Lancement du programme de chaires d’excellence numérique durable
L’institut Carnot CEA LIST lance le programme « Chaires d’excellence numérique durable » (Artificial Intelligence and Complexity : AIC). Un projet porté par Mohamed Tamaazousti, ingénieur-chercheur au CEA LIST en collaboration avec Vincent Rivasseau, physicien mathématicien du Laboratoire de physique des infinis Irène Joliot-Curie de l’Université Paris-Saclay.
Un programme engagé et centré sur l’Intelligence Artificielle, l’industrie du futur et la confiance numérique
L’institut CEA LIST focalise sa recherche technologique autour des systèmes numériques intelligents. Ses programmes de R&D ont vocation à : soutenir la compétitivité de l’industrie en développant des innovations technologiques en rupture centrées sur l’humain et porteuses de valeurs en responsabilité sociale et environnementale
Une équipe pluridisciplinaire
C’est pour renforcer cet engagement que ce programme se lance. Une équipe pluridisciplinaire d’experts en IA en mathématiques appliquées et en physique théorique a pour ambition de développer des technologies numériques à fort impact :
- Transformer profondément nos sociétés et nos économies
- Inscrire la transition numérique dans un cercle vertueux et durable
Un programme pour révolutionner le domaine de l’IA
La Chaire AIC cherche à révolutionner le domaine de l’IA en s’attaquant au paradigme de l’apprentissage profond ou Deep Learning (DP) qui manque de garantie en termes de robustesse, de sûreté et de prédictibilité.
En effet, cela constitue un frein sérieux au déploiement massif des applications d’IA, celui-ci exigeant de la confiance et de la frugalité, ce qui est loin d’être l’apanage du DL.
Pour ces travaux, l’équipe AIC s’appuie sur de puissants outils de la physique théorique, conçus pour décrire la complexité de l’Univers, afin de détailler les mécanismes et les propriétés universelles de l’IA. La rupture sur laquelle se projette la Chaire AIC est tout simplement de construire l’IA responsable avec moins de données et de ressources de calcul par rapport au Deep Learning.
