Durée
30h Th
Nombre de crédits
| Master en sciences psychologiques, à finalité | 3 crédits |
Enseignant
Coordinateur(s)
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au deuxième quadrimestre
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Le cours est une introduction à l'intelligence artificielle (IA) pour les psychologues. Les principaux sujets abordés sont les suivants : l'histoire de l'IA, les réseaux (bayésiens, sémantiques, glissants) et la modélisation de la plasticité intellectuelle, le cadre théorique des réseaux de neurones, les défis posés aux approches connexionnistes et leurs correspondants dans l'organisation du mental, les réseaux profonds, la représentation des formes et leur appariement, la vie artificielle. Les différents concepts sont présentés à partir d'exemples et d'applications sur ordinateur essentiellement rédigées en matlab.
On trouvera plus de détails (présentations powerpoints, vidéos des cours, programmes matlab vus au cours et diverses notes) sur le site du cours de l'année 2018-2019.
Pourquoi une introduction à l'IA pour des psychologues ?
- L'IA est devenu un phénomène de société qui touche de près les préoccupations des psychologues. La discipline prend une importance croissante dans la vie intellectuelle et économique, elle impacte ou impactera de plus en plus les modes opératoires dans les milieux professionnels, les apprentissages et les tutoriels.
- L'IA, comme les mathématiques et l'informatique, fournit des boîtes à outils qui permettent de formuler et de tester des modèles; elle risque d'être demain aussi utile comme outil pour le psychologue que la statistique l'est aujourd'hui.
- Une certaine familiarité avec l'IA et la programmation présente un atout indéniable sur le marché du travail soit pour le développement de systèmes intelligents, soit même pour les entrainer ou pour évaluer à quel point ils se comportent comme un être humain.
- L'IA marque l'émergence d'un nouveau type de pensée. Le psychologue qui est, entre autres, un spécialiste des approches scientifiques des phénomènes mentaux ne peut ni l'ignorer, ni s'en désintéresser.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
L'objectif du cours est double. Il doit fournir à l'étudiant les concepts de base utilisés dans l'étude des phénomènes cognitifs et lui apporter des éléments utiles pour la formalisation d'un certain nombre de processus intellectuels.
Savoirs et compétences prérequis
Notions élémentaires de mathématique (graphe, fonction, calcul matriciel de base) - Psychologie générale
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Le cours prend différentes formes : exposés ex-cathedra, exercices en matlab sur ordinateurs.
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance)
Présentiel, avec utilisation de smartboard et enregistrement du cours (audio et écran).
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Distribution de copies des slides, de notes sur des sujets spécifiques et d'une liste de lectures facultatives.
Modalités d'évaluation et critères
Participation aux travaux pratiques sur ordinateur, présentation d'un travail personnel et examen oral avec préparation écrite sur la matière vue. Les étudiants seront jugés sur leur capacité à identifier les approches quantitatives appropriées à l'étude du mental, à en percevoir les limites et à appliquer avec rigueur et précision les méthodes exposées au cours.
Stage(s)
Remarques organisationnelles
Contacts
D.Defays (ddefays@uliege.be)
J.Sougné (jsougne@ulg.ac.be)
Adaptation des engagements pédagogiques suite à la pandémie de COVID-19 pour la session de mai-juin
Méthodes d'apprentissage mises en œuvre : enseignement à distance
Un cours en ligne est accessible à l'adresse suivante: https://fileserve.fplse.uliege.be/seethread2.php?id=760&code=mYvTHvEm8XpVHM0SZlunKFkJJywXqvSwIN165Dje&m=0
Ce cours comprend des vidéos pour les différentes leçons du cours, les présentations powerpoints correspondantes, des exercices ou illustrations Matlab/Octave avec résolution en vidéo le cas écéant, des notes complémentaires.
Matière de l'évaluation
Les modèles
Histoire de l'IA : les premiers systèmes symboliques
Histoire de l'IA : le raisonnement et la résolution de problèmes
Histoire de l'IA : associations, analogies; apprentissage; ce qui est possible aujourd'hui
Réseaux neuronaux. Programmation d'un perceptron
Apprentissage : PMC et programmation Matlab
Boltzmann machine, autoencodeurs. Programmation Matlab
Feature detector, apprentissage profond. Programmation RBM
Les algorithmes génétiques. Programmation Matlab
La vie artificielle et compléments aux réseaux neuronaux : limites, examen des couches cachées
Le logiciel TRACX et ses applications
Méthodes d'évaluation
Un travail écrit sera remis le jeudi 11 juin (envoi par email à J. Sougné). Il prendra la forme d'une programmation en Matlab/Octave d'une variante d'un programme vu au cours (au choix, un réseau neuronal ou un algorithme génétique). Les types de variantes seront proposés le jeudi 23 avril.
Un entretien individuel sera organisé. Des questions seront posées sur la matière vue au cours avec 15' minutes de préparation et sur le travail de programmation. Il durera environ 60', préparation comprise. Des types de questions possibles figurent dans les présentations powerpoints.
Contact
Daniel Defays : ddefays@uliege.be
Jacques Sougné : jsougne@uliege.be
Adaptation des engagements pédagogiques suite à la pandémie de COVID-19 pour la session août-sept
Matière de l'évaluation
Comme pour la session de mai-juin 2020
Méthodes d'évaluation (et plateforme utilisée)
Comme pour la session de mai-juin 2020. Le travail doit être remis le 20 août au plus tard.
Contact(s)
Daniel Defays : ddefays@uliege.be
Jacques Sougné : jsougne@uliege.be