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Prochains séminaires
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« Distance learning using Euclidean percolation: Following Fermat's principle » - Matthieu Jonckheere

Jeudi 7 novembre 2019, 14h00-16h00 - Centrale Supélec, bâtiment Eiffel

In unsupervised statistical learning tasks such as clustering, recommendation, or dimension reduction, a notion of distance or similarity between points is crucial but usually not directly available as an input. We discuss recent techniques to infer a metric from observed data. Then we propose a new density-based estimator for weighted geodesic distances that takes into account the underlying density of the data, and that is suitable for nonuniform data lying on a manifold of lower dimension than the ambient space. The consistency of the estimator is proven using tools from first passage percolation.  We then discuss its properties and implementation and evaluate its performance for clustering tasks.

Joint work with P. Groisman and F. Sapienza.
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BIOGRAPHIE
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Matthieu Jonckheere a obtenu son doctorat en mathématiques appliquées à l'Ecole Polytechnique (Paris, France). Il a ensuite effectué un post-doctorat au CWI (Amsterdam) et est devenu professeur assistant à l'Université technologique d'Eindhoven. Il est aujourd'hui chercheur et professeur Conicet à l'Université de Buenos Aires. Il a beaucoup travaillé sur la théorie des probabilités et l'évaluation des performances des systèmes d'information et de communication, et plus récemment sur l'apprentissage non supervisé.

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« Phase transition in PCA with missing data: reduced signal-to-noise ratio, not sample size! » - Lars Kai Hansen

Mercredi 27 novembre, 15h00-16h30 - Centre Inria-Saclay, bâtiment Alan Turing

Principal component analysis (PCA) is widely used, easy to formulate and compute - yet has many surprising behaviors!  It has been shown that the performance of PCA depends on the signal-to-noise ratio and on the ratio of sample size-to-dimensionality. Since the early 90s it is also known that a critical sample size is needed before learning occurs (Biehl and Mietzner, 1993). Here we generalize this analysis to include missing data.  An analytic result suggest that the effect of missingdata is to effectively reduce signal-to-noise rather than - as commonly believed - to reduce sample size. The theory predicts a phase transition induced by the missingprocess and this is indeed observed in simulated and in real data.

N. Ipsen, L.K. Hansen. Phase transition in PCA with missing data; Proc. ICML 2019; PMLR 97:2951-2960, 2019.
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BIOGRAPHIE
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Lars Kai Hansen est titulaire d'une maîtrise et d'un doctorat en physique de l'Université de Copenhague. Depuis 1990, il travaille à l'Université technique du Danemark, où il dirige actuellement la Section des systèmes cognitifs. Il a publié plus de 300 articles sur l'apprentissage automatique, le traitement du signal et les applications de l'IA et des systèmes cognitifs. Ses recherches ont été généreusement financées par les conseils danois de la recherche et des fondations privées, l'Union européenne et les National Institutes of Health des États-Unis. Il a apporté une contribution déterminante à l'apprentissage machine, notamment à l'introduction des méthodes d'ensemble ('90) et à la neuroimagerie fonctionnelle, y compris le premier travail de décodage de l'état du cerveau basé sur la TEP ('94) et l'IRMf ('97). Dans le contexte de la neuroimagerie, il a mis au point une série de méthodes pour visualiser des modèles d'apprentissage machine et quantifier l'incertitude. En 2011, il a été élu "Catedra de Excelencia" à UC3M Madrid, Espagne.

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Les séminaires DATAIA 2019
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« Nonlinear independent component analysis: A principled framework for unsupervised deep learning » - Aapo Hyvärinen

Mercredi 9 octobre 2019, 14.00 - 16:00 Salle Gilles Kahn, Centre Inria Saclay, Bât Alan Turing, Palaiseau (France)

Unsupervised learning, in particular learning general nonlinear representations, is one of the deepest problems in machine learning. Estimating latent quantities in a generative model provides a principled framework, and has been successfully used in the linear case, e.g. with independent component analysis (ICA) and sparse coding. However, extending ICA to the nonlinear case has proven to be extremely difficult: A straight-forward extension is unidentifiable, i.e. it is not possible to recover those latent components that actually generated the data. Here, we show that this problem can be solved by using additional information either in the form of temporal structure or an additional, auxiliary variable. As a first approach, we formulate self-supervised learning schemes which are similar to those heuristically proposed in computer vision. Our main contribution is to provide a rigorous theoretical framework for such self-supervised algorithms, proving that they are able to solve the nonlinear ICA problem. We further show how a connection between nonlinear ICA and variational autoencoders (VAE): While ordinary VAE suffers from the lack of identifiability, conditioning by auxiliary variables leads to identifiability and provides another method for learning nonlinear ICA.

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Biographie
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Aapo Hyvarinen a étudié mathématiques aux universités de Helsinki (Finlande), Vienne (Autriche), et Paris, et a obtenu son doctorat en Information Science au Helsinki University of Technology en 1997. De 2016 à 2019, il a été professeur au Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London, UK. Maintenant il est chez DATAIA à Inria-Saclay pour un an.

Aapo est lauteur 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 Action Editor au Journal of Machine Learning Research and Neural Computation et Editorial Board Member au Foundations and Trends in Machine Learning. Son travail actuel est concentré sur lapprentissage automatique sans supervision et ses applications à la neuroscience.

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« Perspectives for causal inference on time series in Earth system sciences » - Jakob Runge 

Mardi 1 octobre 2019 14.00 – 16.00 - DIGITEO MOULON - Bâtiment 660 - 91190 Gif-sur-Yvette

The heart of the scientific enterprise is a rational effort to understand the causes behind the phenomena we observe. In disciplines dealing with complex dynamical systems, such as the Earth system, replicated real experiments are rarely feasible. However, a rapidly increasing amount of observational and simulated time series data opens up the use of observational causal inference methods beyond the commonly adopted correlation techniques. Observational causal inference is a rapidly growing field with enormous potential to help answer long-standing scientific questions. Unfortunately, many methods are still little known and therefore rarely adopted in Earth system sciences. In this talk I will present a Perspective Paper in Nature Communications which identifies key generic problems and major challenges where causal methods have the potential to advance the state-of-the-art in Earth system sciences. I will also present a novel causal inference benchmark platform that aims to assess the performance of causal inference methods and to help practitioners choose the right method for a particular problem. Some recent methods that address particular challenges of Earth system data will be discussed and illustrated by application examples where causal methods have already led to novel insights in Earth sciences.

Runge, J., S. Bathiany, E. Bollt, G. Camps-Valls, D. Coumou, E. Deyle, C. Glymour, M. Kretschmer, M. D. Mahecha, J. Muñoz-Marı́, E. H. van Nes, J. Peters, R. Quax, M. Reichstein, M. Scheffer, B. Schölkopf, P. Spirtes, G. Sugihara, J. Sun, K. Zhang, and J. Zscheischler (2019). Inferring causation from time series in earth system sciences. Nature Communications 10 (1), 2553.
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Biographie
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Jakob est un scientifique des données des systèmes complexes, en particulier dans les données climatiques. Ses principaux intérêts sont la découverte causale et l'interférence causale, basés sur modèles graphiques et le deep learning. Actuellement il anime le groupe Climate Informatics au DLR Institute of Data Science. 

Jakob a étudié physique au Humboldt University Berlin et au University of California à Santa Cruz et il a obtenu son doctorat sur l'interférence causale de systèmes complexes dynamiques au Potsdam Institute for Climate Impact Research. Avant sa position actuelle Jakob était un Postdoctoral Fellow en Studying Complex Systems à l'Institut Grantham, Imperial College London, créé par la fondation James S. McDonnell.

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Antonio Casilli - Les Poinçonneurs de l'IA : le Micro-Travail à l'heure des Plateformes Numériques

Jeudi 9 mai 10h-12h00 - Amphi Sophie Germain, Inria Saclay, Bât Alan Turing, Palaiseau

Malgré leur relative invisibilité, les plateformes numériques de micro-travail représentent le phénomène marquent de la dernière décennie. Services comme Amazon Mechanical Turk, Figure Eight ou Clickworker sont des espaces où les entreprises et les startups ‘entraînent’ ou testent leurs solutions d’intelligence artificielle en recrutant des myriades travailleurs qui réalisent des micro-tâches de transcription, reconnaissance visuelle ou étiquetage de vidéo en échange de rémunérations très faibles d’a peine quelques centimes d’euros. Les études existantes se sont principalement concentrées sur des plateformes anglophones. Notre enquête DiPLab (Digital Plateform Labor, née d’un partenariat entre Télécom Paristech, CNRS, FO, France stratégie et la MSH Paris Saclay) a visé pour la première fois l’écosystème du microtravail en France et dans les pays francophones d’Afrique. Les résultats dressent un tableau surprenant des évolutions du marché du travail à l’heure de l’automation.

 

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Marc-Antoine Dilhac - Une IA éthique est-elle possible ? Perspective de la Déclaration de Montréal

Mercredi 20 mars 10h00 - 12h00, Amphi 5, CentraleSupélec, Gif-sur-Yvette

Marc-Antoine Dilhac de l’Universite de Montréal, porteur de la déclaration de Montréal sur l’IA responsable animera un séminaire DATAIA le mercredi 20 mars matin.

La décennie 2010 a vu apparaître un nouvel objet dans le champ de l’éthique appliquée : l’intelligence artificielle. Objet d’étude académique, l’IA comme technologie a donné naissance à un double, un objet social qui concentre les préoccupations des développeurs, des décideurs publics et des entreprises, mais aussi du public en général, citoyennes et citoyens : l’IA éthique. Souvent confondus, ces deux objets ne sont pas les mêmes et le questionnement éthique qui s’y rapporte varie. L’IA éthique est un produit industriel dont la définition, la standardisation et la régulation font l’objet d’une concurrence intense entre entreprises et organismes. L’émergence de cet objet social a aussi fait naître une classe d’experts, souvent étrangers aux domaines de l’IA et de l’éthique. Mais une IA éthique est-elle possible? Et quelle démarche éthique nous permet de saisir les enjeux que le déploiement de cet objet soulève? Pour y répondre, nous présenterons le processus délibératif dont est issue la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’IA (2018).

 

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Jérémy Mary - Online Advertising and Strategic Bidding

Mercredi 20 février 2019

Criteo aims to serve personalized online display advertisements, at the root of the business model of many Internet companies, and is leader on this B2B market. The talk will present the technical and ethical challenges of online personalized ads, ranging from the data scale to the customers heterogeneity. The few regulated online advertising market made of auctions will be discussed, revisiting classical auction theory from the buyer point of view (as opposed to, the seller).We show that in the current state of the market which include personalized reserve prices, the best option for the buyer is to be strategic even in a second price option. How to fight information bubbles and user boredom within a recommender system will also be discussed.

 

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Les séminaires DATAIA 2018
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Corinne Gendron - L'IA, entre éthique et société

Vendredi 16 novembre 2018

Le second séminaire de l'Institut DATAIA a eu lieu le vendredi 16 novembre 2018 à 16h00 au Bâtiment Alan Turing à Palaiseau, animé par Corinne Gendron, titulaire de la Chaire de responsabilité sociale et de développement durable de l'Université du Québec à Montréal, et professeure au département de Stratégie, responsabilité sociale et environnementale de l'École des sciences de la gestion, sur le thème "L’IA, entre éthique et société".

Avec la progression de l’utilisation des algorithmes dans une multitude de champs d’activité, des questions se confirment et des inquiétudes surgissent : opacité, conséquences imprévues, vide juridique, régulation hors de la loi… pourrons-nous garder le contrôle de notre propre création ? Comment s’assurer que cet outil qui paraît si puissant qu’on l’a gratifié du terme « intelligence » reste au service du bien collectif ? Au-delà des enjeux liés à leur technicité, un regard sociologique sur les algorithmes situe leur développement, leur utilisation et leur promotion dans une société traversée par des rapports sociaux qui mobilisent diverses idéologies. Penser l’éthique ou la responsabilité sociale des algorithmes suppose donc au préalable de saisir les logiques qui président à leur développement et les acteurs qui les portent. Quant à l’arrimage avec le bien commun, il sera tributaire du degré de régulation, de transparence et de contrôle qui viendront sceller un compromis avec les sceptiques et les opposants.

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Stuart Russell - Provably Beneficial Artificial Intelligence

Jeudi 24 mai 2018

Stuart Russell, professeur d'informatique à UC Berkeley, a inauguré la série de séminaires organisés par l'Institut DATAIA le jeudi 24 mai 2018.
Provably Beneficial Artificial Intelligence

I will briefly survey recent and expected developments in AI and their implications. Beyond these, one must expect that AI capabilities will  eventually exceed those of humans across a range of real-world-decision making scenarios. Should this be a cause for concern, as Elon Musk, Stephen Hawking, and others have suggested? And, if so, what can we do about it?  While some in the mainstream AI community dismiss the issue, I will argue instead that a fundamental reorientation of the field is required. Instead of building systems that optimize arbitrary objectives, we need to learn how to build systems that will, in fact, be beneficial for us. I will show that it is useful to imbue systems with explicit uncertainty concerning the true objectives of the humans they are designed to help, as well as the ability to learn more about those objectives from observation of human behavior.

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Le Séminaire Palaisien | Les statistiques et l'apprentissage machine
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Cette série de séminaires, soutenue par l'Institut DATAIA, réunit chaque premier mardi du mois la vaste communauté de recherche de Saclay autour de la statistique et de l'apprentissage machine. 

Chaque session de séminaire est divisée en 2 présentations scientifiques de 40 minutes chacune : 30 minutes d’exposé et 10 minutes de questions, suivies par un goûter.

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Autres séminaires
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Les séminaires LIX « Ethical issues, law & novel applications of AI »

Dans le cadre de son Master "Artificial Intelligence & Advanced Visual Computing", le LIX, avec le soutien de l'Institut DATAIA, organise des séminaires sur le thème « Ethical issues, law & novel applications of AI ».

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S³ : Séminaires Signal de l'Université Paris-Saclay

L'objectif de ces séminaires organisés par le Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S) est d'accueillir des chercheurs reconnus, mais aussi des doctorants et post-doctorants, autour du domaine du traitement du signal et de ses applications.

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