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Dr. Jean Hennebert est Professeur en informatique auprès de la Haute Ecole Spécialisée de Suisse Occidentale (HES-SO) où il enseigne l’algorithmique, le machine learning et la gestion de projet. Il co-dirige l'institut des Systèmes Complexes à Fribourg et gère des activités de recherche appliquée dans le domaine des technologies à apprentissage automatique (Machine Learning en anglais) permettant d'inférer des modèles mathématiques sur base d'exemples. Jean Hennebert est également actif auprès de l'Université de Fribourg où il donne des cours et supervise des doctorants auprès du Département d'Informatique.
Par le passé, Jean Hennebert a été chercheur en informatique auprès de l'EPFL et de l'International Computer Science Institute de Berkeley aux USA (1993-1998). Il a reçu le titre de docteur auprès de l'EPFL en 1998 et est auteur et co-auteur d'une centaine de publications scientifiques dans le domaine du machine learning. Jean Hennebert a ensuite travaillé comme architecte système auprès d'UBS Zurich (1998-2000) et a fondé sa société UbiCall Communications SA (Belgique) où il était directeur des technologies (2000-2004).
Deep Learning - un pas important vers l’apprentissage autonome des machines
Le domaine de l’apprentissage automatique par les machines est en pleine effervescence depuis quelques années avec les avancées scientifiques dans le domaine du Deep Learning. La présentation visera à donner quelques exemples de ces avancées et donnera une explication scientifique vulgarisée des nouveautés apportées par le Deep Learning.
Passionné par les technologies et les nouveaux marchés, il a pour leitmotiv le fait d'apporter un produit révolutionnaire sur le marché en utilisant la vidéo et tout autre type de données. Avant de diriger le produit chez Morphean, il est ingénieur en informatique spécialisé dans le monde de la vidéo et des technologies web. Il a acquis une solide expérience dans les systèmes vidéo hébergés durant 5 ans à Softcom Technologies SA entre 2007 et 2011. A partir de là, il a débuté le développement de la plate-forme de vidéo hébergée VIDEOPROTECTOR aux côtés de l'équipe Morphean avant de se tourner vers un rôle de chef de produit au fil des années.
Dans son discours, Sylvain va révéler comment il est difficile d'entrer dans le monde, souvent politisé, de la surveillance vidéo, surtout en souhaitant utiliser cette gigantesque manne de données afin d’adopter de nouvelles techniques d’analyse comme le « Deep Learning ».
Renaud Richardet received his PhD from EPFL's Blue Brain project. He now leads the data scientist's team at Frontiers, an open-access publisher. He works on large scale natural language processing applications. Prior to joining EPFL, Renaud held various positions as research scientist and senior developer in Switzerland and the USA.
Semantic representations of text with deep learning
As a publisher, Frontiers is handling very large amount of textual data. Having a deep semantic representation of a text article is essential, if we want to be able to match texts and/or people together. However, building good textual representations is hard, because a lot of the knowledge is implied or ambiguous. In this talk, I will present how we tackle this challenge, using deep learning models.
Nicolas Corsi est le CEO de Vidi Systems à Villaz-St-Pierre et membre du conseil d'administration de 7 entreprises high-tech. Au bénéfice d‘un EMBA en Management de la Technologie et diplômé HEC, il possède 20 ans d’expérience dans le domaine des startups technologiques.
Des machines qui voient grâce au Deep Learning
Si nous, les humains, pouvons faire face aux situations complexes de la vie réelle, c’est en grande partie grâce à notre sens de la vue très perfectionné. Si nous voulons que les machines puissent un jour elles aussi interagir correctement avec le monde réel, nous devons d’abord les doter d’un sens de la vue proche de la vision naturelle.
Les solutions de vision par ordinateur existantes sont très limitées en performance et ne peuvent gérer des environnements changeants ou imprévisibles. Pour relever l’énorme défi posé par la vision naturelle, une nouvelle discipline a vu le jour, popularisée entre autres par Google, Microsoft, IBM, Apple, Facebook et des universités de renom : l’apprentissage automatique (Machine Learning), qui est une composante essentielle de l’intelligence artificielle. Mais les solutions proposées reposent toutes sur une architecture dite réseaux de neurones convolutionnels, qui exigent une énorme quantité de données pour l’apprentissage (plusieurs milliers, voire des millions d’images) et sont trèsgourmandes en puissance de calcul, nécessitant des fermes d’ordinateurs travaillant pendant des heures, ou même des jours. De plus, ces images doivent être très bien annotées, impliquant l’emploi de dizaines de personnes dans des pays où la main d’œuvre est bon marché.
Ceci a limité jusqu’ici le succès commercial des produits basés sur l’apprentissage automatique à quelques applications, principalement la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’objets, les moteurs de recherche, le filtrage de contenu sur internet et les recommandations automatiques sur les sites de e-commerce. Bien que la télévision et internet nous exposent sans cesse aux fantastiques perspectives de l’intelligence artificielle, il subsiste toujours un énorme écart entre ce qui peut être fait dans le laboratoire, et ce qui est effectivement disponible dans le monde réel. ViDi comble cette lacune, permettant aux ingénieurs de créer des produits totalement innovants doués de vision intelligente. Les possibilités sont infinies. En voici quelques exemples…