Axe CITU : Projets scientifiques (2025-2030)

Mots clés : Design de l’information, Patrimoine Augmenté, Innovation Numérique, Intelligence Artificielle, Art et science, Création numérique, Ville Post-Numérique, Document Numérique, Frontières Numériques, Hypermédia.

Notre projet de recherche, prévu pour la période 2025-2030, se situe à l’intersection de plusieurs disciplines, adoptant une perspective scientifique interdisciplinaire alignée sur les objectifs et les sujets d’intérêt du laboratoire PARAGRAPHE. Ce projet unique en son genre à l’Université Paris8, vise à établir une collaboration productive entre les Humanités Numériques et l’intelligence artificielle (IA), tout en poursuivant nos recherches bien établies sur les pratiques et comportements informationnelles, valorisation des Patrimoines, la créations artistiques et l’Internet des objets.

Pour les cinq prochaines années, nous conservons l’essentiel de nos thématiques actuelles, toutefois l’arrivée des chercheur.e.s en informatique (en particulier en IA) va nous permettre une meilleure intégration des technologies avancées et de leurs potentiels usages. Plus précisément, il s’agit d’explorer comment les progrès en IA et en apprentissage automatique peuvent enrichir, voir transformer, nos problématiques et nos méthodologies de recherches actuelles. L’IA offrira de nouvelles approches pour analyser des volumes massifs de données, améliorer notre compréhension des dynamiques sociales influencées par les technologies, et élaborer des interfaces humaines-médiatisées plus intuitives. En adoptant une approche critique et éthique des technologies avancées, nos recherches pourront se focaliser sur les répercussions de ces dernières sur la société en évolution, y compris les problématiques de confidentialité, de biais algorithmiques et d’autonomie dans le cadre des technologies de l’information et de la communication. Ce faisant, nous ne nous limiterons pas qu’à enrichir le champ des Humanités Numériques mais nous apporterons également une contribution significative aux débats sur l’impact sociétal de l’IA.

Depuis 2020, l’intégration de sept enseignants-chercheurs en IA a engendré une nouvelle dynamique débouchant sur des contributions que nous jugeons positives ; douze thèses en informatique ont été soutenues sous la direction des collègues, dont cinq rattachées à notre axe CITU-Paragraphe. 

Durant cette même courte-période, nous avons obtenu trois projets de recherche en informatique financés respectivement par le ministère de l’Intérieur, les laboratoires LIPADE et IDEAVO ainsi que l’Hôpital de Lafontaine. Ces projets portent sur :

• La prédiction des infractions au code de la route par l’utilisateur,
• Une proposition d’une approche hybride combinant apprentissage statistique et inférence logique pour la vérification d’auteurs
• Aide au diagnostic pour la détection de pneumopathies.

Dans la même période, deux propositions de projets ANR ont été soumises conjointement par nos enseignants-chercheurs en informatique et en Sciences de l’Information et de la Communication (SIC). D’autres projets de coopération entre les SIC et l’IA sont en discussion.

Sur le plan réalisation, l’objectif commun est de développer des méthodologies et des outils novateurs pour le traitement et l’analyse avancée des données (de l’information), favorisant une visualisation interactive et immersive qui engage les utilisateurs dans les transformations numériques et permet une modélisation précise des comportements et dynamiques humaines. 

Nous nous engageons à élaborer des méthodologies centrées sur l’humain qui repoussent les limites technologiques et qui, plus profondément, enrichissent notre compréhension des phénomènes sociaux et culturels, reflétant ainsi véritablement l’essence des sciences humaines et sociales à l’ère numérique.

Voici quelques nouvelles orientations prévues pour les cinq années à venir.

Médiations numériques et valorisation des savoirs culturels.

Dans cette direction de recherche une thèse a été soutenue en 2024, elle portait sur la médiation et la visualisation des patrimoines en utilisant des outils d’extraction et d’analyse. Trois autres thèses sont en cours sur la même problématique dont une sera soutenue en avril 2024. Cette synergie entre IA et patrimoine culturel ouvre des horizons nouveaux pour la conservation, l’accessibilité, la personnalisation et l’interactivité des contenus culturels. Cette recherche explore les divers apports de l’IA dans la médiation numérique, soulignant comment cette technologie peut enrichir l’expérience culturelle et éduquer le public de manière innovante.

Conservation et Restauration Assistées par l’IA. 

L’un des premiers apports de l’IA dans la valorisation des savoirs culturels est sa capacité à contribuer à la conservation et à la restauration des œuvres d’art et des artefacts historiques. Les algorithmes d’IA peuvent analyser des données complexes sur l’état des objets culturels, prédire les zones de dégradation potentielles, et guider les restaurateurs dans leurs efforts de préservation. De plus, l’IA peut aider à recréer des parties endommagées ou manquantes d’œuvres d’art en se basant sur son apprentissage de styles et de techniques historiques, offrant ainsi une nouvelle vie à des trésors culturels autrement irrémédiablement altérés.

Accessibilité et Diffusion. 

L’IA améliore considérablement l’accessibilité et la diffusion des savoirs culturels en permettant la création de plateformes de médiation numérique plus intuitives et réactives. Les chatbots alimentés par l’IA, par exemple, peuvent servir de guides virtuels personnalisés dans les musées ou les sites historiques, répondant aux questions des visiteurs en temps réel et recommandant des parcours de visite adaptés à leurs intérêts. De même, les systèmes de recommandation basés sur l’IA peuvent suggérer des contenus culturels pertinents à des utilisateurs en ligne, enrichissant ainsi leur expérience d’apprentissage et d’exploration culturelle.

Innovations et Créations numériques (Transformation, interactivité et perception)

Dans cette direction de recherche, la coopération avec les informaticiens introduit une nouvelle dimension dans la création artistique en permettant aux artistes d’explorer des territoires inédits. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent générer des images, des sons, voire des structures narratives complexes, offrant ainsi aux artistes des possibilités illimitées pour exprimer leur vision. Par exemple, les réseaux de neurones génératifs (GANs) permettent de créer des images d’une originalité surprenante, en apprenant des ensembles de données visuelles existants et en produisant de nouvelles œuvres qui en découlent, tout en conservant une certaine authenticité artistique.

L’IA peut également rendre l’art numérique plus interactif, créant des expériences immersives pour le spectateur. Les installations artistiques équipées de capteurs et d’algorithmes d’IA peuvent réagir en temps réel aux actions ou aux émotions des spectateurs, rendant l’œuvre d’art dynamiquement responsive. Cette capacité à interagir directement avec le public ouvre de nouvelles voies pour l’expérience artistique, où l’œuvre n’est plus statique mais évolutive, s’adaptant et se transformant selon l’interaction.

L’impact de l’IA sur la perception des arts numériques est également notable. Elle questionne les notions traditionnelles de création et d’auteur en introduisant l’aspect de la création algorithmique. Cela conduit à de nouveaux débats sur ce qui constitue l’originalité et la créativité, défiant les frontières entre l’art créé par l’homme et celui généré par machine. En outre, l’accessibilité accrue aux outils de création artistique grâce à l’IA démocratise l’art numérique, permettant à un public plus large de participer à la création artistique.

Coordination et exploitation des objets connectés et des BlockChain

La coordination et l’exploitation des objets connectés représentent un défi majeur et une opportunité sans précédent dans le monde de la technologie moderne. Ces objets, également connus sous le nom d’Internet des Objets (IoT), englobent une large gamme de dispositifs physiques, véhicules, appareils ménagers, et autres éléments intégrés avec des capteurs, des logiciels, et d’autres technologies dans le but de connecter et d’échanger des données avec d’autres dispositifs et systèmes sur Internet. Dans cette recherche deux thèses ont été soutenues en 2021 et 2023.

Intelligence Artificielle pour le traitement des données médicales pour l’aide aux diagnostics et à l’assistance aux personnes

L’équipe informatique a déjà initié plusieurs travaux dans ce domaine avec des institutions hospitalières et nous comptons poursuivre dans cette voie de recherche. En 2022, une collaboration avec l’hôpital de la Fontaine à portée sur un projet de Détection automatique de cas de pneumopathie sur base radiographique. Une thèse est en cours sur la détection et le traitement de l’arthrose avec des algorithmes neuronaux. L’intégration de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé a révolutionné les soins médicaux, en apportant des améliorations significatives non seulement dans le diagnostic médical mais également dans l’assistance aux personnes en situation de handicap et dans l’amélioration de la qualité de vie des personnes âgées. Grâce à l’apprentissage profond et à l’analyse de données complexes, l’IA peut identifier des modèles dans les données de santé que les humains pourraient ne pas percevoir. Par exemple, dans le domaine de l’imagerie médicale, des algorithmes d’IA peuvent analyser des radiographies, des IRM et des scans CT pour détecter des anomalies avec une précision égale ou supérieure à celle des radiologues expérimentés.

Pour l’assistance aux personnes en situation de handicap, L’IA offre également d’importantes avancées pour améliorer considérablement leur autonomie et leur qualité de vie. Les technologies basées sur l’IA, telles que les assistants vocaux, les fauteuils roulants intelligents et les dispositifs de reconnaissance gestuelle, permettent aux personnes ayant divers types de handicaps de mieux interagir avec leur environnement et d’accomplir des tâches quotidiennes avec plus d’indépendance.

Pour les personnes âgées, l’IA contribue à promouvoir un mode de vie plus sûr et plus indépendant. Les systèmes de surveillance basés sur l’IA peuvent fournir une surveillance non intrusive, détectant les chutes ou les comportements inhabituels et alertant les soignants en cas d’urgence. De plus, les assistants personnels intelligents offrent un soutien dans la gestion des médicaments, la planification des rendez-vous et la communication avec la famille et les amis, réduisant ainsi l’isolement social et améliorant le bien-être émotionnel. L’IA est également utilisée dans le développement de jeux cognitifs personnalisés qui stimulent l’esprit, aidant à retarder ou à atténuer les effets de conditions telles que la démence et la maladie d’Alzheimer.

Génération de connaissances par apprentissage

Dans cette thématique, nous travaillons sur la génération de connaissances par apprentissage en intelligence artificielle à partir de grands volumes de données, avec deux orientations concernant les applications : d’une part des applications ayant trait à la gestion des ressources dans le domaine de l’urbanisme (ainsi, la prédiction d’accidents de la route avec le ministère de l’intérieur), d’autre part des applications ayant trait à la création de ressources sémantiques à divers usages (ainsi, analyse de textes, vérification de l’authenticité de documents, fouille d’opinion). Techniquement, nos orientations reposent sur le développement d’heuristiques de définition d’hyperparamètres, sur la généralisation du deep-learning aux algorithmes non neuronaux, sur l’adaptation de domaine, sur l’induction de grammaires, avec des algorithmes déductifs basés sur des ontologies génériques ou assimilé (Sumo, WordNet, Arabic WordNet, BabelNet, Wolf, Wiktionnaire, Glawi). Ces algorithmes déductifs au sein de procédures massivement inductives devraient intervenir pour l’évaluation des résultats ainsi que pour le codage des entrées.

Plus particulièrement, concernant les ressources sémantiques, il s’agit, tout d’abord, de mettre à la disposition des chercheurs en sciences humaines et de l’industrie du net des outils open-source évolutifs dans le résumé automatique, le crawling orienté, la représentation vectorielle de mots et de patterns, l’analyse syntaxico-sémantique, en intégrant des méthodes reconnues avec des méthodes nouvelles dans le but de comparer leurs performances. Ces outils seront multilingues, effectivement appliqués à plusieurs langues, et scalables pour fonctionner sur des données massives, à l’aide de techniques issues du deep-learning. Il s’agit aussi de mettre à disposition des chercheurs des gold standard open-data, ressources qui permettent l’évaluation des techniques mises en œuvre et le benchmarking. Des collaborations (dont certaines déjà en œuvre) seront établies avec le LIPN, le LIMSI, l’INRIA, la société Novagen Conseil, la société GEOLSemantics, ainsi qu’avec le laboratoire GRIT (Université Libanaise) pour les ressources concernant l’arabe.