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L'Université Paris-Saclay rejoint une alliance inédite sur l'IA avec Mistral AI

L'Université Paris-Saclay et son Institut DATAIA rejoignent le consortium d’universités françaises s'alliant à Mistral AI et à ED Tech France pour déployer dans leurs établissements une IA robuste et fiable qui respecte les valeurs européennes d'universalisme, d'égalité des chances, de frugalité et de souveraineté.

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Dans la dynamique impulsée par le Sommet international pour l’action sur l’Intelligence Artificielle (IA) organisé les 10 et 11 février 2025 à Paris,

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Intégration de la certification « Scikit-learn Associate Practitioner »

CentraleSupélec Exed, en partenariat avec l’Institut DATAIA, a le plaisir d’annoncer l’intégration de la certification « Scikit-learn Associate Practitioner » de :Probabl. dans son programme certifiant Executive Certificate : IA et sciences des données.

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Cette opportunité unique permet désormais aux participants de la formation "Executive Certificate : IA et sciences des données" d’obtenir, en plus du

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Soutenue par l'Institut DATAIA, Codabench est une plateforme open source permettant d'organiser des benchmarks d'IA. Flexible et puissante, elle permet de définir les tâches et l'interface pour les soumissions de code (algorithmes). Zoom.

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Ne manquez pas le forum dédié à Codabench organisé le 2 avril prochain au LISN !Qu'est-ce que CodaLab ?CodaLab, première plateforme mondiale de compét, En savoir plus

Chiffres clés

10 000e, utilisateur en octobre 2024

500, soumissions quotidiennes

32 000, nouveaux utilisateurs en 2024

323 000, soumissions

143, pull requests

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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

Liste des stages financés, CEA/IRFU - MADAM (Machine Learning Algorithm for DArk Matter)CEA/CNRGH - Classification et caractérisation des sous types de cancer à partir de donnée

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🎓 SaclAI-School - Les professeurs attachés recrutés

Dans le cadre du projet SaclAI-School sont recrutés de nouveaux enseignants - parmi les chercheurs et les industriels - au travers d’un programme unifié et inter-établissement, communs aux Universités et Grandes Écoles.

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Les professeurs attachés SaclAI-SchoolLe programme SaclAI-School associe des chercheurs et des experts du monde socio-économique aux formations en int

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Pour la troisième année consécutive, le projet SaclAI-School, porté par l'Institut DATAIA, permet la mise en place de bourses sur critères d'excellence et critères sociaux.

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Ces bourses "MixtAI" ont un double objectif de favoriser un recrutement de grande qualité dans nos filières et favoriser la parité et la diversité, en

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Après la parution, en mars 2024, du rapport remis au Gouvernement par la Commission de l'Intelligence Artificielle, la Ministre de la Culture, Madame Rachida Dati, a confié le lancement de deux missions au Conseil Supérieur de la Propriété Littéraire et Artistique (CSPLA).

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Après la parution du rapport remis au Gouvernement par la Commission de l'Intelligence Artificielle en mars 2024, le Conseil Supérieur de la Propriété, Lire la 1ère lettre de mission, 1, Lire la 2nd lettre de mission, 1

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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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Dans le cadre du CMA SaclAI-School, un accompagnement à la découverte de la programmation, du calcul et des données avec Jupyter est proposé tous les lundis, à compter du 5 juin jusqu'au 3 juillet 2023. Inscrivez-vous dès maintenant !

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Dans le cadre du CMA SaclAI School, nous proposons un accompagnement à la découverte de la programmation, du calcul et des données avec Jupyter (langa

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Professeur à l'Université Paris-Sud, membre du laboratoire LIMSI et chercheur en Intelligence Artificielle, Nicolas Sabouret publie cette semaine un livre de vulgarisation sur l'Intelligence Artificielle.

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L’intelligence artificielle fascine, interroge et bouscule notre société. De nombreuses voix s’élèvent pour prédire des transformations radicales, une, Ouvrage disponible à l'achat

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