26 - Humains et machines : rôles respectifs dans l’automatisation avancée

Mot de bienvenue

Première session du matin

• Communication orale 09 h 45
  Déconstruire les préjugés et les idées reçues sur l’intelligence artificielle: Limites, réalités et clés pour réussir son adoption
  Khalil Ben Fadhel (LEAP Conseil inc.)

  Les grandes entreprises promouvant les modèles génératifs exagèrent souvent leurs capacités cognitives, les présentant comme la seule forme d’intelligence artificielle (IA). Leurs représentants affirment même que ces modèles pourraient atteindre l’intelligence artificielle générale (AGI), automatisant tous les métiers intellectuels, y compris les professions scientifiques exigeant un doctorat. Cette rhétorique a alimenté une frustration publique et une vision réductrice de l’IA, souvent limitée aux seuls modèles génératifs.

  Cependant, les experts et utilisateurs ont observé, ces deux dernières années, que ces modèles génèrent des erreurs variées et incontrôlables. Ces limites restreignent leur utilité à des cas d’usage spécifiques, nécessitant une complémentarité avec l’intervention humaine, la programmation déclarative et des systèmes intelligents non nécessairement cognitifs.

  Khalil Ben Fadhel, spécialiste en IA, aborde plusieurs thèmes clés lors de sa présentation. Il expliquera la définition de l’IA et ses sous-domaines, les différences entre l’IA, un système d’information et un progiciel, ainsi que les sources d’erreurs et les facteurs clés pour réussir la production et l’exploitation de l’IA. Enfin, il propose une approche méthodique pour concevoir des solutions IA adaptées aux besoins réels des entreprises.

• Communication orale 10 h 15
  Vers une IA scientifique : une approche non agentique pour des systèmes sécuritaires et éthiques
  Pierre-Luc St-Charles (Mila)

  L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle croissant dans la recherche scientifique, mais son développement suscite des préoccupations, notamment en matière d’alignement et de perte de contrôle. L’approche agentique, qui vise à créer des IA autonomes aux objectifs propres, peut poser des risques de comportements imprévisibles et de décisions non alignées sur les valeurs humaines. Pour répondre à ces défis, nous proposons une alternative : l’approche non agentique, fondée sur le concept d'IA scientifique. Cette approche privilégie le développement de modèles capables de raisonner de manière bayésienne et causale, imitant le processus scientifique humain sans chercher à atteindre l’autonomie décisionnelle.

  L'IA scientifique agit comme un assistant analytique, facilitant la découverte et l’expérimentation tout en restant sous le contrôle humain. Cette méthode garantit une meilleure transparence et prévisibilité, cruciales pour maintenir la confiance des utilisateurs et la sécurité des systèmes. En réduisant les risques associés à l’autonomie mal contrôlée, l’approche non agentique offre une voie plus sécuritaire pour intégrer l’IA dans la recherche scientifique, tout en respectant les principes éthiques et en maximisant les bénéfices pour la société.

Deuxième session du matin

• Communication orale 11 h 00
  L’intelligence artificielle comme assistante dans les revues systématiques : repenser la collaboration humain-machine dans la synthèse des connaissances en santé
  Vincent Martin-Schreiber (Université d’Ottawa)

  Face à l’augmentation exponentielle des publications scientifiques en santé, la réalisation de revues systématiques devient un défi majeur qui nécessite de repenser la collaboration entre humain·e·s et machines. Cette présentation examine comment l’automatisation avancée, à travers les outils d’intelligence artificielle, peut transformer la synthèse des connaissances tout en préservant la rigueur scientifique. En s’appuyant sur la présentation d’un logiciel libre d’apprentissage actif, ASReview, cette présentation tente de redéfinir les rôles entre les chercheur·e·s et la machine dans le processus de revue systématique. La réflexion met en lumière comment l’IA peut agir comme assistante plutôt que comme substitut, permettant aux chercheur·e·s de se concentrer sur les aspects nécessitant expertise et jugement critique. Les enjeux de transparence, de reproductibilité et d’éthique sont abordés à travers le prisme du logiciel libre, soulignant l’importance d’une automatisation réfléchie et maîtrisée. Cette analyse s’inscrit dans une réflexion plus large sur l’évolution des pratiques de recherche en santé et sur la nécessité d’un développement technologique qui respecte et valorise l’expertise humaine tout en optimisant l’efficacité du processus de synthèse des connaissances.

• Communication orale 11 h 30
  Subjectivité et formalisme en vision numérique cognitive
  Robert Bergevin (Université Laval)

  Les systèmes de vision numérique cognitive actuels sont basés sur l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones profonds. Cette approche est dite dirigée par les données. Bien qu'efficace, cette façon de faire n'est pas entièrement satisfaisante car elle mène à des systèmes automatiques dont la portée est difficile à caractériser, le bon fonctionnement difficile à assurer et le comportement difficile à prédire, à comprendre et à expliquer.

  Du point de vue de la recherche et du progrès scientifique, cette façon de faire n'est pas complètement satisfaisante non plus car elle ne favorise pas la progression méthodique et rigoureuse du domaine. À notre avis, le progrès doit être basé sur l'amélioration continue de la compréhension des problèmes et sur la proposition d'idées originales pour les solutionner. Dans une approche dirigée par les idées, le progrès est défini par le degré de généralité des problèmes solutionnés et par la simplicité et la compréhensibilité des solutions trouvées.

  Nous présentons notre méthodologie générale pour le développement rigoureux de systèmes de vision numérique cognitive compréhensibles. Cette méthodologie, conforme à une approche dirigée par les idées, repose sur une ontologie décrivant la structure des concepts fondamentaux de la recherche en vision numérique cognitive. De façon originale, cette méthodologie allie la subjectivité du chercheur au formalisme du système en rendant explicite leurs rôles respectifs et complémentaires.

Dîner libre

Première session de l’après-midi

• Communication orale 13 h 30
  Renforcer les rôles : La machine comme outil, l’humain comme décideur
  Rachana You (Aucun)

  L’automatisation et la robotisation ont connu une évolution spectaculaire depuis leurs premières applications au XIXe siècle, avec des innovations telles que le métier à tisser Jacquard (1725) et la chaîne de production Fordienne (1910). Ces technologies, initialement conçues pour effectuer des tâches répétitives, ont franchi un cap majeur, permettant aujourd’hui des systèmes capables de s’adapter et d’optimiser leurs processus. Des jalons significatifs, tels que la victoire de Deep Blue en 1997 contre un champion d’échecs, et l’exploit d’AlphaGo en 2016, témoignent du potentiel décisionnel complexe de l’intelligence artificielle (IA). La gestion des données, comme la consolidation et la consommation uniforme des adresses est un exemple d’automatisation avancée.

  Aujourd’hui, des robots humanoïdes et des intelligences artificielles avancées comme GPT-4 incarnent l’apogée de cette révolution. L’UNESCO, en 2021, a mis en place des principes éthiques pour encadrer l’IA, soulignant la nécessité de maintenir l’humain au coeur des décisions. L’IA se déploie désormais dans divers secteurs : de la fabrication à la santé, en passant par la sécurité, la recherche, la construction, le sport, le militaire, la finance, le divertissement et les services. Toutefois, la question du rôle de l’humain face à ces avancées demeure cruciale pour garantir un avenir équilibré et maîtrisé.

• Communication orale 14 h 00
  La collaboration humain-machine, une réflexion autour de l’interdépendance
  Jahan Ara Peerally (HEC Montréal), Emma Tambou Marianna (HEC Montréal)

  La 4ème Révolution Industrielle (4RI) engage l’automatisation, la robotisation et la digitalisation de l’industrie, un effort de prospection est donc nécessaire et légitime pour comprendre comment l’humain s’adapte à un contexte où la technologie est normative et progressivement, ubiquiste. Le contexte manufacturier offre un terrain d’étude pertinent pour conduire cet effort prospectif dans la mesure où les firmes manufacturières sont toujours plus sujettes aux dynamiques de la 4RI qui promettent l’édification de manufactures intelligentes (Phuyal, 2020). Dans ce contexte, nous proposons d’approfondir théoriquement notre compréhension du rôle de l’humain quant au processus de digitalisation des firmes manufacturières et de leur opération en se penchant sur les compétences collaboratives. L’avènement de la 4RI souligne le besoin croissant de profils technosociaux, capables de mobiliser des compétences essentielles telles que la résolution de problèmes complexes, la collaboration au sein d’équipes multidisciplinaires, voire transdisciplinaires, ainsi que la prise de décisions stratégiques dans des contextes complexes. Cet angle collaboratif impose de prendre en compte non seulement les interactions humaines, mais également les collaborations entre l'humain et la machine, que ce soit tout au long du processus de digitalisation ou à son terme.

Deuxième session de l’après-midi

• Communication orale 14 h 45
  La révolution causale à l’ère de l’IA : Vers une approche hybride entre théorie scientifique et découverte automatisée
  Jean-Laurent Domingue (Université d'Ottawa), Vincent Martin-Schreiber (Université d’Ottawa)

  La “révolution causale” en sciences des données promet de transformer notre capacité à comprendre les relations causales complexes dans divers domaines. Cette présentation examine les rôles complémentaires des humains et des machines dans la modélisation causale, en prenant pour exemple la recherche sur le trouble de la personnalité limite.

  Nous analysons d’abord les limites des approches purement automatisées de découverte causale, particulièrement en présence de données manquantes ou partielles. Nous montrons ensuite comment les modèles théoriques issus des sciences sociales et de la santé peuvent servir de “priors” informatifs pour guider la construction de modèles causaux. En particulier, nous explorons l’utilisation du modèle écosocial de Krieger comme cadre théorique initial.

  Nous proposons une approche hybride qui combine systématiquement trois éléments : les modèles théoriques existants, l’expertise clinique, et les méthodes de découverte automatisée. Cette approche permet d’exploiter les forces complémentaires des humains (connaissance du contexte, jugement clinique) et des machines (traitement de grandes quantités de données, identification de motifs).

  Cette réflexion s’inscrit dans une perspective plus large sur l’automatisation en santé mentale, où la complémentarité homme-machine apparaît comme une piste à approfondir.

• Communication orale 15 h 15
  Les enjeux de la révolution numérique sur la profession comptable
  Abderrahmane Djaballah (UQO - Université du Québec en Outaouais)

  Comme dans d’autres domaines économiques, la comptabilité a connu une révolution majeure au cours des dernières décennies, portée par le développement technologique et la transformation numérique. Cette dernière est désormais une nécessité incontournable pour les entreprises et les institutions financières. Malgré les défis qu’elle impose, elle offre également des opportunités substantielles pour les professionnels prêts à s’adapter et à innover.

  Face à l’ampleur de cette révolution numérique dans le monde économique, notre étude vise à analyser les enjeux de cette transition pour la profession comptable et à examiner les stratégies mises en place par les acteurs du secteur pour s’adapter aux nombreux défis qu’elle engendre.

  À cette fin, nous menons une enquête auprès de 100 participants, comprenant des universitaires et des praticiens comptables, en nous concentrant sur trois axes principaux : l’adaptation et le développement des programmes éducatifs, l’aménagement de l’environnement de travail numérique et l’impact de cette transformation numérique sur les tâches des comptables.

  À l’issue de cette enquête, nous nous attendons à ce que la transformation numérique favorise la transparence en encourageant l’adoption de programmes d’études modernisés et contribue à la réduction de la fraude grâce à l’amélioration de la sécurité des données et à l’automatisation des processus comptables.

Mot de la fin