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Date de publication : 11/03/2024
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Speed Dating Workshop « Données et intelligence artificielle » Paris – Nairobi

Partenariat stratégique entre l’Université de Nairobi, ParisTech et CentraleSupélec

L’Université de Nairobi, les écoles du réseau ParisTech – AgroParisTech, Chimie ParisTech, École des Ponts ParisTech, Mines Paris – et CentraleSupélec lançaient début juillet le partenariat tripartite dédié à l’accompagnement de l’université sur les relations université-entreprise dans le cadre de la construction du Complexe en Ingénierie et Science. Les partenaires ont ainsi décidé en décembre de lancer des rencontres entre scientifiques. Le premier « speed dating » avait lieu jeudi 7 mars.

L’Université de Nairobi, les écoles Chimie ParisTech, AgroParisTech et CentraleSupélec se sont retrouvées en ligne le 7 mars autour d’une trentaine de chercheurs en informatique, science des données et intelligence artificielle. Premier workshop pour que les uns et les autres découvrent les travaux des établissements partenaires.

Après une introduction par Marc Zolver, Expert Technique International auprès de l’Université de Nairobi, et un tour de table, les chercheurs ont présenté en quelques minutes leurs travaux.

Chimie ParisTech a ouvert le bal avec

  • François-Xavier Coudert (IRCP/COCP) : Data-based discovery of novel materials
  • Thijs Stuyver (I-CLeHS/CTM) : Combining chemical theory and machine learning techniques to accelerate chemical discovery, et
  • Carlo Adamo (I-CLeHS/CTM) : Machine Learning techniques for the prediction of molecular chemical and physical properties

Les chercheurs ont exposé comment ils utilisaient l’intelligence artificielle pour enrichir leurs méthodes de découverte de nouveaux matériaux tout en mettant en lumière que l’IA se nourrit de l’existant, mais que les publications scientifiques ne retracent que très rarement les échecs. Il y a donc des biais importants dans la matière disponible pour alimenter l’IA. Ils ont montré l’importance de faire le pont entre modélisation, donc théorie, et experimentation pour vérifier ce qui est envisagé dans la modélisation. Et enfin le rôle que l’IA peut jouer dans la verification des données fournies par les industriels en application du règlement européen REACH.

CentraleSupélec a pris le relais avec

  • Francesca Bugiotti, Département Informatique : Data modeling for Artificial Intelligence, qui a présenté trois études de cas (projet européen VRAILEXIA pour aider les étudiants dyslexiques, la représentation graphique des données dans le domaine de l’énergie et plus particulièrement de l’extraction pétrolière, un projet avec le CEA),
  • Jean-Christophe Pesquet, Directeur du Centre de vision numérique, a présenté les trois axes de recherche du Centre.

Nicolas Sabouret, Doyen de la Graduate School Informatique et Sciences du Numérique de l’Université Paris-Saclay, a présenté cette structure.

Pierre Barbillon, professeur à AgroParisTech et chercheur dans l’unité de recherche Mathématique et informatique appliquée (MIA), a conclu la séquence française avec une présentation sur les modèles statistiques et les prévisions météorologiques qui sont au coeur des travaux de l’équipe de recherche SOLsTIS. Les modèles sont appliqués dans plusieurs secteurs : sciences de la vie, environnement, alimentation. Il a également présenté les travaux de l’autre équipe de MIA, EkINocs.

Trois chercheurs de la faculté de science et technologie de l’Université de Nairobi ont ensuite présenté leurs travaux :

  • Evans Miriti, a présenté un panorama des nombreux projets de recherche du Département d’Informatique couvrant l’intelligence artificielle, l’informatique distriuée, les systèmes d’information, l’information au service du développement dans différents domaines (épidémiologie, alimentation, anonymisation des données, traçage pharmaceutique, cadastre, changement climatique, transport, villes bas carbone, dyslexie, etc.).
  • Oscar Ondeng (Département de génie électrique et d’informatique) a présenté ses travaux de recherche : Spectral transform enrichment of visual feature representations for image captioning (signal processing and deep learning)
  • Ian Kaniu (Département de physique) a également présenté ses travaux : Applied Physics Research Using Spectroanalytics Integrated with Machine Learning

John Onyari, Doyen de la Faculté de science et technologie de l’Université de Nairobi, Fethi Bedioui, directeur des relations internationales et chercheur à Chimie ParisTech, a conclu en rappelant les opportunités de financement de doctorants et de post-doctorants offertes par l’Agence Française de Développement (AFD), Erasmus+ et l’ambassade de France  au Kenya, et ont encourage les chercheurs à rester en contact. Autant d’occasions d’initier des collaborations entre les différents partenaires.

Point de contact : Marc Zolver

 

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