Apprentissage social chez l’humain et pour les robots

Dans cette présentation, nous nous intéresserons aux mécanismes d’apprentissage social chez les humains tels que l’imitation. Nous décrirons également les principaux mécanismes développés par la communauté de l’apprentissage machine interactif qui utilisent une variété de stratégie : par feedback, imitation ou encore observation. Ces approches reposent sur l’hypothèse de rationalité des humains et des robots. Cette hypothèse n’est pas toujours vérifiée et surtout pas toujours pertinente. Nous discuterons ainsi de l’introduction de méthodes d’inférence pour pallier ces limites.

Mohamed Chetouani est  professeur titulaire en traitement du signal et en apprentissage automatique pour l'interaction homme-machine. Il est rattaché à l'équipe de recherche PIRoS (Perception, Interaction et Robotique Sociales) de l'Institut des Systèmes Intelligents et de la Robotique (UMR 7222, CNRS, Sorbonne Université). Ses activités couvrent le traitement du signal social, la robotique sociale et l'apprentissage automatique interactif avec des applications en psychiatrie, psychologie, neurosciences sociales et éducation.
Depuis 2018, il est le coordinateur du réseau européen ANIMATAS (programme Horizon H2020  -  projet Marie Sklodowska Curie).  Depuis 2019, il est président de la commission d'éthique de Sorbonne Université. Il a été impliqué dans plusieurs activités éducatives, y compris l'organisation d'écoles d'été. Il est membre du conseil d'administration de l'International AI Doctoral Academy (AIDA) initiée par les réseaux européens de centres d'excellence en IA et, également, membre du réseau européen HumanE AI Net. Coprésident du programme ACM ICMI 2020, il préside le colloque international VIHAR 2021 et l'ACM ICMI 2023.

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