L'Humain dans l'Apprentissage Automatique Interactif : aperçu de l'état de l'art

Kévin Delcourt (1, 2) , Jean-Paul Arcangeli (1, 2) , Sylvie Trouilhet (1, 2) , Françoise Adreit (1, 3)

1 IRIT-SMAC - Systèmes Multi-Agents Coopératifs
2 UT3 - Université Toulouse III - Paul Sabatier
3 UT2J - Université Toulouse - Jean Jaurès

Interactive Machine Learning (IML) systems involve the cooperation of a human user and a machine learner in order to accomplish the tasks desired by the human. We propose in this paper an overview of the state of the art of human integration in these systems. To do so, we conduct a survey of recent literature on machine learning solutions with the human in the loop, and identify the means implemented to take into account and assist the human.

Les systèmes d'Apprentissage Automatique Interactif, ou IML (Interactive Machine Learning), font coopérer un utilisateur humain et une machine apprenante afin d'accomplir les tâches souhaitées par l'humain. Nous proposons dans cet article un aperçu de l'état de l'art de l'intégration de l'humain dans ces systèmes. Pour cela nous réalisons une étude de la littérature récente sur les solutions d'apprentissage automatique avec l'humain dans la boucle, et identifions les moyens mis en oeuvre pour prendre en compte et assister l'humain.

Mots clés: Machine Learning; Interactive Learning; Human-in-theloop; Supervised Learning; Reinforcement Learning; Multi-Agent System

Mots clés: Apprentissage Automatique; Apprentissage Interactif; Hu- main dans la boucle; Apprentissage Supervisé; Apprentis- sage par Renforcement; Interaction Humain-IA; Système Multi-Agent

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Kévin Delcourt, Jean-Paul Arcangeli, Sylvie Trouilhet, Françoise Adreit. L'Humain dans l'Apprentissage Automatique Interactif : aperçu de l'état de l'art. 20èmes Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA 2022), AFIA, Jun 2022, Saint-Etienne, France. pp.100-107. ⟨hal-03765539v2⟩