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<title><string language="fre"><![CDATA[Les mathématiques de l'intelligence artificielle]]></string></title>
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<string language="fre"><![CDATA[L'intérêt pour l'intelligence
artificielle (IA) s'est considérablement accru ces dernières années suite au
succès de son application à des problèmes de société variés tels que la santé,
la justice, la sécurité, le changement climatique, etc.  Cependant, les
algorithmes d'IA restent souvent des boîtes noires incapables d'évaluer
l'incertitude de leurs décisions.
L'objectif de cet exposé est de
présenter les éléments mathématiques à la base des réseaux de neurones, le
modèle d'IA le plus utilisé aujourd'hui, et de discuter de directions
permettant de mesurer l'incertitude des résultats d'estimation.]]></string></description>
<keyword><string language="fre"><![CDATA[intelligence artificielle]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[algorithme]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[réseaux de neurones]]></string></keyword>
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NOTE:Julyan Arbel est chargé de recherche à Inria. Ses domaines de recherche sont la statistique et le machine learning. Il est diplômé de l'Ecole polytechnique et de l'Ensae, et a obtenu sa thèse à l'Université Paris-Dauphine et au Crest, le laboratoire de recherche de l'Insee. Il est administrateur de l'Insee pendant cinq ans, puis postdoctorant en Italie pendant 3 ans, avant de rejoindre Inria en 2016. Il enseigne à l'Université Grenoble-Alpes et à l'Université Paris-Dauphine. &nbsp; 
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