Description du projet
Nouvelle boîte à outils pour la modélisation comportementale à grande échelle
Il est nécessaire de disposer de modèles efficaces du comportement humain pour prévoir les problèmes et concevoir des solutions plus saines, plus sûres et plus durables. À l’heure actuelle, les nouvelles technologies permettent de générer des connaissances améliorées et axées sur les données. Cela dit, afin de créer des modèles mathématiques réalistes applicables au monde réel, il y a lieu de reconnaître toute la complexité du processus décisionnel humain. Le projet SYNERGY, financé par l’UE, concevra de nouveaux modèles cohérents sur le plan psychologique qui font référence à des problèmes du monde réel, offrant un équilibre entre hypothèses et connaissances axées sur des données. À cette fin, il fusionnera trois paradigmes cruciaux: la psychologie (pour élucider les processus décisionnels), l’économétrie et le comportement (pour comprendre les influences sur les processus décisionnels) et les méthodes fondées sur l’apprentissage automatique (portant sur des résultats spécifiques). Ces méthodes peuvent contribuer à comprendre les déplacements et les autres comportements pendant une pandémie.
Objectif
The SYNERGY project will unify three key paradigms for the mathematical modelling of human behaviour, namely: i) process models in psychology and cognate disciplines that seek to explain how decisions are made; ii) econometric and behavioural models that explain which factors influence the decision process and to what extent; and iii) data-driven (machine learning) methods that focus on the outcome of the decision process. The different aims and assumptions of these paradigms have resulted in very distinct strengths and weaknesses for each discipline. Only the synergy of the three will fulfil the promise of producing models that are behaviourally consistent, applicable to real-world problems, computationally tractable, and balance a priori assumptions with data-driven insights.
Integrating the three approaches into new Data-Driven Behavioural Models (DDBMs) is a novel, ambitious and highly complex undertaking, but one that is timely given the rapidly changing world, increasing use of models and big data for prediction, and growing interaction between humans and “intelligent machines” that require the latter to accurately predict human behaviour to enable safe and efficient use of AI. The proposed work will result in a paradigm shift for behavioural modelling, with impact in many application domains. SYNERGY will provide analysts with a powerful new toolkit that will allow efficient large-scale behavioural modelling on increasingly rich data while providing interpretable outputs and retaining important foundations in behavioural science.
Alongside major methodological contributions, the proposed research includes large-scale empirical work, applying the new DDBMs to real-world problems with implications for national policy. This includes case studies to understand and predict travel and other behaviour in a COVID-19 environment, and to establish the benefits that more behaviourally consistent AI routines for autonomous vehicles can have for road traffic safety.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
La classification de ce projet a été validée par l'équipe qui en a la charge.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
La classification de ce projet a été validée par l'équipe qui en a la charge.
Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
ERC-ADG - Advanced Grant
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-ADG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
LS2 9JT Leeds
Royaume-Uni
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.