Benchmarking intégratif : faire progresser les modèles de systèmes d'intelligence humaine

Cette séance de cours s'oriente vers l'avancement des modèles système de l'intelligence humaine par l'analyse comparative intégrative, axée sur l'informatique d'inspiration cérébrale et les réseaux neuronaux artificiels. Il examine les défis à relever dans l'évaluation des idées modèles et l'importance des repères pour des comparaisons reproductibles et équitables. L'exposé traite de l'élaboration de Brain-Score, un paradigme expérimental pour opérationnaliser et codifier les paramètres de similarité des données cérébrales. Il traite également de l'importance des tests d'alignement neuronal et de la corrélation entre la performance des tâches et le Brain-Score. La séance de cours présente l'impact de modèles comme CORnet et VOneNet sur les aspects neuronaux, comportementaux et computationnels du langage. Il se termine par des orientations futures dans la construction de nouveaux modèles de système et la création de nouveaux repères pour les domaines de la vision et de la langue.