Pour ce premier appel à projets Maturation, la MSH Paris-Saclay a retenu 8 projets.
Ce type d’appel à projets est destiné à accompagner des coopérations interdisciplinaires entre chercheurs qui ont déjà travaillé ensemble et qui souhaitent structurer davantage leur projet de recherche commun. L’objectif est de parvenir au soutien de plusieurs projets, dans la limite de 25 000 € par projet, dont la gestion sera directement assurée par la MSH Paris-Saclay.
Les 8 projets retenus sont les suivants :
Reconstruction de la distribution de l’ensemble des choix à partir de données de choix discret : une approche de type « Compressed Sensing »
Responsables scientifiques : Guillaume Lecué, Xavier D’Haultfoeuille, Alessandro Laria (CREST-UMR9194 / CNRS, Ecole Polytechnique, ENSAE)
L’étude des systèmes de demandes est une question fondamentale en économie mais aussi en sociologie. Notre projet porte sur les modèles à choix discrets où l’ensemble de choix est inobservé et se propose de 1) déterminer les conditions d’identifiabilité du modèle 2) construire des tests d’identifiabilité 3) construire des estimateurs de la distribution des ensembles de choix et d’étudier leur performances 4) appliquer nos résultats à des données de consommation américaines, à partir de la base IRI. Nous proposons d’envisager ce problème sous l’angle du « Compressed Sensing ». Cette théorie est plus classiquement employée en traitement de signaux de grande dimension. Elle se base sur des notions de parcimonie et d’incohérence. Notre approche est donc fondamentalement interdisciplinaire et novatrice. Envisager le problème d’étude des ensembles de choix inobservés sous l’angle du traitement de signaux sparse de grande dimension n’a encore jamais été exploré. Par ailleurs, les objets apparaissant naturellement en économie sont pour le coup inédit en traitement du signal et posent donc de nouvelles questions mathématiques. Le projet entre dans l’Axe 1 (le pouvoir des algorithmes) de la MSH de Paris-Saclay. Les membres du projet sont Xavier D’Haultfoeuille (CREST-Economie), Alessandro Iaria (CREST-Economie-Bristol) et Guillaume Lecué (CREST-Statistiques).
Analyse des comportements interactionnels liés à l’engagement de l’utilisateur pour le design de robots socialement compétents.
Responsables scientifiques : Nicolas Rollet (Dept SES Telecom ParisTech) et Chloé Clavel (Dept IDS Telecom ParisTech)
S’inscrivant dans le prolongement d’une première étude réalisée en partenariat avec la société SoftBank robotics, le projet vise un développement de l’analyse du désengagement dans les interactions entre un robot (Pepper) et un humain. Cette thématique offre un cadre propice à l’interdisciplinarité entre traitement du signal, amélioration d’algorithmes d’apprentissage machine, analyse interactionniste documentée par la vidéo. Elle se décrit selon trois questionnements :
– Quels sont les marqueurs du désengagement (indices gestuels, verbaux, spatiaux, séquentiels) dans une interaction humain-robot ?
– Peut-on établir des corrélations entre types de désengagement et phases dans l’interaction ?
– Comment passer de ces identifications et analyses à des préconisations sur les améliorations du système ?
Impact de l’évolution environnementale dans les politiques d’aménagement du territoire : le cas de la biodiversité
Responsables scientifiques : Nathalie Frascaria-Lacoste (ESE-UMR8079 / CNRS, UPSud, AgroParisTech) et Aude Farinetti (IEDP-EA2715 / UPSud)
Deux directives Européennes demandent aux États de se doter d’une Autorité environnementale (Ae) chargée d’évaluer, du point de vue de l’environnement, les projets d’aménagement et de
développement susceptibles de porter atteinte au milieu naturel et aux espèces qui les peuplent. Le développement de la politique « Trame Verte et Bleue » ainsi que les récentes
réformes sur l’évaluation environnementale sont venus modifier le contexte institutionnel dans lequel s’inscrivent les projets d’infrastructures de transport. Ce projet de recherche a pour but
de pallier un manque concernant l’évaluation des impacts de ces réformes qui ont conduit à une recomposition du paysage institutionnel des politiques transport-environnement. Pour ce faire,
nous proposons une approche résolument interdisciplinaire et une démarche mobilisant les acteurs de ces transformations pour analyser les effets de la mise en place de l’Autorité Environnementale et son influence dans la prise en compte de la biodiversité dans les projets d’aménagement du territoire. Dans cette optique on s’intéressera d’une part aux conditions de
production de ses avis, et d’autre part à leur prise en compte par les différents acteurs impliqués, et plus généralement à la manière dont ces avis sont mobilisés par les parties prenantes du processus de décision : représentants de l’Etat, maîtres d’ouvrage, associations, grand public…
Les algorithmes intelligents sont-ils racistes et sexistes et comment leur apprendre à ne pas l’être ?
Responsables scientifiques : Matthieu Manant et Serge Pajak (RITM-EA7360 / UPSud)
La littérature en économie et en droit montre que les réseaux sociaux en ligne, les moteurs de recherche et les plateformes de mise en relation peuvent générer et reproduire les mêmes
discriminations que dans le monde réel. Il n’est cependant pas clair si les plateformes ont connaissance de ces dysfonctionnements et comment les caractériser et les réguler. Les
plateformes s’appuient en effet sur des algorithmes intelligents complexes qui “apprennent” à partir des données utilisateurs, mais dont les comportements peuvent leur échapper. Nous nous intéressons dans ce projet à évaluer l’existence de discriminations sur les plateformes et, plus particulièrement, au rôle des algorithmes dans ces discriminations. Nous proposons de mettre
en place des expérimentations de terrain pour tester la discrimination des algorithmes en situations réelles dans le cadre de campagnes publicitaires et sur différentes plateformes
internet, et ainsi contribuer à comprendre plus globalement les biais des algorithmes sur ces plateformes. Ces mises en évidence nous permettront de considérer la nécessité d’une
régulation juridique des algorithmes et de faire des propositions sur ce terrain. L’utilisation des données personnelles par les algorithmes a également des implications en économie de la vie
privée si on considère qu’il s’agit d’une externalité négative pour les individus qui divulguent leurs données personnelles. Nous organiserons enfin une conférence internationale réunissant
juristes, économistes et informaticiens pour enrichir la réflexion sur une régulation du secteur au niveau européen.
ELEMENTA
Responsables scientifiques : Nathalie Delprat (LIMSI-UPR3251 / CNRS – UPSud)
L’objectif du projet est de créer une médiation thérapeutique virtuelle non figurative. Il s’agit d’offrir une alternative originale et inédite aux pratiques thérapeutiques à médiation couramment utilisées en milieu psychiatrique en utilisant l’interaction dynamique entre le sujet et différentes représentations virtuelles de son corps ayant l’aspect et les caractéristiques physiques de matières élémentaires (eau, air, terre, feu). Ce projet s’inscrit dans le cadre de la recherche sur la Rêverie Augmentée développée au LIMSI à l’aide d’avatars-nuage et explore les sensations et les émotions liées à la transformation virtuelle du corps et de ses limites. L’évaluation de l’impact cognitif du dispositif interactif RêvA avec différents rendus visuels et modes de contrôle par le souffle et la voix sera réalisée auprès de patients mais aussi du public lors d’expositions ainsi qu’avec des musiciens et des danseurs. A la fois laboratoire d’expérience et support de médiation thérapeutique, ELEMENTA offre un nouvel outil d’investigation interdisciplinaire sur les liens entre conscience et corps et propose la mise en oeuvre d’une écotechnie du virtuel ancrée sur la dimension imaginative et créatrice du sujet.
Exploiting the Informational Content of Large Data sets in Economics : Causal Inference and nowcasting
Responsables scientifiques : Anna Simoni (CREST-UMR9194 / CNRS, Ecole Polytechnique, ENSAE)
This project develops new econometrics and computational tools to make inference on high dimensional models in economics. These models aim at exploiting the informational
content present in large data sets with the purpose of addressing economic questions of interest in both microeconomics and macroeconomics. The first contribution of this
project is to make prediction and causal inference in economic settings where the effects of counterfactual policies are of interest, like the effects of introducing a new product, of
advertisement, or of implementing a government policy. One tool that we propose in this project is the construction of debiased Lasso-type estimators. A second tool is based on
the construction of estimators for functional parameters by using information theoretic approaches like Empirical Likelihood and its generalizations. Our second contribution is
to exploit sources of information coming from Google search data to nowcast (i.e. “predict the current value of”) quantities of interest for central banks like GDP growth.
For this purpose we aim at using factor models where the factors are extracted by using sparse principal component.
Organiser le platform Labor : Approches interdisciplinaires du micro-travail sur les plateformes numériques
Responsables scientifiques : Antonio Casilli (Departement SES Telecom ParisTech) et Paola Tubaro (LRI-UMR8623 / CNRS – UPSUD – INRIA – CentraleSupelec)
Ce projet étudie le phénomène des plateformes de micro-travail. Il s’agit de services numériques d’allocation massive de petites tâches standardisées à des foules de prestataires, en contrepartie d’une faible rémunération (un ou deux centimes par tâche). Contributeur essentiel à la construction des grandes bases de données qui alimentent les développements actuels de l’intelligence artificielle, le micro-travail reste mal connu, notamment dans le cas de la France et de ses entreprises, qui en font pourtant un usage grandissant.
La recherche proposée va combler cette lacune, en constituant une base de données spécifique au contexte français et en l’analysant à l’aide d’une articulation de méthodes au croisement des sciences sociales et de l’informatique (analyse des réseaux sociaux). Il s’agit de mener une enquête auprès des travailleurs de Foulefactory, une plateforme de micro-travail française, afin de faire ressortir leurs modalités d’auto-organisation et de coopération, et d’explorer des formes émergentes de dialogue social. L’objectif ultime est d’élaborer, à partir de nos résultats empiriques, des
lignes-guides pour les décideurs publics et privés, visant à promouvoir des formes équitables et éthiques d’organisation du travail sur les plateformes numériques. Le projet bénéficie d’une collaboration avec Microsoft Research et du soutien logistique de Foulefactory, qui nous donne gratuitement accès à sa population de 50,000 micro-travailleurs ; de plus, le syndicat Force Ouvrière a déjà financé la partie qualitative de l’étude.
Psychofood
Responsables scientifiques : Antoine Nebout (ALISS – INRA)
Les recherches en économie comportementale et en épidémiologie ont établi un lien entre les comportements à risque (sur le plan sexuel, de la conduite ou de la consommation de drogues, d’alcool ou de tabac) et les attitudes individuelles vis à vis du risque ainsi qu’avec la préférence pour le présent. Cependant, ce type de résultat n’est pas encore établi en ce qui concerne les choix de consommation alimentaire. Notre projet consiste à évaluer les comportements alimentaires et à mesurer les attitudes vis à vis du risque et du temps au sein d’un même questionnaire. Notre objectif est de mettre à jour des typologies (patterns) de régimes alimentaires et des profils psychologiques. Nous étudierons la distribution de ces profils/régimes au sein de la population française puis les potentielles associations entre comportements alimentaires et préférences pour le risque et pour le temps. Pour cela, un questionnaire en deux modules sera adressé à un échantillon représentatif de la population française via le panel ELIPSS (Sciences Po DIME-SHS). Ces deux modules sont : – Un questionnaire alimentaire réduit QAR qui interroge les sujets sur leurs fréquences de consommation d’aliments au cours de l’année précédente et qui permet d’estimer a minima l’apport énergétique total des individus et de les classer selon leurs consommations alimentaires et nutritionnelles. – Un module d’élicitation des attitudes vis à vis du risque et des préférences temporelles qui repos
e sur des questions de choix binaires entre deux options qui offrent des gains monétaires avec différents niveaux de probabilité (risque) et à différentes dates ou délais (préférences temporelles) et qui permet de classer les individus en fonction de leur niveau d’aversion vis à vis du risque et de préférence pour le présent.
