L’UAC au Workshop international AI2M4RI 2026 : trois contributions scientifiques au service d’une IA utile, fiable et contextualisée
22 Août 2026790
L’Université de l’Assomption au Congo (UAC) a pris part, du 18 au 20 août 2026, au Workshop international AI2M4RI 2026, organisé à Athènes, en Grèce, en format hybride. ll s’est agi d’un sommet international sur l’utilité, la fiabilité et la contextualisation de l’Intelligence artificielle dans les pratiques quotidiennes à l’ère des nouvelles technologies, à travers le monde. La délégation de l’UAC y a porté trois contributions scientifiques consacrées à la fiabilité des grands modèles de langage, à l’intelligence artificielle explicable pour l’agriculture de précision et à l’analyse des communications scientifiques congolaises.
Cette participation marque une nouvelle étape dans le rayonnement scientifique de l’UAC et dans la valorisation de recherches menées sur des problématiques contemporaines de l’intelligence artificielle. L’événement a réuni des chercheurs autour des méthodes d’IA et des approches mathématiques orientées vers un impact réel, avec des applications touchant notamment le langage, l’agriculture, les données publiques, la santé, l’environnement et les systèmes intelligents.
La présence de l’UAC est particulièrement visible dans la session technique AI2M4RI-8, intitulée « AI for Language, Environment and Public-Sector Data ». Le programme officiel a confié la présidence de cette session au Dr Nsenge Mpia Héritier, Doyen du Domaine des Sciences et Technologie de l’UAC.
Dr Nsenge Mpia Héritier
Doyen de la Faculté des Sciences et Technologie
Une participation de l’UAC
L’équipe ayant porté ces travaux a réuni trois membres du Département d’Informatique de l’UAC, avec des responsabilités académiques et scientifiques complémentaires :
Dr Nsenge Mpia Héritier
Doyen de la Faculté des Sciences et Technologie de l’UAC
Kasambya Moïse Kambale
Enseignant au Département d’Informatique et doctorant (PhD student) en Computer Vision aux Philippines.
Kivuyirwa Mystère Kanduki
Enseignant au Département d’Informatique de l’UAC.
Trois articles présentés par l’UAC
Trois contributions associées à l’équipe de l’UAC figurent dans le programme de la session AI2M4RI-8 :
1
ConSeU: Semantic Uncertainty Estimation via Clustering for Reliable LLM Outputs
Auteurs : Héritier Nsenge Mpia, Kasambya Moïse Kambale et Kivuyirwa Mystère Kanduki
Ce travail propose d’estimer l’incertitude des grands modèles de langage à partir du désaccord sémantique entre plusieurs réponses générées. L’approche cherche ainsi à dépasser une lecture limitée aux probabilités de tokens pour mieux apprécier la fiabilité des sorties au niveau du sens.
2
Explainable Pest Identification in Precision Agriculture using EfficientNetB4 Transfer Learning and Grad-CAM
Auteurs : Kasambya Moïse Kambale, Mulinda Serge Mumbere, Kivuyirwa Mystère Kanduki et Héritier Nsenge Mpia
Cette contribution s’inscrit dans l’intelligence artificielle explicable appliquée à l’agriculture de précision. Elle associe EfficientNetB4 et Grad-CAM pour l’identification des ravageurs tout en rendant plus lisibles les éléments visuels qui soutiennent les décisions du modèle.
3
Sentiment Analysis of Congolese Scientific Communications Using Weak Supervision and Contextual Uncertainty Signals
Auteurs : Kivuyirwa Mystère Kanduki, Héritier Nsenge Mpia et Kasambya Moïse Kambale
Cette étude applique le traitement automatique du langage aux communications scientifiques congolaises en combinant supervision faible et signaux d’incertitude contextuelle, afin de mieux tenir compte de la complexité du contexte linguistique et scientifique.
Une responsabilité scientifique internationale pour l’UAC
Au-delà de la présentation des travaux, le fait que la présidence de la session AI2M4RI-8 ait été assurée par le Dr Nsenge Mpia Héritier traduit la participation active de l’UAC aux espaces internationaux d’échange scientifique. Cette session a réuni cinq contributions portant sur la fiabilité des LLM, l’IA explicable en agriculture, l’analyse des communications scientifiques, la détection de fraude et la prédiction des perturbations d’habitats forestiers.
Cette dynamique illustre la volonté de l’Université de l’Assomption au Congo de développer une recherche connectée aux grands enjeux actuels, sans perdre de vue les réalités et les besoins du contexte africain. Les trois contributions portées par l’équipe de l’UAC témoignent d’un même fil conducteur : produire une intelligence artificielle plus fiable, plus explicable et davantage ancrée dans des usages concrets.
À travers ses collaborations internationales et interinstitutionnelles, l’Université de l’Assomption au Congo (UAC) accompagne une nouvelle génération de jeunes capables de transformer les défis de leur milieu en solutions concrètes. À l’ère technologique, l’UAC offre un cadre de formation où les connaissances rencontrent la pratique, l’innovation et les réalités de la société, notamment à travers la participation à des projets d’ingénierie et de recherche. Choisir l’UAC, c’est se former aujourd’hui pour devenir demain un acteur capable d’imaginer, de créer et de contribuer au développement de sa communauté.
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