Les réseaux de neurones sont des modèles d’IA conçus par apprentissage automatique. Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ils permettent à des machines d’effectuer diverses tâches en autonomie. À partir de grandes quantités de données leur servant d’exemples, ils peuvent être entraînés à la reconnaissance d'images ou à l'analyse de texte. Au-delà de la simple performance prédictive, la compréhension de leurs limites, la fiabilité de leur utilisation, et leur acceptabilité nécessitent encore de relever de nombreux défis scientifiques, en plus des aspects éthiques comme la frugalité énergétique. Décryptage avec Stephan Clémençon, chercheur en intelligence artificielle à Télécom Paris.

Après une première bourse ERC, reçue en 2017, Michèle Wigger reçoit une seconde bourse européenne pour soutenir ses travaux en théorie de l’information. La chercheuse de Télécom Paris continue d’étudier les limites fondamentales de systèmes de communication mais va principalement concentrer ses efforts sur les outils théoriques.

La technologie embarquée expose les véhicules modernes à des attaques informatiques qui peuvent affecter la sécurité des personnes à bord et en dehors. Au sein de la chaire de recherche C3S de Télécom Paris, le deep learning permet de développer des systèmes de détection d'attaques performants et adaptables à tous les modèles de véhicules.