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Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Repenser la recommandation pour élaborer des Territoires Informatiques d'Apprentissage Humain (TIAH)

Résumé

AGORAA's project, especially the thesis work, is a collaboration between the start-up AGORAA and the LORIA and it aims to bring back the user at the center of his search, his needs and his goals with a guarantee of privacy about his personal data. In our work, we're interested in the mechanisms that underpin computational creativity which are not fully understood. The importance and originality of our approach are that it not give the focus on the users' identities, but instead on their actual platform experience. To this experience, we add the creation, adaptation and integration of a narration in a dynamic, ever-shifting and probably multimedia context with an item recommendation objective. We will create fictional user models with pieces gathered from usage data which are already gathered by a lot of domestic devices and often made available by the users. AGORAA's project is precisely designed to offer maximum transparency about personal data uses, our approach echoes this concern to maintain the learner's trust about the system. We will explain the overall philosophy about this approach then describe our experimentations, work in progress and future works. Additionally these works are a collaboration between the LORIA at Lorraine's University and L3I at La Rochelle's University.
Le projet AGORAA, et surtout le travail de thèse, fruit de la collaboration de la société AGORAA avec le LORIA, vise à replacer l’utilisateur au cœur de ses recherches, de ses besoins et de ses objectifs, tout en lui garantissant une sécurité de ses données privées. Dans ces travaux, nous nous intéressons à un volet mal connu de l’usage des techniques d’apprentissage et d’intelligence artificielle. L’originalité de notre approche est de capitaliser non pas sur l'identité des personnes, mais sur l'expérience vécue en utilisant la plateforme. À ce vécu, nous ajoutons la création, l’intégration et l’adaptation d’une narration dans un contexte dynamique, mouvant et potentiellement multimédia dans une logique de recommandation de contenus. Nous allons élaborer des profils fictifs à partir de fragments tirés des données d'usages, ces données sont déjà récoltées par un grand nombre de dispositifs domestiques et souvent mises à disposition par les utilisateurs. Le projet AGORAA a pour vocation une transparence maximale vis-à-vis de l’usage des données personnelles, notre approche y fait écho afin de préserver la confiance des usagers apprenants. Nous détaillerons la philosophie générale de notre approche, avant de détailler les expérimentations et les travaux en cours ainsi que les perspectives qu’ils ouvrent. Ces travaux se font également au sein d’une collaboration entre le LORIA à l’université de Lorraine et le L3I à La Rochelle Université.
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EIAH-IA-22-Marchal-Bornert_TIAH-LORIA-L3I-AGORAA-final.pdf (371.99 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03942764 , version 1 (17-01-2023)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Partage selon les Conditions Initiales

Identifiants

  • HAL Id : hal-03942764 , version 1

Citer

Florian Marchal, Samuel Nowakowsk, Gaspard Bergeret, Mourad Rabah, Ronan Champagnat. Repenser la recommandation pour élaborer des Territoires Informatiques d'Apprentissage Humain (TIAH). PFIA 2022 Plate-Forme Intelligence Artificielle, Jun 2022, Saint-Étienne, France. ⟨hal-03942764⟩
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