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La prochaine séance du séminaire « Systèmes complexes en sciences sociales »  aura lieu le 13 mars 2020, à l'EHESS à 15h00, en salle 11, 105 bd Raspail, 75006 Paris.  Présentation générale du Séminaire sur le site de l’EHESS, ici.  Tiphaine ViardLIPN, Université Paris 13 &#38; CNRSQuelle place pour les graphes au sein d’une intelligence artificielle transparente et responsable ?Résumé : L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont communément décrit comme des « boîtes noires », efficaces mais opaques. Bien que parler d’opacité complète soit exagéré, de nombreuses méthodes d’explicabilité reposent sur des formes de rétro-ingénierie : il s’agit d’inférer des informations sur le modèle à partir de ses résultats (partiels, intermédiaires, ou définitifs). Pourtant, la place prégnante de l’intelligence artificielle dans la société font que la transparence et la responsabilité de ces algorithmes ne doit pas être une simple fonctionnalité, mais une nécessité. Les graphes et leurs extensions (temporels, multicouches, attribués…) offrent des formalismes versatiles pour analyser des données relationnelles, même de grande taille. À ce titre, ils ont été utilisés comme outils de modélisation dans de nombreux domaines, incluant la biologie, les sciences humaines et sociales, ou l’informatique. Pourtant, chacune de ces extensions pose de nombreuses questions algorithmiques et liées à la nature des données. Ce sont ces questions, entre autres.Dans cet exposé, j’explore précisément la place que peuvent avoir les graphes et leurs extensions pour participer à répondre aux questions informatiques et sociétales soulevées par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, à travers deux cas d’étude impliquant les systèmes de recommandation sociaux et la classification automatique de Wikipedia japonaise. J’utilise ces deux cas d’étude pour détailler des perspectives de recherche plus générales concernant l’apport des graphes à l’intelligence artificielle transparente. 