Petit Déjeuner QWAM le 28 Mars 2018 avec Vincent Guigue Maître de conférence au LIP-6 sur « l’Intelligence Artificielle et compréhension des textes – état de l’art académique et application en entreprise «
Venez nous retrouver le 28 Mars 2018 – à Paris 9 – à 8h30 pour participer à notre petit déjeuner sur l’ « Intelligence Artificielle et compréhension des textes – état de l’art académique et application en entreprise » animé par Vincent Guigue* – Maître de conférence au LIP-6.
Le machine learning et l’intelligence artificielle se sont largement développés ces dernières années tant du point de vue académique qu’industriel. Ce petit déjeuner sera l’occasion de reprendre les bases de l’apprentissage automatique (machine learning) pour mieux comprendre les avancées récentes du domaine. Nous passerons successivement en revue le formalisme général de l’apprentissage, le fonctionnement des algorithmes récents de deep learning et les applications associées, notamment autour de la gestion des données textuelles.
*Biographie de Vincent Guigue
Ingénieur en mécanique de l’INSA de Rouen (2001), Vincent Guigue s’est spécialisé en apprentissage automatique en DEA avant d’entreprendre une thèse sur la classification de signaux (2005). Ses travaux de doctorat ont porté sur l’étude et le développement de différentes techniques de classification principalement basées sur les machines à noyaux et appliquées sur des électro-encéphalogrammes (interfaces cerveau-machine). Recruté en 2006 au Laboratoire d’Informatique de Paris 6 en tant que maître de conférences, il travaille sur les données textuelles, la classification thématique et l’analyse de sentiments. Ses travaux l’ont amené à participer à plusieurs projets d’envergure (Infom@gic, DOXA). A partir de 2012, il se spécialise en apprentissage de représentations (extraction de profils) en proposant de nouveaux algorithmes de recommandation exploitant les données textuelles. Ses travaux récents portent sur le raisonnement automatique et l’inférence de connaissances; dans la continuité de l’extraction de profils, il s’agit de comprendre (et prédire) les interactions entre tous les facteurs d’un problème (e.g. modéliser les centres d’intérêt d’un utilisateurs, comprendre l’impact de l’age de celui-ci sur ses goûts, prédire non seulement son prochain achat mais ce qu’il va écrire sur un produit donné…). Parallèlement, l’équipe de recherche MLIA (Machine Learning & Information Access) s’est investie dans les smart cities et Vincent Guigue gère plusieurs projets portant sur les transports intelligents (gestion des logs des pass Navigo pour les transports en commun de l’Ile de France, classification et optimisation des trajectoires avions sur l’aéroport Roissy-Charles de Gaulle).
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