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Appel à Candidature MixtAI 2024
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L’appel à candidature pour la bourse MixtAI (SaclAI-School) lance un appel à candidature et propose des bourses aux étudiant(e)s inscrit(e)s en formation initiale à l’Université en BUT deuxième et troisième année, L2, L3, M1 et M2 (hors filières en alternance et apprentissage) dans des parcours en relation avec l’intelligence artificielle et les sciences des données.
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Ces bourses ont un double objectif de favoriser un recrutement de grande qualité dans nos filières et favoriser la parité et la diversité, en lien ave, Consulter l'appel à candidatures MixtAI 2024
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Stages M2 financés
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Découvrez les sujets de stage lauréats de l'appel annuel lancé par DATAIA, qui permet de financer des stages au sein de ses laboratoires partenaires.
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L’Institut DATAIA soutient la recherche en science des données - incluant l’informatique, les mathématiques et les sciences humaines et sociales - au
Apprentissage Continu pour l'Adaptation de Modèles Multi-Modaux aux tâches Vision & Langage, Stéphane Herbin & Julien Moras (ONERA)Les modèles de réseaux de neurones multi-modaux ont récemment montré des performances impressionnantes dans une
CoCo-IML (co-constructing trustworthy graphical models for sustainable wheat production through interactive visualization), Nadia Boukhekifa (INRAE) & Anastasia Bezerianos (Polytech, Université Paris-Saclay)Dans l'apprentissage automatique interactif, les humains et les alg
DeRiPLASS (Deep Ritz, Problèmes aux Limites et Apprentissage Semi-Supervisé), Anna Rozanova-Pierrat (CentraleSupélec)Bien que des travaux préliminaires aient établi des liens entre l'apprentissage supervisé, les problèmes aux li
DRPGAN (génération d’image 3D de roche à propriété contrainte par apprentissage profond), Jean-François Lecomte, Van Thao Nguyen (IFP Énergies Nouvelles)Dominique Fourer, Désiré Sidibé (UEVE)Digital Rock Physics (DRP) est une thématique ess
dyNMDL (predicting protein dynamics using Normal Modes and Deep Learning), Marco Pasi & Anne Lopes (ENS Paris-Saclay)
EMQIBO (Explainable Models for Querying Imperfect Biomeidcal Ontologies), Yue Ma (Université Paris-Saclay)
ENDORSE : Exploring Gradient-Based Metalearning for RNA 3D Structure Prediction, Massinissa Hamidi & Fariza Tahi (UEVE)La détermination de la structure 3D des chaînes d'acide ribonucléique (ARN) est essentielle pour comprendre leur
Estimation de la distribution des tailles de gouttes de pluie comme un processus dynamique neuronal, Aymeric Chazottes (UVSQ)La pluie est au cœur de nombreux domaines scientifiques (météorologie, hydrologie, télécommunication, …) mais aussi le sujet d
Exploration de l'utilisation de modèles de réseaux de neurones pour la dynamique moléculaire ab initio DFT, Morgan Menz & Thibault Faney (IFPEN)La dynamique moléculaire ab initio DFT (Density Functional Theory) est une méthode de simulation utilisée pour étu
ForDeM (Forecasting/Projections of dementia morbidity burden across regions in France), Fragkiskos Malliaros & Véronique Letort–Le Chevalier (CentraleSupélec)
Extraction d’information sur les maladies transmises par vecteurs chez les plantes, Claire Nédellec, Nicolas Sauvion (INRAE)Vincent Guigue (AgroParisTech)Le projet porte sur l’extraction automatique de relations biologiques à partir d
MIAPI (modèle de substitution IA pour l'Intégration des Pompes solaires au nord de l’Inde), Céline Hudelot & Simon Meunier (CentraleSupélec)Avec plusieurs millions de systèmes de pompage d'eau utilisés pour l'irrigation des cultures, les régi
NO-CO2 (Opérateurs Neuronaux pour la méta-modélisation du stockage de CO2 en milieu poreux), Thibault Faney & Véronique Gervais (IFPEN)L'établissement de sites de stockage souterrain de CO2 implique des études préliminaires cruciales à l'aide
Quantification d’incertitudes et modélisation Multimodale pour la prédiction de propriétés physico-chimiques de mélanges, Mathilde Mougeot, Nicolas Vayatis (ENS Paris-Saclay)Miguel Munoz Zuniga, Delphine Sinoquet (IFPEN)
SPAMS (Sline-based Approximation of Multivatiate Signals), Charles Truong & Laurent Oudre (ENS Paris-Saclay)Le monitoring de systèmes complexes (systèmes industriels, sujets humains et animaux, etc.) produit d
Topographic VAE pour la validation de produits spatiaux. Apprentissage de la pluie pour la validation du produits IMERG, Laurent Barthes & Aymeric Chazottes (UVSQ)La pluie est un phénomène complexe. De nombreux modèles de Deep Learning ont été utilisés pour apprendre des
Explicabilité de l'intelligence artificielle pour la détection d'objets, Baptiste Abeloos & Stéphane Herbin (ONERA)Avec la généralisation de l’utilisation de l’intelligence artificielle, le développement de modèles transpar
NN4TURBULENCE : Développement d’un modèle neuronal pour la modélisation sous-maille de la turbulence en mécanique des fluides compressibles, Julien Bohbot, Jean-Marc Gratien (IFPEN)Sergio Chibbaro, Lionel Mathelin (Université Paris-Saclay)Le projet NN4TURBULENCE : Développement d’un modèle
CC@KG (Complex Causal Graph Pattern Discovery in Knowledge Graphs: Application to Agro-Ecolgy domain), Elodie Marchadier (INRAE)Nicoleta Preda (UVSQ)Fatiha Saïs (Université Paris-Saclay)
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Les challenges de données organisés par l'Institut DATAIA
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Découvrez les data challenges portés par l'Institut DATAIA.
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2023, Octobre 2023 : Challenge on single-cell type classification (Université d'Evry)Collaboration avec Nicolas Jouvin (MIA Paris-Saclay, Associate Professo
2022, ATLAS Stroke Lesion SegmentationCe défi a été réalisé avec le soutien de l'Institut DATAIA, en collaboration avec l'University of Southern California
2021, Prediction of the isotopic inventory in a nuclear reactor coreCe défi, organisé en août 2021, a été réalisé avec le soutien de l'Institut DATAIA, en c
2018, 2018 : Imaging-psychatry challengePlus d'informationsL'IMPAC (IMaging-PsychAtry Challenge) est un défi de données sur les troubles du spectre autistiq
2016, Février 2016 : Macroeconomic surrogateDans le RAMP Macroeconomic Surrogate, nous avons appris un modèle de substitution pour un modèle macroéconomique
2015, Janvier 2015 : HiggsMLLe RAMP HiggsML était le premier événement d'une série de bootcamps que le CDS lançait. Cette première session consistait en une, "Paris-Saclay University uses AWS to advance data science through collaborative challenges", AWS (mai 2021), 0, Découvrez les tous premiers challenges, 0
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Le 5 décembre dernier se tenait la 2ème journée dédiée aux étudiants en IA et sciences des données de l'Université Paris-Saclay. Retour en images.
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Organisée par l'équipe ADAM du Laboratoire DAVID - avec la participation de la Graduate School Informatique et Sciences du Numérique - dans le cadre d, Replay (YouTube), 3
Doctorants du comité d'organisation 2022
Chiffres clés
80-90, participants
15, présentations orales
2, keynotes
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1ère Journée des Doctorants UDOPIA
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Cette journée, organisée à l’initiative de l’Institut DATAIA Paris-Saclay avec le soutien de doctorants en IA, a rassemblé plus d’une quarantaine de participants dans une ambiance décontractée autour d’un programme original mêlant présentations de travaux, interventions extérieures et activités ludiques en équipe.
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Frédéric Chazal, Directeur de l’Institut DATAIA, a introduit la journée par une présentation de l’institut. Il est notamment revenu sur le rôle de DAT
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La publication par la Commission européenne le 21 avril 2021 d’une Proposition de règlement sur l’Intelligence Artificielle marque le passage de l’ère de l’éthique à celui de l’encadrement juridique des systèmes d’IA. La préparation d’un instrument juridique contraignant dans le cadre du Conseil de l’Europe confirme encore que l’IA se trouve au centre de l’attention des législateurs européens et appelle à s’interroger sur les propositions d’encadrement formulées.
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C’est face à ce constat que l’Institut DATAIA Paris-Saclay, le Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI), le Centre d'Études et de Recherche , Programme du colloque, 1, Replay du colloque, 3, Voir aussi "IA et Droit d'auteur"
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En tant que premier institut d’Intelligence Artificielle (IA) français, labellisé dans le cadre du programme « Instituts Convergence » de l’ANR, l’Institut DATAIA Paris-Saclay est, depuis 2017, fier de mobiliser plus de 1 200 chercheurs et enseignants-chercheurs issus de quarante-deux laboratoires au bénéfice du rayonnement international de l’Université Paris-Saclay en IA et science des données.
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Pour la deuxième année consécutive, l’Université Paris-Saclay est classée première université dans le monde en mathématiques par le célèbre classement, L'institut DATAIA Paris-Saclay, 0, Ses missions, 0, Les membres du Comité exécutif, 0
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ML4CFD
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Matthieu Nastorg et Tamon Nakano rejoignent l'équipe ML4CFD, le projet de recherche co-financé par DATAIA, qui applique l'apprentissage automatique à la simulation de flux multiphasiques.
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Dans le cadre du projet collaboratif IFPEN-Inria « Machine Learning for Computational Fluid Dynamics » (ML4CFD), un doctorant et un post-doctorant ont
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Le projet ML4CFD, Le projet ML4CFD, lauréat de l'appel à projets de recherche DATAIA 2020, est le résultat d'une longue collaboration entre l'équipe TAU d'Inria et l'IF, En savoir plus sur le projet ML4CFD, 0
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HistorIA
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Le projet HistorIA, lauréat de l'appel à projets de recherche lancé par l'Institut DATAIA en 2018, va présenter deux communications et un challenge à la conférence IEEE VIS 2020.
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La conférence IEEE VIS, la conférence internationale la plus prestigieuse dans le domaine de la visualisation, aura lieu du 25 au 30 octobre en format, IEEE VIS 2020, 0
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Le projet « HistorIA », Porté par Jean-Daniel Fekete (Inria) et Christophe Prieur (Télécom Paris), le projet HistorIA vise à développer des grandes bases de données historiqu, En savoir plus sur le projet, 0
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Les séminaires DATAIA continuent pendant la période de confinement : connectez-vous depuis votre ordinateur et suivez les interventions de nos experts invités !
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Les séminaires DATAIA, organisés mensuellement pour animer la communauté de recherche en intelligence artificielle, continuent ! Pour faire face au, Séminaires à venir
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