Edito

La Chaire « Machine Learning for Big Data » a été créée en septembre 2013 avec le but de produire une recherche méthodologique répondant au challenge que constitue l’analyse statistique des données massives et d’animer la formation dans ce domaine à Télécom ParisTech. Avec le soutien de la Fondation Mines-Télécom et le mécénat de cinq entreprises partenaires : BNP Paribas, Criteo, PSA Groupe, Safran et Valeo (qui l'a rejointe en juin 2017), elle a permis l’écriture de près de 400 publications dans des revues ou actes de conférences internationales avec comité de lecture, le financement de dix thèses de doctorat et d’une trentaine de stages, la formation en cinq ans de plus de 600 data scientists, ingénieurs big data et de professionnels de la donnée.

Portée par le mathématicien Stephan Clémençon, enseignant-chercheur, Professeur au sein du département Image, Données, Signal de Télécom ParisTech, la chaire a compté 24 enseignant-chercheur en mathématiques appliquées, statistique ou informatique et permis leur participation à de grandes conférences internationales comme NeurIps, ICML, AISTATS ou COLT. Cinq workshops internationaux ont été organisés, dont le dernier, « Machine Learning & Artificial Intelligence » a réuni presque 200 personnes de tous horizons autour de l'IA et de ses enjeux industriels.

Cinq après sa création, alors que la puissance de calcul ne cesse de croitre et que les capteurs se retrouvent dans la quasi-totalité des processus industriels, la convergence du big data et de l’intelligence artificielle est à l’origine d’une nouvelle révolution dans l’industrie et les services. Le deep learning, l’apprentissage en interaction, l’apprentissage par transfert représentent de nouveaux challenges pour les chercheurs, de même que les questions de confiance, de robustesse, d’explicabilité des algorithmes qui entrent désormais en jeu pour des applications plus sensibles : industrie, énergie, transport, sécurité…

Les chercheurs se sont donc réuni autour d’une nouvelle chaire, « Data Science and Artificial Intelligence for Digitalized Industry and Services » portée par la Professeure Florence d’Alché-Buc, enseignante et chercheuse à Télécom ParisTech en informatique et mathématiques appliquées. Avec l’aide de la Fondation Mines-Télécom et le mécénat d’Airbus Defence & Space,  Engie,  Idemia, Safran et Valeo, elle prolongera les travaux précédemment engagés avec le même niveau d’excellence sur la recherche, la formation et l’innovation technologique au service de la société.

Derniers articles

Séminaire du jeudi 13 octobre : Julien Ricordeau, Safran Analytics

Créée en janvier 2015, Safran Analytics a pour mission de piloter et de développer toutes les activités du Groupe Safran dans le domaine du Big data. Son objectif : faire de l’exploitation des données un nouveau levier de performance, tant pour optimiser produits et services que pour améliorer processus et organisation.

Lire la suite

ICML 2016 : sept articles sur le machine learning par les chercheurs de la Chaire

ICML est la conférence internationale de référence sur le machine learning, soutenue par l'International Machine Learning Society (IMLS). Cette 33e édition se déroulera du 19 au 24 juin à New York. Sept articles seront présentés par des chercheurs de la Chaire : Igor Colin, Joseph Salmon, Stéphan Clémençon, Eric Sibony, Anna Korba, Maxime Sangnier, Olivier Fercoq, Albert Thomas, Nicolas Goix et Claire Vernade.

Lire la suite

General Electric : Predix™, le nouvel environnement digital

Le groupe General Electric a pris une nouvelle orientation stratégique il y a cinq ans en décidant d’investir dans le domaine du digital, considérant ce domaine comme un différenciateur pour l’industrie du futur. Pour cela, GE a créé un centre de recherche dans la silicon valley en Californie (San Ramon) afin de développer un environnement pour l’internet industriel appelé Predix. Robert Plana, CTO/Ecosystem Director de la Digital foundry de Paris, Hervé Sabot, ‎Innovation Director pour GE Automation & Controls, et Jean-François Cabadi, Ingénieur chez General Electric, sont venus parler aux étudiants du Mastère Spécialisé® Big Data des nouvelles actions digitales chez GE, dont l’environnement Predix™.

Lire la suite