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Un modèle de langage (LLM : Large Language Model) a été développé par le laboratoire MICS et Illuin Technology.

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Nommé "Croissant LLM", ce modèle a pour principales caractéristiques :- Souverain : entraîné sur le calculateur Jean Zay avec des données ouvertes- Re, Consulter le papier (ARXIV)

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Focus sur le lancement de Tower, un grand modèle de langage (LLM) multilingue de 7B paramètres optimisé pour les tâches liées à la traduction, en partie développé par Nuno Guerreiro et Pierre Colombo, au sein du laboratoire MICS de CentraleSupélec.

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Nous sommes ravis d'annoncer la sortie de Tower, un grand modèle de langage (LLM) multilingue de 7B paramètres optimisé pour les tâches liées à la tra, Learn more

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NeuroLang, un langage pour mieux questionner l’activité cérébrale

Développé au centre Inria de Saclay, NeuroLang est un langage de requête spécifique aux neurosciences. Il vient aider les chercheurs et les cliniciens à formaliser leurs questions afin d’analyser plus efficacement des données de neuro-imagerie fonctionnelle. Ces données exigent souvent une formulation très mathématique avant de livrer leurs secrets.

©MIND - Read figure legend at bottom of article

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86 milliards de neurones. 150 000 milliards de synapses. 180 000 kilomètres de fibres nerveuses. Et des informations qui circulent à plus de 400 kilom

MIND développe des méthodes pour exploiter les données de neuro-imagerie, Créée en septembre 2023, MIND est une équipe-projet Inria commune avec le CEA et l’Université Paris-Saclay. Elle succède en partie à l’ancienne équipe

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Depuis plusieurs années et notamment depuis juillet 2021 au sein de l’institut DATAIA, le Paris-Saclay Center for Data Science organise des challenges en science des données, à destination des étudiants et des chercheurs du plateau de Saclay. Retour sur les dernières collaborations.

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Impulsés par le Paris-Saclay Center for Data Science (CDS) et co-organisés avec l'Institut DATAIA, ces différents challenges de machine learning sont

Challenge 1 | Prediction of the isotopic inventory in a nuclear reactor core, Ce défi, organisé en août 2021, a été réalisé avec le soutien de l'Institut DATAIA, en collaboration avec l'Institut de Radioprotection et de Sûreté N

Challenge 2 | Detection and classification of ovarian follicles, Ce défi a été réalisé avec le soutien de l'Institut DATAIA, en collaborat

Challenge 3 | Predict age from brain grey matter (regression), Ce défi a été réalisé avec le soutien de l'Institut DATAIA, en collaboration avec le CEA NeuroSpin. Ce challenge a réuni 31 participants et a abouti

Challenge 4 | Brain age regression with deep learning, Ce défi a été réalisé avec le soutien de l'Institut DATAIA, en collaboration avec le CEA NeuroSpin. Edouard Duchesnay, Antoine Grigis (Université P

Challenge 5 | ATLAS Stroke Lesion Segmentation, Ce défi a été réalisé avec le soutien de l'Institut DATAIA, en collaboration avec l'University of Southern California (USC). Al

Challenge 6 | Brain age prediction and debiasing with site-effect removal in MRI through representation learning, Ce défi a été réalisé avec le soutien de l'Institut DATAIA, en collaboration avec le CEA NeuroSpin. Antoine Grigis, Benoît Dufumier,

Challenge 7 | Bovine embryos survival prediction, Ce défi a été réalisé avec le soutien de l'Institut DATAIA, en collabora

CDS@DATAIA, 0

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STREAMER, une plateforme logicielle au service de l’apprentissage automatique sur les flux de données

Dans le cadre du projet StreamOps, financé par l'Institut DATAIA en 2018, le logiciel open source STREAMER a été créé : la première plateforme de recherche et d’intégration pour la récupération, la manipulation et l’analyse de données en flux dans des contextes opérationnels de streaming réalistes.

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Les chercheurs du CEA List (Université Paris-Saclay, CEA) et du laboratoire DAVID (Université Paris-Saclay, UVSQ) impliqués dans le projet StreamOps, , En savoir plus sur le projet StreamOps, 0, Lire l'article complet

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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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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

Contenu textuel

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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38 papiers de recherche issus des chercheurs du périmètre de l'Institut DATAIA, ont été acceptés à la conférence NeurIPS 2020.

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NeurIPS (Neural Information Processing Systems), largement considérée comme la plus grande conférence de recherche sur l'intelligence artificielle et , NeurIPS 2020, 0, Papiers acceptés, 0

Chiffres clés

9454, papiers soumis

1900, papiers acceptés

38, font partie de l'écosystème DATAIA

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L'IFPEN et l'équipe TAU d'Inria s'associent pour appliquer l'apprentissage statistique à la simulation de flux multiphasiques.

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Le projet ML4CFD vise à accélérer de manière conséquente les simulations de flux multiphasiques en y introduisant des approches basées sur l'apprentis, ML4CFD en détail

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« Chaires IA » : 16 sur 40 sont liées à l'Institut DATAIA

L'Agence Nationale de la Recherche a publié, le 12 décembre 2019, les résultats de l'appel à projets « Chaires IA », lancé en avril dernier.
Parmi les 40 sélectionnés, plusieurs chercheurs font partie de l'écosystème de l'Institut DATAIA.

image: Freepik.com

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L’appel « Chaires de recherche et d’enseignement en IA (Chaires IA) » a pour objectif d’offrir à des chercheurs français et étrangers, avec le concour, Liste des projets sélectionnés, 1

Chiffres clés

40, Chaires IA nationales attribuées

16, Chaires IA saclaysiennes

4, ans de financement

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