Applied Machine Learning Days 2020

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La 4e édition des "Applied Machine Learning Days » a réuni près de 2'000 participants au SwissTech Convention Center de l’EPFL. Année après année, la conférence se profile comme un événement incontournable dédié au Machine Learning en Europe.

C’est devenu l’un des événements mondiaux les plus courus dans le domaine de l’intelligence artificielle : la 4e édition des Applied Machine Learning Days s’est achevée le 29 janvier à l’EPFL sur un nouveau succès. La SATW était présente sur place.

Témoin de l’engouement pour l’intelligence artificielle de ces dernières années, les AMLD n’ont cessé de croître jusqu’à réunir cette année plus de 2'000 participants au SwissTech Convention Center. Initiateur de ces journées, Marcel Salathé, professeur en épidémiologie numérique à l’EPFL revenait dans une récente interview en forme de bilan pour Heidi.news sur les trois moments les plus forts selon lui de ces journées. 

 

Des personnalités de premier plan

C’est par vidéoconférence qu’Edward Snowden est intervenu en direct depuis Moscou, où l’ancien employé de la NSA s’est réfugié depuis 2013. Durant une conférence d’une demi-heure suivie de vingt minutes de questions-réponses, il a livré un plaidoyer pour les libertés individuelles sur Internet et le respect de la vie privée, face à l’appétit des géants du web et à la volonté de surveillance des Etats.  «Ne cessez pas de lutter pour votre liberté» a exhorté Edward Snowden sur grand écran, face à une salle quasiment comble qui lui a réservé une standing ovation.

Des applications avant tout

Le choix des organisateurs de positionner la conférence spécifiquement sur les applications de l’apprentissage machine explique certainement en grande partie son succès auprès des chercheurs, des développeurs et des acteurs de l’industrie.

Le week-end des 25 et 26 janvier était d'ailleurs consacré à des ateliers, démonstrations, tutoriels et sessions de codage pour tous les niveaux, proposés aux experts de l'apprentissage machine comme aux personnes ayant seulement quelques connaissances en programmation. 
En semaine, les « tracks » spécifiques ont permis aux participants de se joindre à des sessions thématiques. De l’énergie à la santé, en passant par l’éducation ou l’espace : la diversité des secteurs représentés témoigne de l’intégration grandissante du machine learning dans tous les pans de l’économie et de la société.

Les défis du machine learning

Étant donné que l’IA se trouve au cœur de pratiquement tous les secteurs, plusieurs intervenants ont relevé le potentiel que ces technologies pouvaient offrir afin de nous aider à relever certains des grands défis qui nous attendent. Les discussions avaient pour toile de fond les 17 objectifs du développement durable de l’ONU. Max Tegmark, professeur au MIT a notamment appelé à créer un « CERN de l’IA » dans le domaine de la santé en prenant exemple sur l’histoire de la Suisse et de la place de Genève dans les relations internationales. Autre experte des applications de l’IA dans la santé, Marinka Zitnik, chercheuse à Harvard, a présenté ses travaux visant à accélérer le processus de développement de médicaments et améliorer la compréhension des interactions médicamenteuses.
Les questions du contrôle de l’intelligence artificielle étaient régulièrement au cœur des discussions, avec par exemple les débats autour de la supposée « fin de la vie privée » ou les applications dans des domaines aussi sensibles que l’humanitaire.
Enfin, tant les conférences que les ateliers ont été l’occasion de discuter aussi des limites de l’utilisation du machine learning dans des secteurs comme la reconnaissance vocale ou les diagnostics biomédicaux. Si les dernières années ont consacré le machine learning comme « star » de l’intelligence artificielle, la décennie qui s’ouvre sera-t-elle celle de la réconciliation avec les techniques d’IA plus « classiques » pour continuer à faire progresser la recherche ?

Pour plus d'informations:

Alexandre Luyet, Responsable Suisse romande, alexandre.luyet(at)satw.ch