Pour optimiser les systèmes d’ingénierie, l’équipe-projet Platon du centre Inria de Saclay, en partenariat avec l’École polytechnique et le CNRS, développe des méthodes qui quantifient les incertitudes associées à la simulation numérique. Cette approche ouvre la voie à des configurations nouvelles, en rupture avec le passé, et de nombreuses applications, notamment industrielles.
Isabelle Regner, professeure de psychologie sociale et responsable de l’équipe Cognition et Neurosciences Sociales au laboratoire de Psychologie Cognitive UMR CNRS 7290, interviendra le jeudi 15 décembre lors du Colloquium Polaris. Son intervention portera sur l'influence des stéréotypes de genre sur les performances cognitives et les décisions de recrutement.
Rendez-vous de 14h à 15h30 dans l'amphithéâtre de l'Ircica à Villeneuve d'Ascq.
Alors qu’une plus grande disponibilité de gros volumes de données permettrait des avancées significatives dans de nombreux domaines, notamment en santé, des questions se posent sur le respect de la vie privée, les coûts et les risques liés à la centralisation et à la transmission de gros volumes de données, ou encore l'acceptabilité de l'intelligence artificielle. C’est tout l’enjeu du Défi Fed-Malin qui vient d’être lancé par Inria avec le soutien du groupe La Poste.
Près de deux ans après son lancement, l’heure est au bilan pour Regalia, le projet-pilote conduit par Inria pour faire face aux biais engendrés par les algorithmes des plates-formes numériques. Benoit Rottembourg, responsable du projet-pilote à Inria, fait le point.
Pierre Senellart, professeur à l'ENS et responsable de l'équipe Inria Valda, interviendra le jeudi 17 novembre lors du Colloquium Polaris. Son intervention portera sur la construction d'un système de gestion de bases de données tenant compte de la provenance.
Rendez-vous de 14h à 15h30 dans l'amphithéâtre de l'Ircica à Villeneuve d'Ascq.
Le nombre de vidéos sur le Web explose.
Leur stockage consomme de plus en plus d'énergie. Au point d'en devenir un problème environnemental. Les algorithmes de compression ne peuvent guère alléger le fardeau car ils s'évertuent à restituer fidèlement les données d'origine. D'où le besoin d'un paradigme radicalement différent qui puisse assurer des taux de compression bien supérieurs. Une façon de faire consisterait à encoder les images dans une description compacte et de nature sémantique, puis à «réinventer» les données au décodage. Cette nouvelle technique s'appelle la compression générative. Elle fait actuellement l'objet de travaux au Centre Inria de l’Université de Rennes.