Hackathon | Créer une IA plus sécuritaire pour la santé mentale des jeunes
Du 16 au 23 mars 2026, rejoignez une communauté dynamique dédiée à exploiter la puissance de l'IA pour créer des solutions favorisant le bien-être mental des jeunes.
Apprenez à tirer parti de l’IA générative pour soutenir et améliorer votre productivité au travail. La prochaine cohorte se déroulera en ligne les 24 et 26 février 2026, en anglais.
Nous utilisons des témoins pour analyser le trafic et l’utilisation de notre site web, afin de personnaliser votre expérience. Vous pouvez désactiver ces technologies à tout moment, mais cela peut restreindre certaines fonctionnalités du site. Consultez notre Politique de protection de la vie privée pour en savoir plus.
Paramètre des cookies
Vous pouvez activer et désactiver les types de cookies que vous souhaitez accepter. Cependant certains choix que vous ferez pourraient affecter les services proposés sur nos sites (ex : suggestions, annonces personnalisées, etc.).
Cookies essentiels
Ces cookies sont nécessaires au fonctionnement du site et ne peuvent être désactivés. (Toujours actif)
Cookies analyse
Acceptez-vous l'utilisation de cookies pour mesurer l'audience de nos sites ?
Lecteur Multimédia
Acceptez-vous l'utilisation de cookies pour afficher et vous permettre de regarder les contenus vidéo hébergés par nos partenaires (YouTube, etc.) ?
The ability to integrate context, including perceptual and temporal cues, plays a pivotal role in grounding the meaning of a linguistic utte… (voir plus)rance. In order to measure to what extent current vision-and-language models master this ability, we devise a new multimodal challenge, Image Retrieval from Contextual Descriptions (ImageCoDe). In particular, models are tasked with retrieving the correct image from a set of 10 minimally contrastive candidates based on a contextual description.As such, each description contains only the details that help distinguish between images.Because of this, descriptions tend to be complex in terms of syntax and discourse and require drawing pragmatic inferences. Images are sourced from both static pictures and video frames.We benchmark several state-of-the-art models, including both cross-encoders such as ViLBERT and bi-encoders such as CLIP, on ImageCoDe.Our results reveal that these models dramatically lag behind human performance: the best variant achieves an accuracy of 20.9 on video frames and 59.4 on static pictures, compared with 90.8 in humans.Furthermore, we experiment with new model variants that are better equipped to incorporate visual and temporal context into their representations, which achieve modest gains. Our hope is that ImageCoDE will foster progress in grounded language understanding by encouraging models to focus on fine-grained visual differences.