AI Opaqueness: What Makes AI Systems More Transparent?

Artificially Intelligent (AI) systems are pervasive, but poorly understood by their users and, at times, developers. It is often unclear how and why certain algorithms make choices, predictions, or conclusions. What does AI transparency mean? What explanations do AI system users desire? This panel discusses AI opaqueness with examples in applied context such as natural language processing, people categorization, judicial decision explanations, and system recommendations. We offer insights from interviews with AI system users about their perceptions and developers’ lessons learned. What steps should be taken towards AI transparency and accountability for its decisions? Les systèmes artificiellement intelligents (IA) sont omniprésents, mais mal compris par leurs utilisateurs et, parfois, par les développeurs. On ne sait souvent pas comment et pourquoi certains algorithmes font des choix, des prédictions ou des conclusions. Que signifie la transparence de l'IA? Quelles explications les utilisateurs du système d'IA souhaitent-ils? Ce panel examine l'opacité de l'IA avec des exemples dans un contexte appliqué tels que le traitement du langage naturel, la catégorisation des personnes, les explications des décisions judiciaires et les recommandations système. Nous proposons des informations issues d'entretiens avec des utilisateurs de systèmes d'IA sur leurs perceptions et les leçons apprises par les développeurs. Quelles mesures devraient être prises pour assurer la transparence et la responsabilité de l'IA pour ses décisions?

Introduction aux carnets Jupyter

Les carnets Jupyter proposent un environnement dans lequel il est possible de combiner librement le code informatique et le texte en langage naturel. Cette leçon explique comment installer le logiciel Jupyter Notebook, comment créer et exécuter des carnets Jupyter, et dans quels contextes ces carnets peuvent se révéler particulièrement utiles.

Objets et relations spatiales composites et prise en compte du vague pour interpréter un référencement spatial indirect

Cet article propose une méthodologie destinée à transformer une description de position exprimée dans un référentiel indirect en une position absolue dans un référentiel direct. Cette problématique nécessite une formalisation des éléments de localisation relatifs, ici sous la forme d’un modèle en triplets, utilisé ensuite comme base de référencement, et un questionnement sur la prise en compte de l’imperfection du langage naturel dans le processus de modélisation. Nous proposons de faire appel aux objets spatiaux flous et nous comparons leurs implémentations afin d’identifier l’approche la plus adaptée au contexte du secours en montagne.

La Saison de l’ombre de Léonora Miano : « récitation » d’une Afropéenne

Cet article se propose d’éclairer les procédés par lesquels Léonora Miano tente de construire une identité afropéenne dans son roman La Saison de l’ombre. Ainsi, la mobilisation d’un « langage naturel » qui réalise l’accrétion du romanesque et du poétique et qui donne au langage romanesque une littéralité autochtone, constitue une expérience stylistique qui tente d’accomplir cette nouvelle poétique du monde. De même, une « épopée du poétique » contribue à l’élaboration esthétique de cette nouvelle identité à travers une écriture polyphonique et une conception simultanée de l’espace-temps. L’identité afropéenne s’élabore également à travers l’invention de nouvelles métaphores qui reconstituent des territoires existentiels à travers le rêve, une écriture adéquate capable d’habiter la frontière, de tisser de nouvelles identités, afropéennes.