BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//LORIA - ECPv6.15.20//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:LORIA
X-ORIGINAL-URL:https://www.loria.fr
X-WR-CALDESC:Évènements pour LORIA
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Paris
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20210328T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20211031T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20220327T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20221030T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20230326T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20231029T010000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20220324T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20220324T190000
DTSTAMP:20260411T073318
CREATED:20220215T150707Z
LAST-MODIFIED:20220215T150707Z
UID:15224-1648130400-1648148400@www.loria.fr
SUMMARY:Séminaire IA et énergie
DESCRIPTION:CentraleSupélec Metz et le Loria organisent un séminaire IA et énergie le 24 mars de 14 heures à 19 heures sur le campus de CentraleSupélec Metz. \nAu programme : séminaire scientifique\, workshop\, afterwork. \nInscriptions via ce lien \nProgramme et informations disponible sur le site ia-energie.loria.fr \n14h – 17h : Séminaire scientifique\nLes activités liées à l’énergie au Loria et à CentraleSupélec\nVincent Chevrier\, Frédéric Pennerath \nL’objectif est de dresser un état des lieux des principales activités en relation avec le thème de l’énergie et de l’IA qui sont conduites au LORIA et sur le campus de Metz de CentraleSupélec. \nL’humain dans la boucle : visualisation et interactivité\nLydia Boudjeloud-Assala \nJe présenterai un bilan de mes travaux de recherche sur les approches coopératives combinant des méthodes interactives de visualisation et des méthodes automatiques de Sélection de variables\, Clustering\, Biclustering\, et de détection d’outlier pour l’extraction de connaissances à partir de données de grande taille et temporelles. Je présenterai différentes possibilités d’impliquer l’utilisateur dans le processus de fouille afin d’améliorer sa confiance et sa compréhension dans les modèles ou résultats obtenus. De nouveaux challenges pour ces méthodes\, qui doivent pouvoir traiter non seulement des quantités de plus en plus importantes de données mais aussi des données qui peuvent évoluer dans le temps\, seront également présentés et discutés. \nMachine learning interactif pour les opérateurs du réseau électrique\nLaure Crochepierre (RTE\, Université de Lorraine) \nL’arrivée progressive de nouvelles activités sur le réseau de transport d’électricité\, en lien avec la croissance du renouvelable et des échanges aux frontières\, laisse aujourd’hui entrevoir des opportunités d’application de l’intelligence artificielle dans la conduite du réseau. Cependant\, ces algorithmes d’IA sont souvent vus comme des “boîtes noires” dont les résultats sont peu interprétables et avec lesquels il est difficile d’interagir. Nos travaux visent à construire une représentation symbolique de l’information\, compréhensible par l’humain et générée par un algorithme capable de prendre en compte de la connaissance physique et de l’expertise métier pour\, in fine\, assister les opérateurs du réseau dans leurs études des contraintes de transit. \nExcès\, mensonges et fiascos de l’IA : de la nécessité d’une IA capable de douter pour ne plus nous tromper\nFrédéric Pennerath \nÉblouie par les prouesses technologiques des modèles neuronaux profonds\, la société place parfois en l’intelligence artificielle des attentes excessives\, au-delà de ce qu’il est possible de faire. Afin de pouvoir séparer le bon grain de l’ivraie\, c’est-à-dire distinguer les applications prometteuses de l’IA de celles plus fantaisistes vouées à l’échec\, cette présentation commencera par rappeler quelques notions simples mais très utiles en statistiques. On réalisera ainsi l’importance de concevoir des IA capables de douter\, c’est-à-dire d’assortir leur prédiction d’un degré de certitude estimé à son plus juste niveau. On présentera de façon non technique une approche scientifique capable d’atteindre cet objectif. Enfin on montrera que la prise en compte des incertitudes\, loin d’être un aveu d’échec\, peut renforcer notre confiance en l’IA\, ouvre la voie à de nouvelles applications et constitue au final une véritable source de valeur pour les entreprises\, en particulier pour le secteur de l’énergie. \nTitre à venir\nAlice Duquenne\, ingénieure-chercheuse en science des données\, EDF R&D \nLe Data Center d’Enseignement : un cluster CPU/GPU pour les étudiants et leurs enseignements\nJérémy Fix \nLa renaissance des algorithmes d’intelligence artificielle\, en particulier des réseaux de neurones profonds en 2010\, est la conséquence de trois facteurs : une meilleure compréhension des algorithmes\, la disponibilité d’une énorme masse de données étiquetées et l’utilisation d’une infrastructure matérielle dédiée efficace. On présentera succinctement l’infrastructure logicielle et matérielle du centre de calcul pour l’enseignement que nous administrons sur le campus de CentraleSupélec permettant un accès très simple pour les étudiants à de puissantes ressources de calcul. \nProjets IA en formation ingénieur : collaborations fructueuses entre recherche et entreprise \nCentraleSupélec est une école d’ingénieurs ayant vocation à travailler étroitement avec le monde de l’entreprise. Les projets inscrits dans le cursus de l’école sont l’occasion de réunir étudiants\, ingénieurs en poste et enseignants-chercheurs pour résoudre un problème industriel. Cette présentation illustrera à travers quelques exemples de projet l’intérêt de ce type de collaboration ainsi que les compétences du corps enseignant dans le domaine de l’IA. \nIntervenants : \n\nMichel Barret – Réseaux d’énergie intelligents\nFrédéric Pennerath – Modélisation prédictive pour la production d’énergie PV.\nHervé Frezza-Buet et Jérémy Fix – NavIA: segmentation sémantique pour la navigation de drones.\nStéphane Rossignol – IA\, traitement du signal et du son\nJoël Legrand – IA et traitement du langage naturel\n\n17h – 18h : Workshop\n18h – 19h : Afterwork
URL:https://www.loria.fr/event/seminaire-ia-et-energie/
LOCATION:CentraleSupélec Metz\, 2\, rue Edouard Belin\, Metz\, France
CATEGORIES:Séminaire
END:VEVENT
END:VCALENDAR