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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Deep Multimodal Learning for Mining and Generation of Arguments

Description du projet

Un paradigme multimodal pour l’exploration des arguments

L’argumentation est présente au quotidien sur de nombreuses plateformes médiatiques. Elle dépasse le cadre des interactions entre humains pour englober également les dialogues entre l’homme et la machine. Si l’analyse automatisée de l’argumentation garantit la validité logique et l’équité des débats, les systèmes actuels peinent à traiter les arguments implicites ou incomplets. De plus, ces systèmes ont du mal à traiter des interactions complexes et multimodales qui combinent des indices verbaux et non verbaux. Pour y remédier, le projet PANDORA, financé par le CER, vise à rendre l’argumentation multimodale dans les environnements numériques plus compréhensible grâce à l’introduction de nouvelles techniques informatiques. Afin de faire progresser l’exploration des arguments, il s’appuiera sur une méthode non supervisée qui modélise les aspects explicites et latents du raisonnement humain. En reliant les éléments verbaux et non verbaux (visuels, sociaux), ce cadre propose un nouveau paradigme multimodal qui ouvre de nouvelles perspectives dans la recherche sur l’IA.

Objectif

Argumentation is carried out every day on multiple platforms and media, no longer exchanged only between humans, but also in human-machine dialogues. The computational analysis of argumentation is vital to ensure logical soundness and fairness in argument exchanges. The state of the art falls short of fulfilling these needs and does not offer a robust handling of incomplete and implicit arguments, and of multimodal argumentation involving verbal and nonverbal cues.
My project will solve this timely scientific and societal challenge by developing computational methods for making multimodal argumentation in digitally mediated human interactions more intelligible. Our key move is to go beyond the traditional supervised argument mining approach to analyse argumentation from text. To do so, we introduce a new foundation for argument mining based on unsupervised learning to capture both the explicit and the latent features of human argumentation. A new family of methods for the analysis of multimodal argumentation, to consider both verbal (text, audio) and nonverbal (image, video, social context) features, will empower this paradigm change, breaking new ground in Artificial Intelligence (AI) and beyond. The project will further define novel generative methods that reflect the latent properties of human argumentation and generate robust arguments to be put forward in human-machine interactions.
The benefits of this research are far-reaching. First, it will significantly strengthen AI-based argumentation analysis by automatically identifying fallacies and biases while improving fairness in argument generation. Second, argument-based digital mediation will enhance transparency in reaching consensus during deliberative democracy processes. By revealing underlying argumentation reasoning patterns and harnessing both verbal and nonverbal contexts, this research will revolutionize the ability to evaluate evidence and form reasoned judgments in crucial areas like politics and law

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.
La classification de ce projet a été validée par des humains.

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).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contribution nette de l'UE

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.

€ 1 999 651,00
Coût total

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.

€ 1 999 651,00

Bénéficiaires (1)

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