• Financement : ANR
  • Année de début de thèse :
  • 2023

Le projet ANR AGGREEY (An argumentation-based platform for e-democracy) étudie la démocratie participative et vise à proposer des outils basés sur l’IA et la théorie de l’argumentation afin d’améliorer la qualité du débat public. Les systèmes d’argumentation en ligne étant de plus en plus répandus, le volume d’arguments et d’options qu’ils contiennent ne cesse de croître. Cela représente un défi important pour les analystes humains, qui s’efforcent de suivre manuellement les changements, de comprendre les différents arguments et leurs relations, et de donner un sens à la grande quantité d’informations. Pour relever ce défi, AGGREEY propose d’utiliser l’intelligence artificielle et la théorie de l’argumentation pour étudier ces systèmes. Parmi les nombreuses informations à identifier et à traiter, cette thèse visera à se concentrer sur le problème des votes sur les arguments. Actuellement, il n’existe pas dans la littérature d’approche permettant de traiter les votes de manière élaborée. La proposition existante consiste à calculer le ratio des votes positifs et négatifs et à l’utiliser comme un nombre unique. L’objectif est d’explorer d’autres façons de représenter et de prendre en compte les votes et de comprendre les nuances du processus de vote. Nous voulons également prendre en compte les votes des utilisateurs afin de maximiser le bien-être social. En d’autres termes, nous voulons développer des méthodes qui partent des votes des utilisateurs et transfèrent ces informations aux extensions, c’est-à-dire aux ensembles d’arguments acceptables. Ainsi, sur la base des votes d’un utilisateur, le système calcule son extension préférée. L’objectif est de développer un algorithme qui sélectionne l’extension qui maximise la satisfaction de tous les votants.