Projets

Les projets de l'équipe sont hébergés au CERV, une plate-forme technologique de l'ENIB équipée de dispositifs de réalité virtuelle.

Projets actuellement financés

HICAAR : Modèle computationnel inspiré de l’hippocampe pour le raisonnement abstrait artificiel général (Programme Inria Quadrant – « Recherche à risque »)

Le projet vise à exploiter les avancées récentes en neurosciences ainsi que les architectures d’apprentissage profond (deep learning) afin de relever le défi du raisonnement abstrait en intelligence artificielle, c’est-à-dire la capacité à généraliser des compétences en extrayant des lois générales et en les transférant entre différentes tâches.

Cela implique l’encodage d’actions et de perceptions abstraites, ainsi que le développement d’algorithmes capables d’apprendre des solutions à un niveau abstrait. La méthodologie s’articule en deux phases, le démarrage de la seconde étant conditionné par le succès de la première. La première phase repose sur une tâche précise et simple, consistant à transférer un raisonnement d’un exemple à un autre. En cas de réussite de cette étape, le projet abordera ensuite le problème central à partir d’exemples plus complexes proposés par la communauté de recherche en intelligence artificielle générale.

contact: pierre.deloor@enib.fr 

Elaboration de cadres d'évaluation pour l'IA des langues brittoniques (avec le soutien de la région Bretagne et du gouvernement Gallois)

Ce réseau relie au pays de Galles l'université de Bangor, l'équipe universitaire du projet ANR YAR porté par le laboratoire CNRS IKER et des chercheurs du Lab-STICC. Dans l'objectif d'avancer la souveraineté en matière d'IA dans les langues brittoniques, nous voulons perfectionner l’écosystème de co-construction de blocs premiers de traitement automatique de nos langues.

Dans ce projet, nous nous penchons sur l’évaluation des performances des modèles d'IA dans nos langues. Nous développerons des méthodologies pour créer des jeux de données d'évaluation de très haute qualité en breton et gallois, avec à une approche centrée sur l’évaluation humaine. Les évaluations seront menées sur différents modèles, et leurs résultats respectifs seront travaillés sous une forme graphique compréhensible et comparative. Des outils open source gallois, bretons et internationaux seront utilisés et améliorés pour mettre en oeuvre les livrables du projet.

contact: anne-gwenn.bosser@enib.fr 

MARS: Mécanismes d'Adhésion et de Résistance au Suprémacisme (Programme ANR ASTRID Resistance, projet porté par le CLLE CNRS UMR 5263)

Le projet MARS s’intéresse à l’étude des mécanismes psychologiques, cognitifs et comportementaux impliqués dans la vulnérabilité ou la résistance à la désinformation en ligne. S'appuyant sur un consortium pluridisciplinaire associant psychologie cognitive, psychopathologie, analyse du discours et intelligence artificielle, il vise à mieux comprendre l'adhésion ou la résistance à des narratifs manipulatoires.

Cet axe du projet consiste à évaluer et à exploiter les capacités des modèles d'IA, notamment les grands modèles de langage (LLM), pour l'analyse de corpus textuels complexes issus de communautés d'influence en ligne.

contact: anne-gwenn.bosser@enib.fr 

CogniShield: Bouclier cognitif contre la désinformation : conception et évaluation d’un serious game de défense cognitive pour adolescents (Programmee ANR ASTRID Resistance, projet porté par le LaPsyDe CNRS UMR 8240)

Le projet COGNI-SHIELD conçoit, teste et modélise un serious game de prebunking destiné à renforcer la résilience cognitive, émotionnelle et sociale des adolescents face aux manipulations informationnelles. Inspiré de la métaphore vaccinale de l’inoculation psychologique, ce dispositif vise à doter les jeunes de véritables boucliers cognitifs, capables de leur permettre d’identifier les procédés rhétoriques et les biais manipulatoires avant toute exposition réelle à la désinformation.

Cet axe du projet consiste à développer des mécaniques de jeux dédiées.

contact: anne-gwenn.bosser@enib.fr