Pour la dimension Recherche et Innovation, sept axes technologiques prioritaires ont été identifiés dans la feuille de route du Hub DSAI.

Pour chacun de ces axes, des jalons à 3, 5 et 10 ans ont été définis. Il s’agit maintenant de s’organiser pour avancer concrètement sur ces objectifs, et ce avec la contribution des membres du Hub : avec vos contributions !

De février à septembre 2020, nous organisons sept ateliers d’une demi-journée, l’après-midi suivant la réunion mensuelle du Comité de Pilotage du Hub DSAI. Votre participation est bienvenue à ces ateliers, surtout si vous pensez pouvoir y contribuer avec des propositions, des attentes, des sujets à traiter, des cas d’usage etc.

[maxbutton id= »2″ url= »https://systematic-paris-region.org/fr/actualite/hub-data-science-ai-plan-dactions-2020-et-travail-collectif-sur-les-axes-prioritaires-du-hub-dsai/ » text= »Retrouvez l’agenda des Clubs DS&AI » ]

 

Le Club DS&AI du 23 avril qui va aborder l’axe “Algorithmes d’apprentissage”,
se déroule de 14h00 à 17h00, en visioconférence.

Programme

14h00 I Présentation de la feuille de route de l’axe technologique

  • Abdelhamid Mellouk, UPEC : Les algorithmes d’apprentissage dans la roadmap du Hub DSAI de Systematic
  • Patrick Gallinari, Sorbonne Université et Criteo AI Lab :  Apprentissage et monde réel : Deep Learning et simulation de processus physiques

Les avancées en IA et en traitement des données transforment le cœur de métier de nombreuses entreprises. Les succès récents de ces méthodes bénéficient principalement au monde numérique. Comment intégrer ces avancées dans les entreprises du monde physique qui ont une forte culture en ingénierie ? L’exposé illustrera cette problématique en présentant des exemples issus de la modélisation de systèmes dynamiques où l’on tente de faire coopérer les mondes de la physique et du traitement de données.

  • Patrick Paroubek, LIMSI-CNRS : Apprentissage automatique, langage naturel et évaluation : où va-t-on ?

Le traitement informatique du langage a privilégié depuis trente ans les méthodes d’apprentissage automatique qui ont permis des avancées technologiques opérationnelles dans un nombre croissant d’applications. Les expériences ont montré que la taille des données d’apprentissage peut remplacer la complexité algorithmique ou les connaissances expertes, mais jusqu’où ?

15h00 I Atelier de réflexion « Algorithmes d’apprentissage »
Animé par Abdelhamid Mellouk (Upec)

  • L’identification des acteurs et des actions existantes
  • Attentes des participants
  • Propositions d’actions pour avancer

Intervenants

[maxbutton id= »2″ url= »https://www.weezevent.com/le-club-dsai-algorithmes-dapprentissage » text= »Demande d’inscription » ]

Réservé aux membres de Systematic

Informations Pratiques

En visioconférence