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Retrouvez ici le programme des séminaires de l'Institut DATAIA
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Prochains séminaires
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Mardi 1 octobre 2019 14.00 – 16.00 – Salle Henri Poincarré, Centre Inria Saclay, Bât Alan Turing, Palaiseau

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

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.

Biographie

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 Fellowen Studying Complex Systemsau Grantham Institute, Imperial College London, créé par James S. McDonnell Foundation.

 

Inscriptions gratuites mais obligatoires dans la limite des places disponibles
Pour des raisons de sécurité, toute personne non-inscrite ne pourra accéder au lieu du séminaire

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

Aapo Hyvärinen - Nonlinear independent component analysis: A principled framework for unsupervised deep learning

 

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.

Biography

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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Les séminaires DATAIA 2019
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Jeudi 9 mai 10h-12h00 - Amphi Sophie Germain, Inria Saclay, Bât Alan Turing, Palaiseau

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

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.

 

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

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

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).

 

Mercredi 20 février 2019 - Jérémy Mary - Online Advertising and Strategic Bidding

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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Vendredi 16 novembre 2018 - Corinne Gendron - L'IA, entre éthique et société

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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Jeudi 24 mai 2018 - Stuart Russell - Provably Beneficial Artificial Intelligence

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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Les séminaires "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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