Big Data et Intelligence Artificielle - 28 novembre 2017

Petits-Déjeuners Persyval-Minalogic Mieux comprendre les problématiques de R&D

• découvrir les problématiques et les avancées de la recherche dans un secteur à la pointe de l’actualité
• appréhender le potentiel pour le développement innovant d’applications
• échanger sur des projets R&D avec des spécialistes du domaine

Première rencontre :

Big Data et Intelligence Artificielle

Mardi 28 novembre 2017 (8h15-10h30) - Campus de Saint Martin d’Hères

Les termes « Big Data » et « Intelligence Artificielle » font référence à deux domaines qui cristallisent les attentions et les énergies tout en suscitant certains « fantasmes » aussi bien de peur que d’espoir.

Si les solutions d’Intelligence Artificielle ne sont pas nouvelles, elles ont connu un réel essor ces dernières années, en raison de l’émergence du Big Data se traduisant par la disponibilité de données massives et hétérogènes de toutes sortes, mais aussi d’algorithmes d’apprentissage automatique de plus en plus puissants pour les exploiter grâce aux progrès informatiques et mathématiques.

L’objectif de cette rencontre est de donner des clefs de lecture pour mieux comprendre les différentes facettes du Big Data et les principales approches d’Intelligence Artificielle, et pouvoir mieux les mettre en lien avec des besoins applicatifs spécifiques en fonction du volume et du type des données produites ou disponibles. 

Programme

08:15-08:30 :  Accueil

08:30-09:00 : Exposé introductif : 
Panorama des Principales Approches d’Intelligence Artificielle en lien avec le Big Data
Marie-Christine Rousset, Université Grenoble Alpes et Institut Universitaire de France, Laboratoire d’Informatique de Grenoble

09:00-10:00 : Exposés spécialisés : 
Quelques Applications en Apprentissage Profond (Deep Learning)
Laurent Besacier, Université Grenoble Alpes, Laboratoire d’Informatique de Grenoble

Ces dernières années, les méthodes fondées sur l’apprentissage profond (deep learning) se sont révélées très efficaces pour certaines tâches difficiles d’intelligence artificielle: traduction automatique, transcription de la parole, classification d’images, description d’images en langage naturel (image captioning). On présentera dans cet exposé les grands principes de ce domaine en plein essor, ainsi que quelques « success stories » dans les domaines d’application mentionnés ci-dessous.

Apprentissage Statistique : Principes et Zoom sur des Applications Biomédicales
Adeline Leclercq Samson, Université Grenoble Alpes, Laboratoire Jean Kuntzmann

L'apprentissage statistique est un domaine en plein essor et qui se révèle un outil puissant de prise de décision dans de nombreux domaines. On présentera dans cet exposé les grands principes et quelques exemples d'applications dans le domaine biomédical.

10:00-10:30 : temps d’échanges

Présentation de Laurence Pierre : Les socles d'une collaboration Entreprise/Université

Infos pratiques et inscription :

Mardi 28 novembre 2017, de 8h15 à 10h30

UFR IM2AG, 60 rue de la chimie, Domaine universitaire, Saint-Martin d’Hères 
- Venir à l'UFR IM2AG

L'inscription en ligne est gratuite mais obligatoire, avant le 21/11 :
FIN DES INSCRIPTIONS