L'équipe Apprentissage Machine Cognitif (CoML) est hébergée par le Département d'Etudes Cognitives de l'Ecole Normale Supérieure; c'est une équipe de recherche jointe entre l'EHESS, l'ENS, le CNRS et l'INRIA, à l'intersection entre sciences cognitives et informatique.

Aperçu

Les algorithmes d'apprentissage automatiques inspirés du cerveau appliqués à des jeux de données massives ont obtenu récemment des performances spectaculaires qui approchent ou dépassent celles des humains dans un certain nombre de tâches (e.g., le jeu de go). Il existe néanmoins de nombreux domaines ou les même les nourissons humains surpassent les machines: l'apprentissage non supervisé du langage, le raisonnement de sens commun et plus généralement la flexibilité cognitive (la capacité à réutiliser des connaissances d'une tâche à l'autre).

Le but de l'équipe CoML est de faire de l'ingénierie inverse de ces capacités humaines, c'est-à-dire d'élaborer des algorithmes effectifs qui puissent reproduire certains de ces capacités humaine de traitement, d'étudier leurs propriétés mathématiques et algorithmiques, et de tester leur validité empirique en tant que modèles de la cognition humaines telle que mesurée grâces aux méthodes comportementales et neurologiques. Les résultats escomptés sont d'une part des algorithmes d'apprentissage automatique plus adaptables et plus fiables, et d'autre part, des modèles quantitatifs des processus cognitifs qui permettent de prédire les données du développement ou du traitement humain. Les activités de l'équipe sont centrées sur la parole, le langage et le raisonnement.

Thèmes

Nous travaillons dans deux directions principales: