Traitement du signal et Intelligence Artificielle : frères ennemis ou siamois ?
Mercredi 28 septembre de 10:30 a 12:30
Animateur – Journaliste: Mathieu Rouault
De nombreuses applications de l’IA connues du grand public reposent sur l’apprentissage automatique (« machine learning » en anglais) : interprétation automatique des radiographies médicales par un « robot-radiologue », vision par ordinateur pour les véhicules autonomes, chatbots intelligents pour la gestion de services en ligne…
Dans beaucoup de ces applications, les données sont des signaux (images, sons, vidéos) issus d’un capteur physique. Ces applications recoupent donc naturellement celles chères à notre communauté, comme la reconnaissance d’images ou de sons (segmentation, reconnaissance faciale, indexation musicale), l’amélioration de ces contenus (débruitage, super-résolution), ou encore plus généralement l’exploitation de ces données (détection d’objets, d’actions dans des vidéos). Les méthodes d’apprentissage automatique utilisent également des concepts et des méthodes communs aux traiteurs de signaux (filtrage, optimisation, décompositions multi-échelles, théorie de l’information, etc.).
Le traitement du signal se situe à la fois en amont (l’acquisition des données), en aval (l’exploitation de l’information utile) ou encore en imbrication avec l’apprentissage automatique. Aujourd’hui se pose par conséquent la question de l’identité de la communauté du traitement du signal à l’heure de l’apprentissage artificiel.
L’objectif de cette table ronde sera d’explorer les connections entre l’apprentissage automatique et le traitement du signal, les spécificités individuelles de ces deux domaines et leurs limites actuelles. Pour aborder les nombreuses questions autour de ce couple « je t’aime – moi non plus », nous avons invité un panel d’experts :
• Caroline Chaux, Chargée de Recherche CNRS et I2M, Aix-Marseille Université (optimisation)
• Rémi Gribonval, Directeur de Recherche Inria Rennes (représentation des signaux et apprentissage)
• Jean Ponce, Directeur de Recherche Inria et Département d’informatique de l’ENS Paris (vision par ordinateur et apprentissage)
• Nicolas Thome, Professeur au Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM) Paris, Laboratoire Cédric (vision par ordinateur et apprentissage)
• Christian Wolf, Maître de Conférences Insa Lyon, LIRIS et Inria Grenoble (vision par ordinateur et apprentissage)