Samedi 6 août 2022
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Avant même que l’on forge le terme intelligence artificielle, Alan Turing, expliquait que, pour penser, un ordinateur devait disposer d’un si grand nombre de connaissances qu’il serait préférable de faire en sorte qu’il les acquiert tout seul, plutôt que de les lui transférer une à une. L’apprentissage machine vise cette automatisation de l’acquisition des connaissances. Des tentatives variées ont été poursuivies dans ce sens depuis 70 ans. Nous en brosserons un panorama, tout en en montrant les limites et expliquant ce signifie connaître pour une machine.
Qu'appelle-t-on savoir pour une machine et comment apprennent-elles ?
Samedi 6 août à 19h - Centre culturel - Fleurance
Avant même que l’on forge le terme intelligence artificielle, Alan Turing, expliquait que, pour penser, un ordinateur devait disposer d’un si grand nombre de connaissances qu’il serait préférable de faire en sorte qu’il les acquiert tout seul, plutôt que de les lui transférer une à une. L’apprentissage machine vise cette automatisation de l’acquisition des connaissances. Des tentatives variées ont été poursuivies dans ce sens depuis 70 ans. Nous en brosserons un panorama, tout en en montrant les limites et expliquant ce signifie connaître pour une machine. Jean-Gabriel GANASCIA
Professeur d’informatique à la faculté des sciences de Sorbonne Université depuis 1988, Jean-Gabriel GANASCIA poursuit ses recherches au LIP6, le laboratoire d’informatique de Sorbonne Université, où il dirige l’équipe ACASA (Agents cognitifs et apprentissage symbolique automatique). Spécialiste d’intelligence artificielle (EurAI Fellow), d’apprentissage machine et de fouille de données, ses recherches actuelles portent sur le versant littéraire des humanités numériques, sur l’éthique computationnelle et sur l’éthique des technologies de l’information et de la communication. Il a présidé le comité d’éthique du CNRS de 2016 à 2021.
