@inproceedings{prokopalo-etal-2020-evaluation,
title = "{\'E}valuation de syst{\`e}mes apprenant tout au long de la vie (Evaluation of lifelong learning systems )",
author = {Prokopalo, Yevhenii and
Meignier, Sylvain and
Galibert, Olivier and
Barrault, Lo{\"\i}c and
Larcher, Anthony},
editor = "Benzitoun, Christophe and
Braud, Chlo{\'e} and
Huber, Laurine and
Langlois, David and
Ouni, Slim and
Pogodalla, Sylvain and
Schneider, St{\'e}phane",
booktitle = "Actes de la 6e conf{\'e}rence conjointe Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole (JEP, 33e {\'e}dition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e {\'e}dition), Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (R{\'E}CITAL, 22e {\'e}dition). Volume 1 : Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole",
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year = "2020",
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publisher = "ATALA et AFCP",
url = "https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-jep.58",
pages = "516--524",
abstract = "Aujourd{'}hui les syst{\`e}mes intelligents obtiennent d{'}excellentes performances dans de nombreux domaines lorsqu{'}ils sont entra{\^\i}n{\'e}s par des experts en apprentissage automatique. Lorsque ces syst{\`e}mes sont mis en production, leurs performances se d{\'e}gradent au cours du temps du fait de l{'}{\'e}volution de leur environnement r{\'e}el. Une adaptation de leur mod{\`e}le par des experts en apprentissage automatique est possible mais tr{\`e}s co{\^u}teuse alors que les soci{\'e}t{\'e}s utilisant ces syst{\`e}mes disposent d{'}experts du domaine qui pourraient accompagner ces syst{\`e}mes dans un apprentissage tout au long de la vie. Dans cet article nous proposons un cadre d{'}{\'e}valuation g{\'e}n{\'e}rique pour des syst{\`e}mes apprenant tout au long de la vie (SATLV). Nous proposons d{'}{\'e}valuer l{'}apprentissage assist{\'e} par l{'}humain (actif ou interactif) et l{'}apprentissage au cours du temps.",
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<title>Évaluation de systèmes apprenant tout au long de la vie (Evaluation of lifelong learning systems )</title>
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<title>Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d’Études sur la Parole</title>
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<abstract>Aujourd’hui les systèmes intelligents obtiennent d’excellentes performances dans de nombreux domaines lorsqu’ils sont entraînés par des experts en apprentissage automatique. Lorsque ces systèmes sont mis en production, leurs performances se dégradent au cours du temps du fait de l’évolution de leur environnement réel. Une adaptation de leur modèle par des experts en apprentissage automatique est possible mais très coûteuse alors que les sociétés utilisant ces systèmes disposent d’experts du domaine qui pourraient accompagner ces systèmes dans un apprentissage tout au long de la vie. Dans cet article nous proposons un cadre d’évaluation générique pour des systèmes apprenant tout au long de la vie (SATLV). Nous proposons d’évaluer l’apprentissage assisté par l’humain (actif ou interactif) et l’apprentissage au cours du temps.</abstract>
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%T Évaluation de systèmes apprenant tout au long de la vie (Evaluation of lifelong learning systems )
%A Prokopalo, Yevhenii
%A Meignier, Sylvain
%A Galibert, Olivier
%A Barrault, Loïc
%A Larcher, Anthony
%Y Benzitoun, Christophe
%Y Braud, Chloé
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%Y Schneider, Stéphane
%S Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d’Études sur la Parole
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%X Aujourd’hui les systèmes intelligents obtiennent d’excellentes performances dans de nombreux domaines lorsqu’ils sont entraînés par des experts en apprentissage automatique. Lorsque ces systèmes sont mis en production, leurs performances se dégradent au cours du temps du fait de l’évolution de leur environnement réel. Une adaptation de leur modèle par des experts en apprentissage automatique est possible mais très coûteuse alors que les sociétés utilisant ces systèmes disposent d’experts du domaine qui pourraient accompagner ces systèmes dans un apprentissage tout au long de la vie. Dans cet article nous proposons un cadre d’évaluation générique pour des systèmes apprenant tout au long de la vie (SATLV). Nous proposons d’évaluer l’apprentissage assisté par l’humain (actif ou interactif) et l’apprentissage au cours du temps.
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[Évaluation de systèmes apprenant tout au long de la vie (Evaluation of lifelong learning systems )](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-jep.58) (Prokopalo et al., JEP/TALN/RECITAL 2020)
ACL
- Yevhenii Prokopalo, Sylvain Meignier, Olivier Galibert, Loïc Barrault, and Anthony Larcher. 2020. Évaluation de systèmes apprenant tout au long de la vie (Evaluation of lifelong learning systems ). In Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole, pages 516–524, Nancy, France. ATALA et AFCP.