Techdays

Techdays #15 - S’inscrire

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A propos

Le 4 juin 2024 de 13h30 à 17h30
En présentiel à dans la salle Ourisson de l’institut Lebel, Campus de l’Esplanade - Voir l’emplacement sur une carte
À distance sur https://bbb.unistra.fr/xxx-xxx-xxx-xxx

Les Techdays, événements organisés plusieurs fois par an par la Direction du numérique de l’Université de Strasbourg depuis 2016, sont des rencontres techniques (journées d’échanges) auxquelles sont conviées pour un après-midi toutes les personnes intéressées par le numérique sur le campus de l’Université de Strasbourg.

Que vous soyez investi·e dans les métiers du numérique à l’Unistra, personnels de la DNum, ou du réseau Infoprox, correspondant·e numérique, logiciel ou Infrastructure, membre d’X/Stra, de Devlog, ou d’IPHC, impliqué·e dans la Science ouverte, ou doctorant·e ou étudiant·e dans un master en maths-info, à l’INSA ou à l’IUT Info d’Illkirch rejoignez l’événement pour échanger sur nos métiers et nos pratiques numériques.

Vous avez suivi les techdays #14 ? Votre avis nous intéresse ! Merci de répondre à ce questionnaire pour nous aider à améliorer les prochaines éditions : https://sondages.unistra.fr/index.php/966811

Programme

Le programme est également disponible en versions texte ou tsv.

13h30 - Equipe des techdays

Accueil - Café - Jardin du CDE
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13h55 - Equipe des techdays

Introduction
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15h15 - Joseph Lam-Weil

GAIA : Accélérer la découverte scientifique par l’IA
L’Intelligence Artificielle peut servir d’outil puissant dans de nombreux domaines de recherche, Cependant, son expansion rapide a également créé des défis pratiques pour les équipes n'ayant pas une expertise approfondie en IA. Parmi ces défis figurent la difficulté à suivre l'évolution rapide de l'état de l'art, ainsi que l’accès et l’exploitation des ressources de calcul nécessaires. La plateforme GAIA répond à ces défis en offrant des solutions d’IA aux laboratoires, combinant ses capacités d'ingénierie à l'expertise des chercheurs d’ICube. Des exemples concrets d'applications qui seront présentés incluent la détection et l'identification de bactéries dans des séries temporelles d'images microscopiques à faible résolution grâce au deep learning, l'utilisation de Large Language Models pour répondre à des questions sur des corpus de documents, et la détection d'anomalies dans des images de cerveaux obtenues par IRM-TEP. Ces projets exigent souvent une expertise en ingénierie sur au moins une partie de la chaîne de valeur des données, comprenant leur collecte, leur traitement, leur analyse, et finalement le partage des résultats, notamment via des interfaces utilisateur conviviales. La présentation couvre ces différents aspects à l’aide de quelques exemples.

16h30 - Pierre Noro

Tour d'horizon des enjeux éthiques des Intelligences Artificielles
Après une année 2023 marquée par l'émergence d'outils d'intelligence artificielle massivement accessibles, l'actualité numérique reste dominée par la sortie des nouveaux modèles d'IA, les discours utopiques et catastrophiques quant à ces systèmes et à leurs trajectoires, les injonctions à adopter ces outils sous peine de se laisser distancer par un progrès dépeint comme incontournable... Alors que les usages se démocratisent, souvent à marche forcée, confirmant ou nuançant certaines des promesses de l'IA, des risques et des dommages se concrétisent. Si de premières normes juridiques ont été rapidement adoptées pour encadrer la production et l'utilisation de ces nouvelles technologies, les utilisateurices et personnes impactées par le déploiement de ces outils restent souvent exclues des débats concernant les usages des IA et leur gouvernance. Cette revue des grands enjeux éthiques des intelligences artificielles et des systèmes algorithmiques a pour but de sortir des discours catastrophistes et technosolutionistes, de réancrer les usages dans notre contexte social, politique et environnemental, et de nous réapproprier ces outils pour penser nos usages individuels et nos revendications collectives.

Intervenant·es

La liste des intervenant·es est également disponible en versions texte ou tsv.

Pierre Noro - SciencesPo Paris, Learning Planet Institute
Une photo montrant Pierre Noro

Pierre Noro est enseignant à SciencesPo Paris et au Learning Planet Institute de l’Université Paris-Cité, en éthique du numérique. Il est également expert associé du Tech & Global Affairs Hub de SciencesPo et membre du comité éditorial du AIAAIC, une base de données collaborative qui recense de manière transparente et indépendante les risques et dommages liés aux systèmes algorithmiques et outils d’intelligence artificielle.

Joseph Lam-Weil - Plateforme GAIA, ICUBE
Une photo montrant Joseph Lam-Weil

Jospeh Lam-Weil est actuellement chef de projet en Data Science pour la plateforme GAIA au laboratoire d’informatique ICube. Débutant son parcours par une thèse en statistique mathématique à l’université de Magdebourg en Allemagne, il poursuit sa carrière en tant que chercheur postdoctoral, en se concentrant notamment sur des projets liés à l’analyse des longueurs des télomères et à la détection de cellules à partir d’images de microscopes. Son intérêt réside dans l’application des nouvelles techniques en intelligence artificielle à divers domaines de recherche, notamment dans le domaine médical.

Comité d’organisation

Editions passées