Célina Treuillier (Bird) soutiendra sa thèse intitulée “Modélisation individuelle et multi-factorielle du phénomène de polarisation pour une personnalisation de l’apport en diversité dans les recommandations de news” le 18 octobre à 10h en salle A008.

Résumé

La polarisation est un phénomène complexe exacerbé par les médias sociaux, auquel les systèmes de recommandation contribuent en limitant l’exposition à des opinions diverses. Pour contrer cet enjeu sociétal et favoriser un débat démocratique sain, il est crucial de développer des stratégies de recommandation favorisant une dépolarisation personnalisée. Une compréhension du phénomène de polarisation est néanmoins indispensable au développement de telles stratégies. Dans une première partie, cette thèse propose une modélisation individuelle et multi-factorielle du phénomène de polarisation. Un modèle générique et paramétrable, reposant sur la métrique GRAIL (GeneRalized AddItive poLarization), permet de distinguer des classes de comportement et contribue à une meilleure compréhension de la polarisation. Une modélisation temporelle abordant la polarisation comme un processus dynamique permet ensuite d’identifier des périodes de polarisation, influencées par la maturité des débats et des événements contextuels. Dans une seconde partie, l’approche de diversification personnalisée ADF (Accuracy-Diversity-Fairness) est proposée. Les approches de la littérature peinent à maîtriser la nature de la diversité apportée, et peuvent artificiellement orienter les opinions des utilisateurs. L’approche ADF propose une optimisation tri-objectif permettant de fournir des recommandations répondant aux attentes des utilisateurs, tout en les exposant à un contenu plus diversifié sans influencer leurs opinions. Ces travaux participent à une modélisation plus fine du phénomène de polarisation, permettant d’envisager développement de stratégies dépolarisantes efficaces et éthiques. Ce travail met en lumière le rôle central que joue l’IA pour répondre aux enjeux sociétaux contemporains.

Jury

Encadrants

• Armelle Brun – Professeure des Universités, Université de Lorraine
• Sylvain Castagnos – Maître de conférences, Université de Lorraine

Rapporteurs

• Camille Salinesi – Professeur des Universités, Université Paris 1 Panthéon – Sorbonne
• Elsa Negre – Maîtresse de conférences HDR, Université Paris – Dauphine

Examinateurs :

• Karën Fort – Professeure des Universités, Université de Lorraine
• Raphaël Fournier S’niehotta – Maître de conférences, CNAM Paris