Description du projet
Améliorer l’aide à la décision grâce au raisonnement contrefactuel
Les êtres humains excellent dans le raisonnement contrefactuel, imaginant des passés alternatifs pour évaluer ce qui aurait pu être mieux ou pire. Cette capacité joue un rôle clé dans l’apprentissage à partir d’expériences limitées et dans l’amélioration de la prise de décision. Cependant, malgré le rôle croissant de l’apprentissage automatique dans l’aide à la décision dans des domaines tels que la médecine et l’éducation, la plupart des algorithmes ont eu du mal à intégrer ce type de raisonnement. Dans cette optique, le projet COUNTERFACT, financé par le CER, vise à combler cette lacune en développant des modèles d’apprentissage automatique capables de raisonnement contrefactuel. Ces modèles amélioreront les systèmes d’aide à la décision, la prise de décision humaine et réduiront les exigences en matière de calcul et de données, tout en aidant les individus à tirer des leçons de leurs choix antérieurs pour obtenir de meilleurs résultats.
Objectif
Reasoning about what might have been, about alternatives to our own pasts, is a landmark of human intelligence. Such type of reasoning, called counterfactual reasoning, is often evaluative, specifying alternatives that are in some sense better or worse than our past reality, and has been shown to play a significant role in the ability that humans have to learn from limited past experience and improve their decision making skills over time.
In recent years, there has been an increasing excitement on the potential of machine learning models and algorithms to support human decision making in a variety of high-stakes domains such as medicine, education or science. However, these models and algorithms have been traditionally unable to perform, nor benefit from, counterfactual reasoning. In this project, our goal is to bridge this gap.
We will develop machine learning models and algorithms for automated decision support that are able to perform and benefit from counterfactual reasoning in multiple ways. For example, they will perform counterfactual reasoning about human behavior to anticipate how humans incorporate algorithmic advice into their decisions. This will enable a new generation of decision support systems that can only increase and never decrease the average quality of human decisions. Moreover, they will use the structural similarities and shared properties across different counterfactual decision making scenarios to significantly reduce their computational and data requirements. In addition, these models and algorithms will also help humans learn from their own past decisions by identifying alternative decisions that would have led to better outcomes. Finally, we will perform large-scale human subject studies with both laypersons and experts to evaluate their effectiveness in a wide variety of decision making tasks.
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: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
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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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HORIZON.1.1 - 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.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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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-2024-COG
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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.
80539 MUNCHEN
Allemagne
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.