En décembre 2020, nous avons présenté nos travaux en Intelligence Artificielle concernant l’extraction de contenu pertinent de pages web à la conférence internationale en apprentissage automatique (IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (IEEE ICMLA) qui se tenait virtuellement à Miami.

Nous figurions aussi parmi les « reviewer » du comité de programme de l’atelier « Machine Learning for Natural Language Processing ». La tâche du « reviewer » consiste à lire attentivement l’article soumis, à en identifier les forces et les faiblesses, puis à lui attribuer plusieurs notes pour juger du travail selon différents angles.

Un travail de recherche doit être original, reproductible, répondre à une problématique importante et les résultats doivent être meilleurs que l’existant. Le processus de validation d’un article est le suivant :

• les auteurs soumettent un article,
• l’organisateur assigne à chaque membre du comité de programme des articles à critiquer en prenant en compte les possibles conflits d’intérêts,
• et un « meta-reviewer » lit les différentes reviews pour un même article afin de déterminer si l’article doit être accepté ou non.

Dans le cas où le travail est refusé, les commentaires des reviewers permettent aux auteurs d’avoir des pistes d’amélioration.

L’agence de développement digital Kernix, expert en machine learning, suit activement les travaux de recherches en Intelligence Artificielle pour faire bénéficier à ses clients des dernières avancées. Notre participation nous permet de toujours garder un œil critique sur les différents biais qu’ont les travaux de recherches ou leurs applications :

• la représentativité des jeux de données,
• la rigueur de la méthode de validation des performances,
• la complexité de mise en œuvre (ressources humaines et matérielles), etc.,

Ce sont autant de critères qu’il faut avoir à l’esprit pour garantir le succès d’un projet en Intelligence Artificielle.