Le Café des Sciences à Boston est de retour en présentiel !
Café des sciences sur le génomique numérique, l’intelligence artificielle et le futur de la médecine avec Manolis Kellis, du MIT.
Cynthia Rudin, Professeure à Duke, reçoit le « Prix Nobel » de l’intelligence artificielle
Pr. Cynthia Rudin a reçu le prix Squirrel AI pour « des travaux scientifiques pionniers dans le domaine des systèmes d’IA interprétables et transparents » utilisés pour résoudre des problèmes concrets.
Retour sur le Global Emerging Technology Summit organisé le 13 juillet par la NSCAI
La National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI) a organisé un sommet sur les technologies émergentes le 13 juillet 2021 à Washington, DC afin de convier les pays partenaires des États-Unis autour du thème de l’intelligence artificielle (IA) et plus largement des nouvelles technologies. Plusieurs intervenants de haut niveau du gouvernement américain ont invité leurs alliés à s’unir aux États-Unis afin de bâtir une coalition technologique des démocraties contre les régimes jugés autoritaires.
Démantèlement de la branche « santé » de Google : les géants de la tech peinent à révolutionner le domaine médical
Les nouvelles technologies comme l’intelligence artificielle, la robotique ou encore la blockchain sont porteuses de solutions qui pourraient révolutionner la médecine de demain. L’application de ces dernières se heurte cependant en pratique à de nombreux défis, dont un des plus importants est de gagner la confiance des utilisateurs. Le démantèlement de la division Santé de Google cette semaine, qui succède à celui de Microsoft HealthVault en 2019 et la volonté d’IBM de vendre son unité Watson Health en février dernier, sont les preuves des difficultés que rencontrent les géants de la tech à révolutionner le monde médical.
NIST : Nouvelle consultation publique sur les biais en IA jusqu’au 5 août 2021 [extension jusqu’au 10 septembre 2021]
Lancement le 22 juin 2021 d’une nouvelle consultation pour une IA de confiance jusqu’au 10 septembre 2021. Il s’agit cette fois-ci d’identification et de gestion des biais en IA.
Les verrous restants pour le déploiement à grande échelle de l’Intelligence Artificielle dans le monde médical. Echange virtuel entre Fei Fei LI et Andrew Ng.
En mai 2021, une discussion virtuelle sur le futur de l’Intelligence Artificielle (IA) appliquée à la médecine s’est tenue entre deux des chercheurs les plus reconnus du domaine dans la Silicon Valley : Fei Fei Li, co-directrice de l’Institut for Human-centered Artificial Intelligence (HAI) et professeur d’informatique à Stanford, et Andrew Ng, co-fondateur de DeepLearning.AI et professeur-adjoint à Stanford – modérée par Curtis Langlotz, professeur de radiologie à Stanford et directeur du Stanford’s Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging (AIMI).
Carnegie Mellon University reçoit un don record de $150 millions pour l’ouverture de nouveaux centres scientifiques orientés vers la robotique et productique
Le 20 mai 2021, la Richard King Mellon Foundation a annoncé un partenariat historique avec l’université Carnegie Mellon (CMU), basée à Pittsburgh pour la construction de trois bâtiments dans les domaines de l’open collaboration, la robotique et les matériaux. Détail des programmes lancés.
Le 3ème Tech Triangle Talk a réuni des experts en cybersécurité de Rennes, Sherbrooke et de l’Arizona
Le 11 mai dernier, le troisième Tech Triangle Talk a réuni des experts en cybersécurité de Rennes (France), Sherbrooke au Québec (Canada) et de l’Arizona (Etats-Unis).
Rendre la recherche sur l’intelligence artificielle plus accessible
Le public visé est le grand public, y compris les enseignants et les étudiants intéressés par les sciences.
Research Scholar Program de Google AI, annonce des lauréats 2021
Après une annonce en mars 2020, la branche IA de Google a révélé les lauréats de son programme de bourse Research Scholar Program. Parmi les 86 chercheurs récompensés, on y retrouve une enseignante-chercheuse de l’ENSTA, rattachée à l’Inria.
Equations aux dérivées partielles et Deep Learning: un lien fécond et une recherche dynamique aux Etats-Unis
Les équations aux dérivées partielles sont omniprésentes en mécanique et leur résolution, exacte ou approchée, est un sujet extrêmement difficile auxquels les scientifiques et les ingénieurs se sont attelés depuis plus d’un siècle. Cette discipline a récemment trouvé une synergie forte avec le domaine beaucoup plus en vogue du Deep Learning. Ce lien inattendu et en apparence contre nature est jusqu’à présent particulièrement fructueux et semble ne pas se limiter à un simple effet du mode dû à l’Intelligence Artificielle.
Partenariat NSF-Amazon sur IA et équité : trois projets retenus portés par des chercheurs de l’université Carnegie Mellon
Le 10 février 2021, la NSF et Amazon ont dévoilé 11 nouveaux projets de recherche financés à hauteur de $20 millions qui s’intéressent à la question de l’équité dans l’IA. Trois de ces projets sont portés par l’université Carnegie Mellon.
Le « federated learning », un paradigme d’apprentissage en plein essor aux Etats-Unis
Le « federated learning » est un paradigme d’apprentissage décentralisé qui permet de tirer parti de nombreuses bases de données pour entrainer des modèles d’intelligence artificielle sans avoir à faire sortir les données de leur silo. Le principe de base est simple: plutôt que d’envoyer les données à l’algorithme, il s’agit d’envoyer l’algorithme vers les données et ne faire remonter sur un serveur centralisé que les paramètres entrainés. Bien que les techniques associées à ce paradigme ne soient apparues qu’au cours des cinq dernières années, elles sont déjà déployées à grandes échelles et pourraient apporter des réponses à de nombreuse difficultés actuelles rencontrées par l’IA, notamment en matière de de confidentialité des données, d’équité, et d’écologie.
Analyse du Centre pour la Sécurité et les Technologies Émergentes (CSET) de l’université de Georgetown pour le développement de talents en IA
Janvier 2021. Une nouvelle étude préliminaire du Georgetown CSET sur les talents en intelligence artificielle aux Etats-Unis pointe du doigt le manque de diversité dans ce secteur et propose des solutions politiques préparer le pays.
[Brève] Lancement par la Maison Blanche du National Artificial Intelligence Initiative Office
12 janvier 2021. Annonce d’un nouveau bureau de coordination au niveau fédéral pour la R&D et les politiques publiques autour de l’IA.
Wilson Center : bilan des travaux du Congrès américain et préfiguration de l’agenda politique autour de l’IA
3 décembre 2020. Evénement en ligne du Wilson Center dressant le bilan des travaux réalisés autour de l’intelligence artificielle (IA) par le 116ème Congrès des Etats-Unis et préfigurant les sujets qui seront abordés par les représentants et sénateurs pour les deux années à venir.
L’actuel directeur de l’OSTP à la Maison Blanche promeut les sciences de la prédictibilité
Kelvin Droegemeier, directeur de l’Office of Science and Technology Policy (OSTP) toujours en fonction, souhaite définir un nouveau cadre de recherche pour faire progresser la compréhension et la prédictibilité du système terrestre. Le « changement climatique » n’est pas mentionné en tant que tel. Cependant, les experts impliqués dans la réflexion s’accordent sur la nécessité d’apporter des améliorations à la qualité des prévisions, en constatant qu’une compréhension fine du fonctionnement du système terrestre et des limites de la prédictibilité sont nécessaires. Des progrès de la prévision des phénomènes pour des périodes plus longues et pour un éventail élargi d’enjeux sont envisageables en développant une approche pluridisciplinaire, en misant sur les progrès informatiques, l’accès à de nouvelles données d’observations, l’incorporation d’un plus grand nombre de composants dans les modèles, l’utilisation de l’intelligence artificielle et autres techniques analytiques de données.
Cette dynamique qui pourrait durer au delà de l’administration Trump, nécessiterait l’émergence d’une nouvelle génération « inspirée » de scientifiques et d’ingénieurs, en interaction avec les décideurs publics et privés.
Les prévisions météorologiques, la pollution atmosphérique, la fonte des glaces, l’humidité des sols, le fonctionnement des écosystèmes et de nombreuses autres composantes du système terrestre sont autant d’éléments qui, aujourd’hui, sont essentiels pour pouvoir prendre des décisions dans un grand nombre de domaines.
Le laboratoire associé CNRS-Stanford annonce l’ouverture 2.0 du répertoire ontologique et sémantique de l’AgroPortal
Le laboratoire associé entre le CNRS, l’Université de Montpellier et Stanford University, dirigé côté français par Philippe Poignet, et par Oussaman Khatib et Mark Musen côté américain, a annoncé le 28 octobre l’ouverture 2.0 du répertoire ontologique et sémantique de l’AgroPortal développé dans ce cadre.
L’IA pour la découverte de nouvelles thérapies: un domaine très actif en Silicon Valley
La découverte de nouvelles thérapies est un domaine à forts enjeux financiers et sanitaires et particulièrement complexe, et de fortes attentes reposent sur l’Intelligence Artificielle pour améliorer ce processus de découverte. La Silicon Valley héberge une forte concentration de compétences à la fois en informatique et en biologie, ce qui en fait un réceptacle idéal pour une forte innovation dans ce domaine. Pour autant, les effets de l’IA dans ce processus de découverte mettront probablement longtemps avant d’être visibles.
Une nouvelle collaboration de grande envergure entre États-Unis, France et Canada dans le domaine des neurosciences
Une coopération de grande envergure entre États-Unis,France et Canada dans le domaine des neurosciences vient d’être lancée grâce à un financement de la NSF. Il abordera le lien entre intelligence artificielle et neurosciences, ainsi que la neuroéthique et l’éthique de l’intelligence artificielle.
Bourses inaugurales du nouveau programme de recherche Hoffman-Yee du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence
Six bourses inaugurales ont été attribuées par le Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) dans le cadre du programme de recherche Hoffman-Yee, qui vise à appliquer l’Intelligence Artificielle (IA) à des problèmes concrets.
FAID Cities of Tomorrow – Lancement réussi d’une série de webinaires
Premier bilan sur le lancement d’une nouvelle initiative du Service pour la Science et la Technologie autour des villes de demain.
La NSF accorde $20 millions à un institut de recherche en IA porté par 4 universités de Boston
L’objectif de l’IAIFI est de faire progresser la connaissance des interactions fondamentales, de la plus petite à la plus grande échelle.
Création d’un nouveau réseau d’instituts de recherche en IA au service de l’innovation agricole
La NSF (National Science Foundation) s’associe à l’Institut National pour l’Alimentation et l’Agriculture (NIFA) du Ministère de l’Agriculture (USDA) en vue de déployer un réseau de recherche en Intelligence Artificielle. Il s’agit du premier réseau de cette ampleur à l’échelle du pays.
L’IA pour le diagnostic médical : un marché en croissance exponentielle mais des doutes qui restent à lever.
Un rapport paru cet été du Grand View Research concernant l’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) pour le diagnostic médical confirme la forte croissance de ce marché et les nombreux espoirs qui y sont placés en vue d’un diagnostic plus rapide, plus fiable, et d’un accès aux soins plus étendus[1]. Le rapport projette une croissance exponentielle de ce marché dans le monde, avec un taux de croissance annuel estimé à 32,3% entre 2020 et 2027. Ce marché passerait ainsi de 288 millions en 2019 à 3 milliards en 2027. L’Amérique du Nord domine très largement en ce qui concerne l’adoption de ces solutions, avec une proportion des revenus correspondants de 58% en 2019 et des investissements très forts dans ce secteur. Le rapport couvre autant les produits logiciels que le hardware et les services. Et il apparait que le logiciel occupe la place la plus importante dans ce paysage avec une part de marché à 43,9%, et semble destiné à rester en position dominante. Cette domination du marché vient notamment d’une forte demande en matière d’outils d’analyses d’images médicales hébergées et analysées sur le cloud.
