#IAplusK, la relève est IA
Le 17 novembre 2021 à l'Institut Henri Poincaré
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Une demi-journée pour montrer la diversité des formations, des parcours, des métiers et des expertises dans la recherche en IA, que ce soit dans le secteur académique ou en entreprise. Les interventions feront la part belle aux doctorantes et doctorants pour découvrir l’état de la recherche sur des sujets actuels.
Publics : étudiantes, étudiants, lycéennes, lycéens, prépas
Talk de contexte : Cédric Villani (Mathématicien, Député de l'Essonne)
Enseignant-chercheur en mathématique depuis 2000, Cédric Villani a pris en 2009 la direction de l'Institut Henri Poincaré. Membre des conseils scientifiques d'EDF, d'Orange et du Boston Consulting Group, Cédric Villani est convaincu de la richesse du dialogue entre science et technologie. Couronné par la Médaille Fields en 2010, il raconte son expérience dans l’ouvrage "Théorème vivant". Depuis il consacre une énergie inlassable au partage de la connaissance à travers des conférences destinées à tous les publics, sur tous les continents. Cette culture du partage est au cœur de son engagement. Député de l'Essonne depuis juin 2017, Cédric Villani préside l'Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques (OPECST) de l'Assemblée nationale et du Sénat.
"Vers une IA plus frugale : optimisation de la consommation énergétique d'algorithmes de machine learning" : Céline Moucer (Doctorante, équipe SIERRA, Inria Paris)
Céline Moucer est doctorante dans l'équipe SIERRA de l'Inria Paris depuis septembre 2021, avec un financement du ministère de la Transition Ecologique. Après un passage à l'Ecole polytechnique et au master Mathématiques, Vision, Apprentissage de l'ENS Paris Saclay, elle se concentre sur l'évaluation et l'optimisation d'algorithmes de machine learning sous la direction de Francis Bach et Adrien Taylor. Sur son temps libre, elle fais de l'escalade, des balades à vélo et des expositions.
"L'intelligence artificielle est-elle génératrice d'inégalités ?" : Flora Vincent (Postdoctorante, Weizmann Institute of Science)
Flora Vincent est une scientifique spécialisée en microbiologie marine. En parallèle, elle s'est particulièrement investie sur le sujet de la mixité dans les sciences en co-fondant WAX Science avec Aude Bernheim, une association qui promeut une science sans stéréotype en créant et diffusant des outils innovants. Elle est co-auteure de l'ouvrage "L'intelligence artificielle, pas sans elle !" un livre qui décortique comment les algorithmes reproduisent des biais sexistes.
Twitter : @vincentflora
"Interprétatibilité et Explicabilité des Réseaux de neurones, et application en Oncologie" : Wistan Marchadour (PhD Student, LaTIM, Université de Bretagne Occidentale)
Wistan Marchadour est Ingénieur en Informatique depuis 2018, avec une spécialisation en Robotique. En 2020, après plusieurs expériences dans le domaine de la recherche, il a démarré une thèse pour poursuivre ses efforts. Ce choix de carrière l'a également permis de se former plus en détails en Intelligence Artificielle
"Comment interpréter les outils d'interprétabilité ? L'exemple des valeurs de Shapley" : Clément Arlotti (Consultant Data Scientist chez Aquila Data Enabler)
Docteur en physique de formation, Clément Arlotti est actuellement Data Scientist chez Aquila Data Enabler. Également titulaire d’un M2 de philosophie et d’Histoire des sciences, il a mené une réflexion épistémologique et éthique approfondie autour de la question de « l’explicabilité » en intelligence artificielle.
"Deep learning appliqué aux sciences du patrimoine" : Marie-Morgane Paumard (PrepaStrat, Paris)
Marie-Morgane effectue un doctorat en deep learning appliqué aux sciences du patrimoine. Elle travaille à la reconstitution automatique d'objets à partir de fragments. Passionnée d'informatique, Marie-Morgane Paumard a appris à programmer à 12 ans en autodidacte et ne s'est jamais réellement arrêtée. Normalienne en informatique et télécommunications de l'ENS de Rennes, en 2015 elle effectue un master en IA, décision et recherche opérationnelle au sein de Sorbonne Université.
"DIAG - solution d’aide au diagnostic de la COVID-19 au moyen de la tomodensitométrie et du Deep Learning" Hadj Bouzid Amel Imene (Ingénieur de soutien à la recherche au CERIST)
Caroline Chavier (The Allyance, Paris)
PDG de The Allyance et Co-fondatrice de Paris WiMLDS (Women in Machine Learning & Data Science). Caroline Chavier est la fondatrice de The Allyance, entreprise d'expertise sur les sujets de recrutement et de diversité. Diplômée de Sciences Po Paris en ressources humaines, Caroline est une recruteuse habituée à recruter des profils ingénieurs dans la tech (Data Scientists, Machine Learning Engineers, Software Engineers). Impliquée sur les sujets de diversité et d'inclusion, elle a toujours cherché à encourager le partage de connaissance au sein de la communauté d'ingénieurs. Ainsi en 2017, avec Chloé-Agathe Azencott, Caroline a cofondé le meetup Paris Women in Machine Learning and Data Science. Le chapitre parisien compte désormais 4200 membres et est le troisième plus gros chapitre de WiMLDS dans le monde.
Twitter : @MrsCaroline_C
Julie Delon (MAP5, Paris)
Julie Delon, professeure à l’Université de Paris, nouvelle Université issue de la fusion des anciennes Paris-Descartes et Paris-Diderot. Elle enseigne et fais de la recherche dans le domaine des mathématiques appliquées, et notamment appliquées au traitement des images. Elle est aussi responsable du Master 2 « Mathématiques, modélisation et apprentissage » à l’Université de Paris.
Twitter : @delonju
Patrick Perez (Valeo.ai, Paris)
Patrick Pérez est directeur scientifique de Valeo.ai, un laboratoire de recherche de Valeo sur l'intelligence artificielle pour les applications automobiles. Avant de rejoindre Valeo, Patrick Pérez a été Distinguished Scientist chez Technicolor (2009-2918), chercheur à l'Inria (1993-2000, 2004-2009) et à Microsoft Research Cambridge (2000-2004). Ses recherches portent sur la description, la recherche et l'analyse audio/vidéo.
