Premières rencontres de la chaire « Machine Learning for Big Data »

Le Big Data est un domaine d’expertise de Télécom ParisTech, reconnu sur l’échiquier scientifique européen. Dans cet écosystème, la chaire Machine Learning for Big Data conduit ses travaux à l’interface des mathématiques et de l’informatique. Le 26 novembre, se dérouleront à Télécom ParisTech les premières rencontres de cette chaire.

Le Machine Learning, ou apprentissage statistique, consiste en un corpus de méthodes algorithmiques permettant de produire des procédures de décision automatique (prédiction, détection d’anomalies, etc.) particulièrement intéressantes pour les entreprises. Depuis sa création en 2013, la chaire est soutenue par quatre entreprises de premier plan, convaincues du formidable enjeu de la recherche et de l’enseignement dans ce domaine en pleine ébullition : Criteo, PSA Peugeot Citroën, Safran et une grande banque française. Les premières rencontres de la chaire, qui se dérouleront le 26 novembre à Télécom ParisTech, dresseront le bilan de l’activité de la chaire en termes de recherche, de formation et d’innovation.

Ces rencontres s’adressent à tous les professionnels en prise avec des données massives (Big Data) et curieux des apports de la science des données (Data Science) et de l’apprentissage statistique (Machine Learning). Le Machine Learning permet d’envisager des tâches jusqu’à présent irréalisables du fait de la complexité/masse de l’information et des contraintes de temps réel, et ainsi de contribuer à révéler des informations jusque-là inaccessibles.

L’exposé des travaux conduits par la chaire éclairera notamment les enjeux et les applications pour les entreprises.

Programme de la soirée

• Le Big Data, un axe d’expertise à Télécom ParisTech par Yves Poilane, Directeur de Télécom ParisTech.
• Premiers résultats et ambitions de la chaire MLBD, par Stéphan Clémençon, enseignant-chercheur à Télécom ParisTech.
• Enjeux et motivations des entreprises partenaires de la chaire MLBD avec : Nicolas le Roux, Scientific Program Manager, Criteo ; Jean-Pierre Dumoulin, Chief IT Technical & Security Officer & PSA IT Fellow, PSA Peugeot Citroën ; Alain Coutrot, Directeur adjoint R&T, Safran.
• Échanges avec le public suivis d’un cocktail.

La vision des entreprises, partenaires de la chaire « Machine Learning for Big Data » :

Criteo
« L’excellence de la formation en mathématique en France est un vrai atout pour les entrepreneurs. Les recherches en Machine learning se font in vivo, il est donc important aussi que les professionnels transmettent leur expertise terrain aux data scientists et gestionnaires de données massives pour continuer de faire avancer les développements algorithmiques dans ce domaine. Criteo est donc fier de participer au développement des formations spécialisées proposées dans le cadre de la chaire dédiée au Machine Learning à Telecom ParisTech. »
Franck Le Ouay, Chief Scientist de Criteo, Délégué Général et co-fondateur
et Romain Niccoli, Chief Technical Officer, Directeur Général Délégué et co-fondateur.

PSA Peugeot Citroën
« Tous les processus d’un groupe automobile sont supportés par des systèmes d’information et donc exploitent ou créent des données numériques en quantités extrêmement importantes. Par ailleurs, un des objets connectés  le plus répandu dans un futur proche sera sans conteste le véhicule, lui aussi générateur de nombreuses données de fonctionnement. A travers des pilotes de type « proof of concept », nous avons testé quelques cas d’usage pour différentes composantes du business, ce qui nous a conforté dans l’idée que l’approche prédictive, permise par le Big Data, serait propice à une meilleure efficacité et un meilleur ciblage de nos actions, et un élément de différenciation par rapport à la concurrence.  Il nous faut mener à bien une évolution nécessaire de la culture interne et des compétences. Et cette transformation traverse l’entreprise dans tous ses métiers. »
Bernard Cohen, IT Benchmarking, Innovation, PSA Peugeot Citroën.

Safran
« L’analyse de données massives est déjà présente dans certaines activités de Safran, qu’il s’agisse d’aéronautique avec le monitoring des moteurs et équipements, ou de sécurité avec les applications de l’identification biométrique. Elle est en effet une composante de la nouvelle révolution industrielle au terme de laquelle les données deviendront un atout pour la compétitivité des industriels. Deux verrous scientifiques principaux se présentent en analyse de données : d’une part la très haute performance requise pour les techniques d’apprentissage et la maitrise théorique de celle-ci, dans des contextes aéronautique, défense et sécurité particulièrement exigeants en terme de justification de performance ;  d’autre part la capacité à exploiter l’ensemble de l’expertise déjà acquise par Safran sur ses équipement s et systèmes dans les approches d’apprentissage automatiques. Les activités de la chaire Machine Learning contribueront à forger les compétences nécessaires pour aborder ces enjeux. »
Alain Coutrot, Directeur Adjoint R&T, Safran

Premières rencontres de la chaire Machine Learning for Big Data
mercredi 26 novembre à 17 h 30
46, rue Barrault, Paris 13e
Inscription

En savoir + sur la chaire Machine Learning for Big Data

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