Les conférences du lundi 14 septembre 2020

Conférence 1

  • Conférences stratégiques
  • Accueil des participants

    08h50 - 09h00
    • Jérôme COLOMBAIN Journaliste spécialiste de l'actualité des technologies et du numérique
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  • L’IA, âge de maturité et perspectives

    09h00 - 09h30
    • Quel est le niveau de maturité de l’IA en tant que domaine technologique et au niveau de son adoption dans les entreprises. Qu’est-ce qui fonctionne bien et moins bien côté applications ? Machine learning, deep learning, vision artificielle, traitement du langage, robotique. Comment les questions d’éthique de l’IA et de biais ont été abordées ? Qu’en est-il des données ?
    • L’émergence d’une IA « verte », l’enjeu de la consommation d’énergie aussi bien côté data center/cloud que dans l’embarqué. Quelles méthodes sont utilisées pour réduire la consommation d’énergie ? Qui sont les acteurs exemplaires dans ce registre ?
    • Quels sont les domaines prioritaires de recherche et d’innovation à venir : la quête de l’IA explicable, les évolutions dans le traitement du langage, la recherche sur l’IA générale, les véhicules autonomes, et les domaines où l’IA est encore sous-investie. Peut-on enfin sortir de la querelle sémantique sur ce qu’est ou pas l’IA et si elle existe ?
    • Olivier EZRATTY Consultant et Auteur Blog Opinions Libres
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  • Reconnaissance du langage naturel : quelles grandes avancées et quelles perspectives à l’aube de cette nouvelle décennie ?

    09h30 - 10h00
    • État des lieux sur le NLP et ses meilleurs champs d'application
    • En quoi BERT est une avancée majeure ?
    • Quels autres bouleversements attendre en traitement du langage
    • Eric DE LA CLERGERIE Scientific leader & part of ALMAnaCH team INRIA
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  • L’heure du débat - Explicabilité en IA : en quoi est-ce nécessaire, tout est-il explicable ?

    10h00 - 10h40
    • Claire MATHIEU Directrice de recherche CNRS
    • David SADEK Vice-président, recherche, technologie et innovation Thales
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  • PAUSE NETWORKING

    10h30 - 11h00
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  • Acculturation en IA & Data : une nécessité pour la transformation des entreprises

    11h00 - 11h30
    • Création d’un pôle Data et de nouvelles typologies de métiers 
    • RH & métiers : main dans la main pour miser sur le capital humain et valoriser les nouvelles compétences
    • Upskilling et formations en IA & Data pour promouvoir l’évolution possible des salariés.
    • Mourad BOUALLAK Chef de projet Pôle Data & IA LA POSTE
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  • Les bonnes pratiques pour implémenter une IA ethic by design en entreprise

    11h30 - 12h10
    • L'IA est une composante désormais indispensable dans la transformation numérique des entreprises, investir est une chose, jouer la transparence en est une autre.
    • Entre livre blanc sur l'IA éthique par la Commission Européenne et initiatives de l'UNESCO en partenariat avec la MGEN, une IA éthique et respectueuse des citoyens est-elle possible ? L'IA peut-elle être encadrée et comment ?  
    • Caroline LAIR CEO The Good AI
    • Eric CHENUT Vice-Président MGEN
    • Raja CHATILA Roboticien, professeur en robotique et éthique des intelligences artificielles Sorbonne & l’Institut des systèmes intelligents et de robotique (Isir)
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  • Santé & IA : où en est la transformation du système médical mondial et quels sont les futurs champs d’action ?

    12h10 - 12h40
    • En quoi les données de santé et leur traitement par de l’IA est une mine d’or pour faire avancer la recherche ?  Pourquoi les données sont-elles sous utilisées ?
    • Parties du patrimoine, leur utilisation nécessite un encadrement et un respect des citoyens
    • Présentation du projet Health Data Hub et des premiers résultats
    • Emmanuel BACRY Chief Scientific Officer Health Data Hub et Polytechnique
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  • Conférence 1
  • Retours d'expérience
  • Après la voiture autonome, le bateau autonome

    14h00 - 14h30

    Le nouveau Mayflower Autonomous Ship (MAS), construit par Promare, partira en septembre 2020 de Plymouth au Royaume-Uni, pour rejoindre Plymouth aux Etats-Unis. Sans équipage à bord, il sera le premier navire autonome de grande taille à traverser l’Atlantique, grâce au navigateur autonome « AI Captain ».Développé durant 2 ans et entrainé à partir de plusieurs millions d’images maritimes, ce nouveau système totalement autonome utilisera, entre autres, des technologies avancées de : Vision (Deep Learning) développées sur PowerAI, Décision développées sur ODM (Operational Decision Manager), et gestion d'Edges.

    • Eric AQUARONNE HW Systems Strategy IBM
    • Guilhem MOLINES ODM Product Architect IBM
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  • 3 usages de l’IA au service de l'excellence opérationnelle

    14h30 - 15h00
    • Traitement des emails, réponse aux appels d’offres, et analyse des commandes.
    • Trois cas d’usages sur lesquels la démarche technologique explicable de Golem.ai et l’approche co-constructive et orienté ROI de Manutan ont été déterminants.
    • Impact déjà visible : des équipes libérées plus disponibles pour leurs clients
    • Thomas SOLIGNAC CEO Golem.ai
    • Xavier LAURENT Directeur des services à valeur ajoutée Manutan
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  • IA & Open Source : un sujet pour les grands comptes en 2020 ?

    15h00 - 15h40
    • Retour sur l’adoption de l’IA chez 3 sociétés différentes (ENEDIS, SNCF, et MAIF) et place de l’Open Source depuis les débuts jusqu’à la maturité du domaine 
    • Demain, les nouveaux enjeux du numérique "durable" : protection des données, souveraineté numérique, éthique et IA                                       
    • Bots, assistants & conversationnel : un contre-exemple ?
    • Axel STRANG Product Manager Datalabs Agile Release Train ENEDIS
    • François NOLLEN Conversational/AI Delivery Manager OUI SNCF
    • Simon CLAVIER Responsable "Open Source & Communautés" à la Direction du Numérique - SNCF. TOSIT / SNCF
    • Oliver BAES Responsable du Datalab MAIF
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  • PAUSE NETWORKING

    15h30 - 16h00
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  • Retour sur la mise en place d’un outil d’analyse cardiovasculaire : comment l’IA repense l’organisation des soins

    16h00 - 16h30
    • Les problèmes posés par l'interprétation des ECG (Electrocardiogrammes)
    • Comment l'I.A. et en l'occurence Cardiologs peut y répondre,
    • Quel résultat de l'utilisation en pratique courante et quel bouleversement dans l’organisation de soins
    • Laurent FIORINA Cardiologue & Rythmologue CARDIOLOGS
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  • Comment l’analyse d'image peut sécuriser la qualité usine et la valeur pour le client

    16h30 - 17h00
    • Apprendre à connaître ses produits et annoter leurs défauts grâce à AIVI, un outil de clustering basé sur du machine learning
    • Le deep learning au service du traitement de l’image et comme lanceur d’alerte aux responsables des usines
    • Résultats : Un gain de temps et des coûts considérables au profit d’une meilleure qualité et productivité
    • Pierre GARROT Directeur de projets IA Faurecia
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  • Comment délivrer des solutions IA à forte valeur ajoutée en un temps record.

    17h00 - 17h30

    Comment développer et mettre en production des solutions IA entreprise en un temps record, à l’aide des dernières avancées technologiques en matière d’AutoML et MLOps. 1 - Foyer Assurances utilise DataRobot pour développer et mettre en production une solution IA de détection de fraude. Après seulement 3 mois d’utilisation, les équipes constatent une augmentation de 18% de nouveaux cas suspicieux détectés avec un meilleur taux de fraudes avérées. 2 - Actuellement, les deux sociétés travaillent pour faire des prévisions mensuelles du nombre de documents à traiter par les équipes back office de Foyer Assurances.

    • André BALLEYGUIER Chief Data Scientist EMEA DATAROBOT
    • Geoffrey NICHIL Responsable Data Studio FOYER ASSURANCES
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Conférence 2

  • Accueil des participants

    13h50 - 14h00
    • Yves GRANDMONTAGNE Journaliste IT, édacteur, conférencier, analyste
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  • Accueil des participants

    13h50 - 14h00
    • Yves GRANDMONTAGNE Journaliste IT, édacteur, conférencier, analyste
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  • Conférence 2
  • Parcours technique
  • Protéger ses données personnelles grâce au machine learning et au deep learning

    14h00 - 14h45
    • Face à la recrudescence des attaques de type physhing ou fraude, il faut d’une part de l’IA et d’autre part, éduquer les utilisateurs
    • Deux points de vue : d’une part le technique qui consiste en la classification de données multimodales hétérogènes. Et d’autre part l’applicatif qui consiste en la valorisation de technologies d’IA dans un cas d’usage très concret prenant en compte des problématiques fonctionnelles et opérationnelles.
    • Ne pas oublier la problématique métier : classification d’emails (utilisant du NLP, contexte et metadata).
    • Thomas KERJEAN CEO MAILINBLACK
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  • Transparence vs. Interprétabilité du Machine Learning

    14h45 - 15h30
    • Comment l’interprétabilité globale permet une transparence du processus de décision ?
    • En quoi consiste l’interprétabilité locale ?
    • Quelles différences de performances pour les algorithmes ? Comment évaluer l’interprétabilité ?
    • Marcin DETYNIECKI Head of Research and Development & Group Chief Data Scientist, AXA
    • Xavier RENARD Research Data Scientist AXA
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  • PAUSE NETWORKING

    15h30 - 16h00
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  • Les réseaux de neurones convolutionnels au service du matching emploi-candidat

    16h00 - 16h45
    • Chez JobTeaser, parmi les autres outils que nous développons, nous essayons de recommander des offres d'emploi qui intéressent nos utilisateurs.
    • À cette fin, nous construisons un réseau neuronal convolutif siamois, qui prend en entrée les textes des offres d'emploi et des CV des étudiants, et produit des emplois et des CV intégrés dans un espace euclidien partagé.
    • Ensuite, la recommandation consiste surtout à trouver les voisins les plus proches, ce que nous faisons en production en utilisant la bibliothèque Faiss.
    • Nous formons le réseau avec une perte de triplet sur les retours d'applications historiques.  
    • Thomas BELHALFAOUI Head of Data Science Jobteaser
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  • Automated Machine Learning, appliqué aux séries temporelles

    16h45 - 17h30
    • Que ce soit pour rendre accessible la puissance de modèles sophistiqués d’IA au plus grand nombre, ou permettre d’étendre les possibilités d’analyse des datascientists, l’automated machine learnine, ou “automl”, est une recherche de pointe définissant une nouvelle approche des projets de data sciences.
    • Par l’étude de prévision de série temporelle via la solution “Timeforecast by aquila”, nous montrerons comment chaque étape d’un projet de data science classique peut être automatisé et celles qui sont améliorées.
    • Comment un datascientist assisté par l’automl permet de dépasser les performances d’une approche novice ou entièrement automatique ?
    • Antonin BRAUN CTO AQUILADATA
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  • GreenML : combiner transfer learning et NLP pour réduire la consommation électrique des modèles

    17h30 - 18h00
    • Qu’est-ce que le Transfer Learning ?
    • Quels sont les différents types de Transfer Learning utilisés dans le domaine du deep learning ?
    • Comment utiliser ces méthodes dans vos propres solutions ?
    • Jean CUPE Data scientist AXIONABLE
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