L’Intelligence Artificielle prend une place grandissante dans le traitement des contenus et des données, que ce soit pour optimiser des processus existants ou pour concevoir de nouveaux services.

Toutefois les contraintes qu’engendrent les technologies sous-jacentes – deep learning et machine learning en particulier – comme les bouleversements qu’elles induisent sur la chaîne de valeur rendent les possibilités difficiles à appréhender. Indexation, search, fouille de données… ave l’auto-apprentissage, les traitements convergents vers l’analyse  et  la mise en œuvre de l’automatisation implique des arbitrages complexes sur l’allocation des ressources, le choix des données et des modèles, la dépendance envers les fournisseurs et les implications légales des algorithmes (traçabilité, responsabilité…).

Ce 8ème Dixit apportera un éclairage sur le nouveau paysage façonné par l’apparition des technologies d’intelligence artificielle dans le domaine de l’information professionnelle. Des cas concrets et des interventions d’experts  illustreront l’impact de l’IA à chaque étape du cycle de l’information : collecte – indexation, analyse – fouille, diffusion – valorisation …
Le programme sera communiqué dès que possible. Inscrivez-vous dès à présent en ligne à cet événement. 

Programme

Introduction de l’animateur
Antoine Raulin, Directeur d’études, Bureau van Dijk Information Management

Session #1 : Du labo à l’industrie : éclairages de chercheurs

• Traitement de la langue et apprentissage : quelles convergences ?
  Eric Villemonte de la Clergerie, Researcher, member of new Team Alpage at INRIA ( Présentation / PDF )
• Le Deep Learning est-il le futur du text-mining ? Le cas des « word embedded »
  Pierre Carl Langlais, PhD in Information and Communication, Université Paris IV – Sorbonne ( Présentation / PDF )
  Plus d’informations
• Reconnaissance d’images et de vidéos à large échelle au CEA
  Adrian Popescu, Chercheur, CEA List – Nano-Innov
  Résumé : Les algorithmes de deep learning ont fortement avancé la qualité des résultats de reconnaissance visuelle. Toutefois, des défis comme la mise à l’échelle et l’automatisation des processus d’apprentissage subsistent. Ils sont particulièrement importants pour les industriels et la présentation donne, à travers des exemples, un aperçu des solutions proposées par le CEA.
  Présentation non autorisée à diffusion

Session #2 : De l’industrie au marché, cas d’usages et retours d’expérience

• Intelligence Artificielle et patrimoine audiovisuel : expérimentations, enjeux
  Jean Carrive, Responsable adjoint du Département Recherche et Innovation, ‎Ina
  La diffusion de la présentation est réservée aux participants seulement
• Intelligence artificielle et recommandation de contenus – cas d’usages
  Guillaume Pitel, CDO et Chief Scientist, eXenSa ( Présentation / PDF )
• Le couplage de la sémantique et du machine learning appliqués à la Business Intelligence sur l’information Web
  Yvan Monnier, Directeur Technique, QWAM CI ( Présentation / PDF )
• Le Deep Learning pour l’analyse et la valorisation des Big Data textuels : où en est-on ? – Illustration concrète avec le témoignage d’Air Liquide
  François Régis Chaumartin, CEO, Proxem
  Killian Daly, Digital Analyst, Air Liquide
  Présentation non autorisée à diffusion
• La traduction neuronale va-t-elle révolutionner le traitement de l’information multilingue ?
  Gaëlle Bou, Marketing Director SYSTRAN
  Pierre Bernassau, Client Services Director SYSTRAN
  Résumé : En quoi les dernières avancées en intelligence artificielle et deep learning impactent-elles les technologies de traduction automatique ? Pourquoi parle-t-on d’une ère nouvelle ? Découvrez les opportunités offertes par la traduction neuronale aux entreprises globales dans la chaine de traitement de l’information multilingue.
  Présentation non autorisée à diffusion