Bienvenue

Le GRETSI et le GdR ISIS organisent depuis 2006 une École d'Été annuelle en traitement du signal et des images. Ouverte à toute personne intéressée (académique ou industrielle), elle s'adresse prioritairement à des doctorants ou chercheurs en début de carrière, et a pour but de présenter une synthèse ainsi que les avancées les plus récentes dans un thème de recherche d'actualité. Cette École d'Été a lieu tous les ans et a pour cadre le magnifique village de Peyresq, perché à 1500 mètres d'altitude sur un éperon rocheux des Alpes de Haute Provence (http://www.peiresc.org).

Thème de l'école 2022

La session 2022 a pour thème :

Enjeux méthodologiques et sociétaux de l'apprentissage profond

Les avancées récentes dans les technologies et les applications de l'apprentissage profond (ou deep learning), ont valu à trois pionniers du domaine, Yoshua Bengio, Yann LeCun et Geoffrey Hinton, de voir leurs travaux récompensés par le prix Turing en 2018. Ces avancées ont été rendues possible grâce à l'abondance des données disponibles, à l'émergence de nouveaux moyens de calculs tels que les GPU et au développement de plates-formes logicielles open source, flexibles (avec différenciation automatique). En conséquence, ces avancées ont entraîné une transformation profonde des recherches en intelligence artificielle, notamment dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel. Elles ont également renforcé des préoccupations éthiques et sociétales liées à leur usage, la vie privée, la surveillance, leur impact environnemental, les préjugés et les discriminations.

Cette émergence de l'apprentissage profond pose aussi des défis scientifiques. Afin d'améliorer les performances des réseaux de neurones profonds, beaucoup d'efforts sont aujourd'hui déployés pour augmenter le volume des données utilisées et la taille des modèles associés. Mais il existe des difficultés fondamentales liées l'apprentissage profond actuel qui ne peuvent pas être surmontées par cette seule mise à l'échelle. L'apprentissage supervisé nécessite trop de données étiquetées et l'apprentissage par renforcement beaucoup trop d'essais et on ne comprend pas encore très bien ni comment bien généraliser avec moins de ressources ni comment transférer efficacement des résultats d'apprentissage d'un domaine à un autre. Les systèmes actuels ne sont pas non plus très robustes et semblent facilement attaquables. On ne sait pas bien non plus comment expliquer leurs performances, comment rationaliser leur entrainement, leur mise en oeuvre et comment garantir la qualité des résultats fournis.

Afin de faire un point sur ces questions, l'École comporte à la fois des cours tutoriaux et des sessions ouvertes permettant aux participants de présenter leurs travaux et de confronter leurs idées.

Vous pouvez télécharger l'affiche et diffuser l'information autour de vous.

Liste des cours et planning provisoire de l'école 2022

La liste des cours de l'Ecole d'été est disponible.