Premier écosystème français en science des données et intelligence artificielle, l’Institut DATAIA développe une recherche de pointe en associant les compétences de ses 17 membres du cluster Paris-Saclay.

 

Deux ans après son lancement, il organise une conférence en science des données, IA et société, pour présenter les avancées scientifiques rendues possibles grâce à ses partenariats, ainsi que les perspectives en termes de collaborations industrielles et internationales.

Plusieurs thématiques seront abordées : des innovations aux défis éthiques posés par l’IA, ainsi que les attentes des industriels, ou encore les différentes initiatives lancées pour animer la communauté du numérique de Paris-Saclay

 

Une session de présentation des posters est également prévue. L’appel est ouvert jusqu’au 25 février 2020.

Premier écosystème français en science des données et intelligence artificielle, l’Institut DATAIA développe une recherche de pointe en associant les compétences de ses 17 membres du cluster Paris-Saclay.

 

Deux ans après son lancement, il organise une conférence en science des données, IA et société, pour présenter les avancées scientifiques rendues possibles grâce à ses partenariats, ainsi que les perspectives en termes de collaborations industrielles et internationales.

Plusieurs thématiques seront abordées : des innovations aux défis éthiques posés par l’IA, ainsi que les attentes des industriels, ou encore les différentes initiatives lancées pour animer la communauté du numérique de Paris-Saclay

 

Une session de présentation des posters est également prévue. L’appel est ouvert jusqu’au 25 février 2020.

 
 
9h00 - 9h30
Accueil
9h30 - 10h00
Discours d’introduction
10h00 - 11h00
Présentation de l’Institut DATAIA 
11h00 - 11h30
Pause café
11h30 - 12h15
Keynote : «Is the future of machine learning unsupervised ?»
12h15 - 12h45
Présentation de deux projets de recherche 
12h45 - 14h00
Pause déjeuner 
14h00 - 14h45

Table ronde « Éthique et IA »

14h45 - 15h30

Présentation de trois projets de recherche

15h30 - 16h00
Pause café
16h00 - 16h45

Table ronde « Recherche, formation et industrie »

16h45 - 17h30

Keynote : « Computational Fact-Checking:
A Selection of Problems and Solutions »

17h30

Cocktail de clôture

 

L’Institut DATAIA invite les étudiants, doctorants, post-doctorants, et chercheurs du cluster de Paris-Saclay, à présenter leurs travaux de recherche sous la forme d’un poster.

Les travaux proposés devront aborder au moins
un des quatre défis interdisciplinaires de l’Institut : 

 DES DONNÉES

AUX CONNAISSANCES,

DES DONNÉES

À LA DÉCISION 

 APPRENTISSAGE
ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
 

 TRANSPARENCE,
IA RESPONSABLE

ET ÉTHIQUE 

 PROTECTION, RÉGULATION,

ET ÉCONOMIE

DE LA DONNÉE 

Les propositions de posters devront être soumises
avant le 25 février 2020 
sous la forme :  
TITRE

AUTEURS 

RÉSUMÉ

Merci d’envoyer vos propositions à submission-dataia@inria.fr

Un template de poster est à votre disposition.

Les posters ne devront pas excéder le format A0 (841x1189mm) et seront imprimés par les auteurs.

 
 

Bertrand Braunschweig

Bertrand Braunschweig est directeur de la mission Inria de coordination du programme national de recherche en intelligence artificielle.

Président de l’association française d’intelligence artificielle pendant quatre ans, il a rejoint l’Agence nationale de la recherche en 2006 en tant que responsable de plusieurs programmes, puis à partir de janvier 2009 comme responsable du département STIC. Il a également occupé les fonctions de directeur du centre de recherche Inria Rennes - Bretagne Atlantique de 2011 à 2015, et Inria Saclay Ile-de-France de 2016 à 2018. En 2016, Bertrand Braunschweig a coordonné la rédaction du Livre blanc sur l’intelligence artificielle, publié par Inria.

Bertrand Thirion

Bertrand Thirion est directeur de recherche de l'équipe-projet commune Parietal (Inria - CEA) et directeur de l'Institut DATAIA.

Après une thèse au centre de recherche Inria Sophia-Antipolis sous la direction d'Olivier Faugeras, et un post-doctorat au CEA Paris-Saclay, il a participé à la création du centre de recherche Neurospin (CEA) où il a créé l'équipe-projet commune Parietal.

Ses recherches s'articulent autour de la modélisation statistique et de l'apprentissage automatique appliqué aux données d'imagerie cérébrale. Il est l'auteur de plus de 200 articles et contribue à l'animation de projets logiciels open-source en Python (scikit-learn, nilearn).

 

Membres du bureau 

Aapo Hyvarinen

Aapo Hyvarinen a étudié mathématiques aux universités de Helsinki (Finlande), Vienne (Autriche), et Paris, et a obtenu son doctorat en sciences de l’information au Helsinki University of Technology en 1997. De 2016 à 2019, il a été professeur au Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London, Royaume-Uni. Maintenant il est chez l’Institut DATAIA en tant que professeur invité pendant un an.

Aapo est l’auteur principal des livres « Independent Component Analysis » (2001) et « Natural Image Statistics » (2009), et auteur et co-auteur de plus de 200 articles scientifiques. Il est éditeur d’actions au Journal of Machine Learning Research and Neural Computation et membre de comité de rédaction au Foundations and Trends in Machine Learning. Son travail actuel est concentré sur l’apprentissage automatique sans supervision et ses applications à la neuroscience.

 

Bad Nudge-Bad Robot ?

Les dispositifs connectés, en particulier les agents conversationnels tels que Google Home ou les robots sociaux, font de la parole une nouvelle dimension de l'interaction. Les utilisateurs ont tendance à anthropomorphiser ces dispositifs qui pourraient bientôt être capables de détecter les émotions de l'utilisateur et deviendront alors un moyen d'influencer les individus. Ils ne sont actuellement ni réglementés, ni évalués et sont très opaques.

Ce projet étudie les nudges dans l'interaction verbale homme-machine, afin de comprendre l'impact sociétal de ces nouveaux dispositifs. L'objectif ultime du projet est de créer des systèmes « ethic-by-design » et aussi de créer des mesures d'évaluation. Ce projet est lié à la Chaire IA HUMAAINE.

 

Porteurs du projet : Laurence Devillers (LIMSI-CNRS, Université Paris-Sorbonne),

Serge Pajak (RITM, Université Paris-Saclay)

 

StreamOps

Ce projet de recherche vise à créer une nouvelle approche et un outil pour développer des algorithmes puissants capables de gérer et d'extraire des flux de données.

Il aspire à être à l'interface des aspects algorithmiques, commerciaux et logiciels pour offrir aux chercheurs et aux ingénieurs une plateforme générique de traitement des flux de données et d'apprentissage automatique, à la pointe des algorithmes grâce à : l'intégration aisée de nouveaux algorithmes, la robustesse opérationnelle, les performances de détection et de compression des informations, et la prise en compte de la confidentialité des données et des problèmes liés aux données réelles.

Porteurs du projet: Marc Fischler (Hôpital Foch, UVSQ), Cédric Gouy-Pailler (CEA), Karine Zeitouni (UVSQ), Yehia Taher (UVSQ)

 

Michèle Sebag

Michèle Sebag a exploré de multiples approches de l’IA. Diplômée de l’ENS, agrégée de mathématiques, elle commence sa vie professionnelle dans l’industrie chez Thomson avant de créer une start-up de conseil en IA. Elle rejoint ensuite le CNRS, d’abord au Laboratoire de mécanique des solides de l’École polytechnique, puis à l’université Paris-Sud au Laboratoire de recherche en informatique. Parmi les faits d’armes de ses équipes : le développement d’un algorithme capable de battre des joueurs humains au jeu de go en 2009, près de sept ans avant l’AlphaGo de DeepMind. Aujourd’hui, elle travaille en particulier sur la modélisation causale, qu’elle veut utiliser pour réduire les biais du machine learning.

 

Jérôme Perrin

Jérôme Perrin est ingénieur de l’École polytechnique (X74, 1977), docteur en sciences physiques de l’Université de Paris Denis Diderot (1983) et habilité à diriger des recherches. Initialement chercheur au CNRS en physique-chimie des plasmas, il rejoint en 1997 le groupe Balzers & Leybold - devenu Oerlikon – comme directeur de R&D. En 2001 il devient directeur de programmes de R&D chez Air Liquide et en 2007 il rejoint Renault comme directeur des projets avancés pour la réduction de la consommation énergétique et de l’impact environnemental des véhicules. En 2014 il est nommé directeur scientifique chez Renault. En 2012 il est nommé directeur général de l’Institut VEDECOM pour le véhicule décarboné électrique, autonome et communicant, et sa mobilit́. En 2018 il rejoint la CERNA (commission sur l’éthique de la recherche en technologies du numérique d’Allistène) et en 2019 le nouveau Comité National Pilote d’Éthique du Numérique au sein du CCNE.

 

Laurence Devillers

Laurence Devillers est professeur titulaire d'informatique et d'intelligence artificielle à l'Université de la Sorbonne/CNRS (laboratoire LIMSI, Orsay) sur la robotique affective, le dialogue parlé, l'apprentissage machine et l'éthique. Elle est l'auteur de plus de 150 publications scientifiques (h-index : 35). En 2017, elle a écrit le livre "Des Robots et des Hommes : mythes, fantasmes et réalité" (Plon, 2017). Elle est impliquée dans la Commission française d'éthique de la recherche (CERNA), l'Initiative mondiale de l'IEEE pour des considérations éthiques dans la conception de systèmes autonomes (P7008 sur le nudging) et l'HUB France AI.

 

Nicolas Anciaux

Nicolas Anciaux est directeur de recherche à l'Inria, où il dirige l'équipe PETRUS. Ses domaines d'expertise sont la gestion des données, l'informatique de confiance, la vie privée et la sécurité des données. Il étudie actuellement la conception, la mise en œuvre et l'évaluation de systèmes de gestion des données personnelles (PDMS), pour aider les citoyens à gérer leurs données personnelles sous contrôle. En particulier, Nicolas se concentre sur les traitements sécurisés de requêtes distribuées en utilisant les composants matériels de confiance aujourd’hui intégrés dans les dispositifs de l’utilisateur (PC, smarphone, dispositif IoT). Nicolas est un architecte pour la plateforme PlugDB, un moteur de gestion de données embarqué pour les objets de l’IoT dotés de grandes capacités de stockage (Go), utiliséa ujourd'hui comme PDMS dédié aux soins à domicile. Avec des chercheurs en droit, il dirige aussi l'initiative GDP-ERE visant à co-construire des cadres technico-légaux de gestion des données personnelles pour les citoyens. Nicolas est rédacteur en chef adjoint du VLDB Journal. Il est co-auteur de plus de 50 articles de conférence et de revue. 

 

HistorIA

Ce projet réunit des chercheurs en histoire, en sciences sociales computationnelles et en visualisation de l'information.

L'objectif est de développer et d'examiner de grandes bases de données historiques en appliquant des méthodes d'exploration de données soutenues par la visualisation, tout en mettant en œuvre une approche itérative du processus d'exploration, basée sur l'appropriation par les utilisateurs des procédures, des outils utilisés et des résultats des analyses.

À cette fin, l'accent sera mis sur l'explicabilité des algorithmes et sur l'analyse progressive des données et de l'interaction homme-machine.

 

Porteurs du projet : Jean-Daniel Fekete (Inria), Christophe Prieur (Télécom Paris)

 

GDP-ERE

Dans le cadre des outils de Personal Cloud, selon les architectures, c'est l'utilisateur qui peut être qualifié de responsable du traitement de ses données.

Ce projet de recherche se concentre sur la répartition des responsabilités entre l'utilisateur et le fournisseur dans les architectures de Personal Cloud.

Ses objectifs sont les suivants : analyser l'impact des architectures de Personal Cloud actuelles sur la responsabilité de l'utilisateur et comparer cette analyse avec la législation et les règles établies par le RGPD ; et formuler des recommandations législatives et technologiques afin de préserver l'autonomie de l'utilisateur.

 

Porteurs du projet : Nicolas Anciaux (Inria), Mélanie Clément-Fontaine (UVSQ), Philippe PUCHERAL, Guillaume Scerri (UVSQ, Inria), Célia Zolynski (University Paris 1 Panthéon-Sorbonne)

 

PEPER

Comment faire coopérer la production, la consommation et le stockage pour une meilleure utilisation des énergies renouvelables ?

Le projet PEPER étudie et développe trois concepts afin de créer un système équilibré pour la gestion efficace des énergies renouvelables : la production, la consommation et le stockage. L'objectif est de collecter des données sur les différents acteurs de ce réseau, et d'utiliser des techniques d'apprentissage et de renforcement profond pour développer des algorithmes permettant de prévoir la production et la consommation de chaque acteur, puis de permettre la coopération entre eux.

 

Porteurs du projet : Hossam Afifi (Télécom Paris), Jordi Badosa (École polytechnique), Florence Ossart (CentraleSupélec)

 

Frédéric Pascal

Frédéric Pascal est professeur titulaire au laboratoire L2S de CentraleSupélec. Depuis janvier 2017, il est en charge du groupe "Signaux et Statistiques" du L2S. Il est également coordinateur des activités en IA à CentraleSupélec et titulaire de la chaire Givaudan en sciences des données.

Frédéric Pascal est aussi rédacteur associé pour IEEE Transactions on Signal Processing, pour la revue EURASIP Journal on Advances in Signal Processing et pour Elsevier Signal Processing. Ses domaines de recherche incluent l'estimation, la détection et la classification pour données statistiques en traitement numérique du signal et applications dans le traitement radar et imagerie. Il est auteur et coauteur de plus d'une centaine de publications dans les meilleures revues et de participation aux conférences sur le Traitement Signal, Image et Statistiques.

 

Fabian Suchanek

Fabian M. Suchanek est Professeur titulaire à Télécom Paris. Il a notamment développé la base de connaissances YAGOknowledge, l'une des plus grandes bases de connaissances publiques à usage général. Cela lui a valu une mention honorable du prix de thèse SIGMOD et le prix du test du temps de 10 ans de la conférence Web (WWW 2018). Il s'intéresse à l'extraction d'informations, au raisonnement automatique et aux bases de connaissances. Fabian a publié environ 90 articles de science-fiction, entre autres à l'ISWC, VLDB, SIGMOD, WWW, CIKM, ICDE et SI-GIR, et son travail a été cité plus de 10 000 fois.

 

Sarah Cohen-Boulakia

Sarah Cohen-Boulakia est Professeure des universités au Laboratoire de Recherche en Informatique de l'Université Paris-Sud. Elle travaille depuis quinze ans avec des groupes multidisciplinaires réunissant des informaticiens et des biologistes de divers domaines. 
Elle a passé deux ans en tant que chercheuse postdoctorale à l'Université de Pennsylvanie, États-Unis, et 18 mois à l'Institut de Biologie Computationnelle (IBC) de Montpellier à l'interface de deux équipes projets Inria.
Localement, elle est membre du comité de pilotage du Center for Data Science.
Les intérêts de recherche de S. Cohen-Boulakia incluent la provenance et la conception de workflows scientifiques, la reproductibilité des expériences scientifiques, l’intégration, l'interrogation et le classement dans le contexte données de bases biologiques et biomédicales. Elle est activement impliquée dans le GDR MaDICS du CNRS sur la science des données dont elle prend la direction en Janvier 2020.

 

Ioana Manolescu

Ioana Manolescu est chercheur principal à Inria et professeur à temps partiel à l'École polytechnique. Elle dirige CEDAR, l'équipe-projet Inria, qui se concentre sur l'analyse de données riches à l'échelle du cloud. Elle est membre du conseil d'administration de la fondation PVLDB, et a récemment été rédactrice associée du PVLDB, présidente du comité du prix de doctorat ACM SIGMOD, et présidente de la conférence IEEE ICDE. Ses principaux intérêts de recherche sont la vérification des faits informatiques et la gestion des données semi-structurées. Elle a co-écrit plus de 150 articles dans des revues et conférences internationales et a récemment contribué à un livre sur la gestion des données Web.

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