L'Humain dans l'Apprentissage Automatique Interactif : aperçu de l'état de l'art - Systèmes Multi-Agents Coopératifs Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

L'Humain dans l'Apprentissage Automatique Interactif : aperçu de l'état de l'art

Kévin Delcourt
Françoise Adreit

Résumé

Interactive Machine Learning (IML) systems involve the cooperation of a human user and a machine learner in order to accomplish the tasks desired by the human. We propose in this paper an overview of the state of the art of human integration in these systems. To do so, we conduct a survey of recent literature on machine learning solutions with the human in the loop, and identify the means implemented to take into account and assist the human.
Les systèmes d'Apprentissage Automatique Interactif, ou IML (Interactive Machine Learning), font coopérer un utilisateur humain et une machine apprenante afin d'accomplir les tâches souhaitées par l'humain. Nous proposons dans cet article un aperçu de l'état de l'art de l'intégration de l'humain dans ces systèmes. Pour cela nous réalisons une étude de la littérature récente sur les solutions d'apprentissage automatique avec l'humain dans la boucle, et identifions les moyens mis en oeuvre pour prendre en compte et assister l'humain.
Fichier principal
Vignette du fichier
Delcourt_Arcangeli_2022.pdf (248.01 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-03765539 , version 2 (31-08-2022)
hal-03765539 , version 1 (18-10-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03765539 , version 1

Citer

Kévin Delcourt, Sylvie Trouilhet, Françoise Adreit, Jean-Paul Arcangeli. L'Humain dans l'Apprentissage Automatique Interactif : aperçu de l'état de l'art. Conférence Nationale en Intelligence Artificielle (CNIA 2022), AFIA, Jun 2022, Saint-Etienne, France. pp.43-50. ⟨hal-03765539v1⟩
158 Consultations
122 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More