’analyser finement des milliers d’images de scanners et de reconstituer ensuite numériquement des organes osseux complets. Leurs avancées pourraient faire progresser le milieu de la médecine légale et participer au développement de l’autopsie virtuelle.

Explication de Sébastien Valette, chercheur au Centre de recherche en acquisition et traitement de l’image pour la santé,

>> L’intégralité de ce billet est disponible sur le blog :

Journée thématique : Amour et intelligence artificielle

JJournée thématique : Amour et intelligence artificielle

Après l’avènement des sites de rencontres il y a une vingtaine d’années, c’est au tour de l’intelligence artificielle de venir bouleverser les relations humaines et amoureuses. Nous sommes maintenant des millions à utiliser applications, chatbot ou robots sociaux et pour certains d’entre nous à en tomber amoureux… Aussi foisonnante et attrayante soit-elle, cette offre numérique soulève de nombreuses questions éthiques et comportementales.

Au programme :

  • à 14h, projection de Her de Spike Jonze, 2014, 2h06min (VOSTRFR)
  • à 16h15, table ronde sur le thème « Amour et intelligence artificielle : quelles réalités et quels futurs ? « 

Rendez-vous en écho à l’exposition À nos amours

Plus d’informations sur le site du :

MUSÉE DES CONFLUENCES