Digital French-German Summerschool
Trois questions à Mathilde MOUGEOT, Professeur de science des données à l'ENSIIE, Professeur affiliée à l'ENS Paris-Saclay et titulaire de la chaire "Industrial Data Analytics & Machine Learning" et coordinatrice de l'événement.
Quel est l'objectif de cette école d'été et quelle en sera la thématique cette année ?
L'ENS Paris-Saclay organise depuis 2018 une école d'été franco-allemande à destination des étudiants et des jeunes chercheurs en collaboration avec l'Université de Passau (Allemagne).
La chaire "Industrial Data Analytics & Machine Learning" du Centre Borelli prend en charge son organisation.
L'originalité de cette école d'été est de proposer des exposés scientifiques de chercheurs à la fois français et allemands travaillant dans le secteur de la recherche académique ou bien dans le secteur industriel. C'est un lieu unique d'échanges croisés France/Allemagne/Université/Entreprise.
L'édition de 2020, co-organisée avec Siemens, a lieu le 24 juin 2020 sous forme digitale et abordera des thématiques autour de l'intelligence artificielle et des modèles hybrides.
Qui seront les participants et quelles seront leurs contributions ?
L'édition digitale 2020 permettra d'accéder à des exposés scientifiques pré-enregistrés à partir du 24 juin 2020.
L'après-midi, une session en ligne présentera des exposés autour des thématiques "Machine Learning, AI for Good, AI Engineering".
De nombreux partenaires industriels présenteront leurs travaux comme par exemple, Atos, Banque de France, CEA, BMW, Michelin, RTE, SNCF, Siemens...
Depuis la création de la chaire IDAML (Industry Data Analytics and Machine Learning) en 2018, qu'est-ce qui a évolué du côté de l'apprentissage machine ?
Le Centre Borelli et la chaire IDAML ont pour objectif de développer à la fois une recherche en mathématiques de haut niveau, mais également une recherche appliquée à résoudre de grands défis industriels.
Le Centre Borelli mène une recherche reproductible avec un engagement de transfert de connaissances et de valorisation des productions scientifiques.
L'exploitation des données est aujourd'hui un enjeu majeur et le machine learning participe à construire des outils performants d'aide à la décision en exploitant les données. Les derniers travaux de recherche autour de l'exploitation des données directement liés à la crise du Covid-19 menés par le Centre Borelli seront présentés lors de cette école d'été.
