02 July 2020

Les cours (dé)confinés de l’ILCB : Modèles bayésiens de la cognition et du langage

Les cours (dé)confinés de l'ILCB

Modèles bayésiens de la cognition et du langage

par Julien Diard et Jean-Luc Schwartz

 

jeudi 2 juillet de 11h à 12h, et le jeudi 9 juillet de 11h à 12h (cours en ligne)

 

Dans la série « Les cours (dé-)confinés de l'ILCB », nous avons le plaisir de vous annoncer deux prochains cours en ligne sur les approches bayésiennes dans le domaine des intégrations sensori-motrices, de la cognition, et du langage.

Ces cours seront assurés par Julien Diard et Jean-Luc Schwartz, GIPSA-Lab, Grenoble. Ils se tiendront le jeudi 2 juillet de 11h à 12h, et le jeudi 9 juillet de 11h à 12h.

Nous vous convions à réserver ces dates dès à présent.

Pour participer à ces cours, suivez les liens en vous connectant 10 mns avant :

Cours1 le 2 juillet : https://amuskype.univ-amu.fr/deirdre.bolger/QMMD5P3D
Cours2 le 9 juillet : https://amuskype.univ-amu.fr/deirdre.bolger/KS2XG07T

Modèles bayésiens de la cognition et du langage

Partie 1 : Panorama de la modélisation bayésienne en sciences cognitivespar Julien Diard (LPNC, Grenoble ( https://diard.wordpress.com/)) et Jean-Luc Schwartz (GIPSA-Lab, Grenoble (https://www.gipsa-lab.grenoble-inp.fr/~jean-luc.schwartz/)) Les probabilités apparaissent comme un outil ubiquitaire en sciences cognitives. Par exemple, l'hypothèse du "cerveau bayésien" propose que les traitements neuronaux implémentent les règles du calcul probabiliste ; les modèles "bayes-optimaux" proposent que les processus de perception traitent l'information sensorielle en appliquant la règle de Bayes ; enfin, les méthodes modernes statistiques sont, elles aussi, devenues "bayésiennes". Comment ces diverses propositions, toutes bayésiennes dans un sens ou un autre, sont articulées ? Dans cette première séance, nous proposons un panorama des approches bayésiennes en sciences cognitives, en parcourant, de manière tutorielle, des exemples classiques de modèles bayésiens de raisonnement, de perception et de perception multi-sensorielle.

Partie 2 : COSMO, un cadre computationnel pour la modélisation bayésienne de la communication parléepar Jean-Luc Schwartz (GIPSA-Lab, Grenoble) et Julien Diard (LPNC, Grenoble) Cette seconde séance est conçue comme une illustration de la manière dont une approche de modélisation bayésienne de processus cognitifs permet d’objectiver des questions théoriques et de tenter de leur apporter des réponses, dans le cadre des théories perceptuo-motrices de la communication parlée. Nous commencerons par des rappels sur les théories cognitives de la parole et sur les questions portant sur les relations perceptuo-motrices. Puis nous montrerons comment ces questions peuvent être formulées dans un cadre bayésien, en introduisant le modèle COSMO (« Communicating about Objects using Sensori-Motor Operations ») et en explicitant sa formulation probabiliste. Nous décrirons alors ce que la modélisation bayésienne (COSMO) peut nous apprendre sur la parole, avant de proposer quelques perspectives.

 

02 Jul 202009 Jul 2020
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