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), Laura Ruis (MIT), Claire Stevenson (University of Amsterdam), Ivan Titov (University of Edinburgh), 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 : (How) Do LLMs Reason?
Subbarao Kambhampati (Arizona State University)

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 : Titre à venir
Noah D. Goodman (Stanford University)

10h45 – 11h30 : Titre à venir
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 : Reasoning in the Time of Scaling: The Computational Strategies that Emerge from Large-Scale Training
Laura Ruis (MIT)

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

JEUDI 29 JANVIER 2026

9h30 – 10h: Accueil et café

10h – 10h45 : Titre à venir
Jieyu Zhao (USC)

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

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 : Titre à venir
Ivan Titov (University of Edinburgh)

14h45 – 15h15 : Pause café

15h15 – 16h : Titre à venir
Andrew Lampinen (Google DeepMind) – À distance

16h – 17h : Panel + Questions du public

17h – 17h10 : Mot de clôture