Ce jeudi 22, c’est une journée entière de conférences liées au machine learning, à l’IA et autres data science qu’organise le LIS (Laboratoire d’Informatique et Systèmes). Un beau programme mis au point par le nouveau super laboratoire d’informatique d’Aix-Marseille Université et du CNRS, un regroupement de structures déjà existantes (s’appuyant aussi sur l’Ecole Centrale) lui permettant de se doter d’une taille critique et de former les générations à venir de data scientists métropolitains.

A la rentrée 2018, l’université ouvrira en effet ses portes à la toute première promotion de son master informatique dédié à l’intelligence artificielle et au machine learning. “ Ce programme mélangera informatique, programmation, mathématiques et statistiques, avec des profils plus opérationnels côté informatique et théoriques côté maths” m’a expliqué Thierry Artieres, en charge de ce master.

Une spécialité très demandée

Comme à peu près tous les étudiants sortant d’un master d’informatique, ceux issus de cette promotion n’auront aucune difficulté à trouver un poste, en France comme à l’étranger. Et ce d’autant moins qu’ils traiteront d’une spécialité, l’intelligence artificielle, très demandée actuellement. “On n’en forme pas assez en France. Dans le milieu académique, la communauté est beaucoup aspirée par Google, par Facebook,… Cela dit, ils ne s’expatrient pas forcément, ces sociétés ouvrent des centres de recherche ailleurs qu’aux US. Et puis il y a des boîtes qui vont monter en France, il y aura de bonnes opportunités ici”.

Le tout sans nécessairement demander des moyens colossaux. Traiter des gros volumes de données a un “coût computationnel”, à base de cartes GPU ou de clusters de calcul mais rien d’insurmontable. Surtout depuis que les grands du secteur se sont mis au partage. “Il y a quelques années, tous ces acteurs étaient protecteurs de leurs technologies. Aujourd’hui, le contexte a changé, ils conçoivent des grandes bases de données qu’ils diffusent volontiers. A notre échelle, c’est volumineux, pour eux ce n’est pas grand chose. Il y a une logique là-dedans: sur le deep learning, il est très difficile d’avoir des preuves théoriques, la partie expérimentale devient prépondérante”. D’où l’importance de faire tester à d’autres, tels que le LIS, des jeux de données pour arriver à des conclusions utiles à toute la communauté du deep learning.

[English edition: The Path to AI and Machine Learning of Aix Marseille Université]

Laisser un commentaire

Entrez vos coordonnées ci-dessous ou cliquez sur une icône pour vous connecter:

Logo WordPress.com

Vous commentez à l'aide de votre compte WordPress.com. Déconnexion /  Changer )

Photo Google+

Vous commentez à l'aide de votre compte Google+. Déconnexion /  Changer )

Image Twitter

Vous commentez à l'aide de votre compte Twitter. Déconnexion /  Changer )

Photo Facebook

Vous commentez à l'aide de votre compte Facebook. Déconnexion /  Changer )

w

Connexion à %s