Présentation

La victoire très médiatisée du programme AlphaGo de la société DeepMind sur l'un des meilleurs joueur de GO actuel a donné un coup de projecteur puissant sur un domaine de l'informatique jusque-là réservé aux chercheurs et industriels en apprentissage automatique : les réseaux de neurones profonds ou encore Deep Learning. L'explosion médiatique récente de ces méthodes pourtant relativement anciennes ont relancé les vieux débats sur l'opposition entre humains et machines, laissant à penser que l'on était à l'orée d’une révolution majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Le but de ce séminaire n'est pas de prendre part à ce débat mais au contraire de présenter de manière concrète quels sont les modèles utilisés dans ces approches deep learning et quels sont leurs utilisations et leurs performances dans des tâches autrement plus "pratique" que la maîtrise du jeu de GO : le traitement automatique de la langue et le traitement d'images.

Nous recevrons Holger Schwenk , Professeur d'Informatique et chercheur à Facebook IA Research à Paris, qui présentera l'application de l'apprentissage profond pour des tâches comme la reconnaissance automatique de la parole et la traduction automatique ainsi que Frederic Precioso Professeur à l'Université de Nice et chercheur au laboratoire I3S de Sofia Antipolis et qui présentera des modèles de traitement d'image basés sur des réseaux profonds qui ont récemment apporté un gain significatif de performance comparé aux approches précédentes. Ce séminaire sera également l'occasion de présenter brièvement quelques activités de recherche menée dans les laboratoires de la FRIIAM autour des réseaux de neurones profonds.