Organisé par Mila - Institut québécois d’intelligence artificielle, l’International Laboratory on Learning Systems (ILLS), le Centre national de la recherche scientifique (CNRS), le Groupement de Recherche TAL – GDR TAL – CNRS Sciences Informatique, le FRQNT et IVADO. Cette initiative s'inscrit dans le cadre d'un partenariat institutionnel France-Québec, financé conjointement par les deux régions.
Cet événement de trois jours vise à explorer le potentiel de transformation des technologies langagières et leurs implications pour la société.
Grâce à des présentations, des débats et des sessions interactives, l'atelier vise à encourager la collaboration, l'échange de connaissances et la réflexion critique entre les chercheur·euse·s, les praticien·ne·s, les décideur·euse·s politiques et les parties prenantes de toutes les disciplines. En s'intéressant à la recherche de pointe, aux dilemmes éthiques et aux applications du monde réel, les participant·e·s acquerront une compréhension globale du paysage multiforme du NLP, de l'IA et des sciences cognitives, ainsi que de leurs implications profondes pour la transformation de la société.
L'événement est ouvert aux chercheur·euse·s en IA, en NLP et dans des domaines connexes, issus du monde universitaire et de l'industrie, ainsi qu'aux étudiant·e·s à la maîtrise et au doctorat dans tous les domaines de l'IA.
Programmation
- La première journée est consacrée au NLP à l'ère de l'IA générative, où les participant⋅e⋅s examineront les dernières avancées dans les techniques de NLP alimentées par l'IA générative ou au-delà. Les discussions porteront sur les capacités, les défis et les considérations éthiques associés à ces technologies, offrant un aperçu de leur état actuel et de leurs futures trajectoires.
- La deuxième journée, intitulée Rapprocher les esprits : Explorer l'intersection des sciences cognitives et de l'IA dans l'apprentissage des langues, explore la convergence des sciences cognitives et de l'IA dans la compréhension de l'acquisition du langage humain et la construction de systèmes linguistiques intelligents. Les orateur⋅trice⋅s et les participant⋅e⋅s se pencheront sur les théories cognitives de l'apprentissage des langues, les modèles informatiques inspirés de la cognition humaine et les applications pratiques de l'enseignement des langues et de la communication pilotés par l'IA.
- La troisième journée, l'accent sera mis sur Comment les grands modèles de langage vont transformer la société, en examinant les implications sociétales plus larges des grands modèles de langage (LLM) et leur influence omniprésente dans divers domaines, notamment l'éducation, les médias, les soins de santé et la gouvernance. Les discussions porteront sur les considérations éthiques, les préjugés, la protection de la vie privée et la démocratisation de l'accès à l'information, dans le but de favoriser une réflexion critique et un déploiement responsable des grands modèles de langage au profit de la société.
La liste des conférencier·ère·s confirmé·e·s figure au bas de la page.
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Inscription
Veuillez noter que l'événement en personne est complet, mais qu'il sera possible de suivre la conférence tous les jours en ligne via le lien suivant : https://www.youtube.com/@mila-
Propositions de posters pour les étudiant·e·s
Au cours des derniers mois, les doctorant·e·s travaillant sur des sujets liés au NLP ont été invité·e·s à soumettre une proposition de poster pour cet atelier. Vous trouverez ci-dessous la liste des propositions acceptées.
- Huizi Hao, Queen's University, Kingston, Ontario: An Empirical Study on Developers Shared Conversations with ChatGPT in GitHub Pull Requests and Issues
- Ada Tur, McGill University: Shift Happens: Post-Verbal Constituent Shifting in Large Language Models
- Aida Ramezani, University of Toronto: AI and reconstruction of human morals through text
- Julia Watson, University of Toronto: Do language models practice what they preach? Examining language ideologies about gendered language reform encoded in LLMs
- Matthieu Dubois, ISIR, Sorbonne Université, CNRS: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection Using Mixture of Large Language Models
- Gustave Cortal, Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay: Emotion Recognition based on Psychological Components in Guided Narratives for Emotion Regulation
- Fosse Loïc, Orange Innovation: About inclusion between tasks
- Philippe Formont, ETS: When is an embedder more promising than another?
- Xiyuan Zou, McGill University & Mila: CItruS: Chunked Instruction-aware State Eviction for Long Sequence Modeling
- Ori Ernst, McGill University & Mila: The Power of Summary-Source Alignments
- Nelson Filipe Costa, Concordia University: A Multi-Task and Multi-Label Classification Model for Implicit Discourse Relation Recognition
- Shawn Manuel, Université de Montréal: Towards a Latent Space Cartography of Individual Differences in Subjective Experience Using Large Language Models
- Y A Joarder, Concordia University: NLP-Enhanced Detection of QUIC Handshake Flood DDoS Attacks: Integrating AI into Modern Network Security
