Les bases cognitives du raisonnement (dans l’esprit et l’IA)

Cet atelier se concentrera sur le raisonnement au niveau cognitif/comportemental, tant dans le domaine des sciences cognitives que dans celui de l’IA. Les thèmes abordés comprendront des discussions sur la question de savoir si les systèmes d’IA actuels ont certaines capacités, s’ils sont capables d’effectuer un raisonnement symbolique ou si des méthodes symboliques explicites sont nécessaires, si le terme « raisonnement » est même approprié pour les modèles de raisonnement de l’IA, ainsi que d’autres thèmes qui traitent de phénomènes au niveau comportemental et intègrent des idées issues des théories cognitives.

Noah D. Goodman (Stanford University), Alison Gopnik (UC Berkeley), Andrew Granville (Université de Montréal), Karim Jerbi (IVADO, Université de Montréal), Subbarao Kambhampati (Arizona State University), Najoung Kim (Boston University), Sari Kisilevsky (CUNY Queens College), Andrew Lampinen (Google DeepMind), Steven Piantadosi (UC Berkeley), Eva Portelance (HEC Montréal), Ben Prystawski (Stanford University), Laura Ruis (MIT), Claire Stevenson (University of Amsterdam), Ivan Titov (University of Edinburgh, University of Amsterdam), Taylor Webb (IVADO, Mila, Université de Montréal), Jieyu Zhao (USC).

MARDI 27 JANVIER 2026

9h30 – 9h50 : Accueil et inscriptions

9h50 – 10h : Mots de bienvenue

10h – 10h45 : Causal Learning and Empowerment in Cognitive Science and AI
Alison Gopnik (UC Berkeley)

10h45 – 11h30 : Are the Reasoning Skills Being Developed by AI Producers Actually Reasoning Skills?
Andrew Granville (Université de Montréal)

11h30 – 12h : Recap. Discussion Public/Conférenciers(ères)

12h – 13h45 : Lunch non fourni

13h45 – 14h30 : Anthropomorphization Sins in Modern AI (Or The Perils of Premature Application of the Lens of Cognition to LLMs)
Subbarao Kambhampati (Arizona State University) – À distance

14h30 – 15h15 : Emergent Symbol Processing in Transformer Language Models
Taylor Webb (IVADO, Mila, Université de Montréal)

15h15 – 15h45 : Pause café

15h45 – 16h30 : Cognition, Neuroscience, and What’s In-Between
Steven Piantadosi (UC Berkeley) – À distance

16h30 – 17h : Recap. Discussion Audience/ G. Speakers

17h – 18h : 5 à 7 Réseautage

MERCREDI 28 JANVIER 2026

9h30 – 10h: Accueil et café

10h – 10h45 : Learning to Reason
Noah D. Goodman (Stanford University) – Remote, Ben Prystawski (Stanford University)

10h45 – 11h30 : Human Creativity vs. Language Models: New Insights from a Large-Scale Benchmarking Study in 100,000 Individuals
Karim Jerbi (IVADO, Université de Montréal)

11h30 – 12h : Recap. Discussion Public/Conférenciers(ères)

12h – 13h45 : Lunch non fourni

13h45 – 14h30 : Reason and Freedom
Sari Kisilevsky (CUNY Queens College)

14h30 – 15h15 : What If AI Models Learned More Like Kids Do?
Eva Portelance (HEC Montréal)

15h15 – 15h45 : Pause café

15h45 – 16h30 : Hidden Computations: Planning and Reasoning in the Forward Pass
Laura Ruis (MIT)

16h30 – 17h : Recap. Discussion Public/Conférenciers(ères)

JEUDI 29 JANVIER 2026

9h30 – 10h: Accueil et café

10h – 10h45 : Evaluating the Social Intelligence of LLMs through Social Interactions
Jieyu Zhao (USC)

10h45 – 11h30 : Classical Computation in Connectionist Models
Najoung Kim (Boston University) – À distance

11h30 – 12h : Recap. Discussion Public/Conférenciers(ères)

12h – 13h15 : Lunch non fourni

13h15 – 14h : Learning to Solve Analogies: The Paths Children and LLMs Take
Claire Stevenson (University of Amsterdam)

14h – 14h45 : Post-Training for Reasoning in Large Language Models: Learning vs Reshaping, Generalization and Failure Modes
Ivan Titov (University of Edinburgh, University of Amsterdam)

14h45 – 15h15 : Pause café

15h15 – 16h : How Do Language Models Reason About Information From Parameters and Context? Lessons for Complementary Learning Systems
Andrew Lampinen (Google DeepMind)

16h – 17h : Panel discussion « Reasoning in AI and Human Cognition »+ Questions du public
Alison Gopnik (UC Berkeley), Andrew Granville (Université de Montréal) Andrew Lampinen (Google DeepMind) et Laura Ruis (MIT), modéré par Guillaume Lajoie (IVADO, Université de Montréal, Mila)

17h – 17h10 : Mot de clôture