Événements 2022

📍 Journée Machine Learning & Industrie (2022)

Présentation générale

Cette journée, co-organisée par EDF R&D et le réseau français d’ENBIS
(frENBIS), s’inscrit dans les actions de promotion de la statistique et des méthodes d’apprentissage machine au sein des entreprises et de l’industrie.

La matinée était consacrée à une formation aux méthodes d’agrégation d’experts en ligne, animée par
Pierre Gaillard, chercheur à l’INRIA Grenoble et auteur du package
OPERA – Online Prediction by Expert Aggregation.

Les fondements théoriques de ces méthodes ont été présentés, accompagnés d’exemples pratiques en R et Python (notebooks).

L’après-midi a réuni des interventions industrielles, académiques et issues de start-ups, illustrant des applications concrètes de l’apprentissage machine en contexte industriel.

🧭 Informations pratiques

• 📍 Lieu : EDF Lab Saclay
• 📅 Date : lundi 23 mai 2022
• 💰 Inscription : gratuite, inscription obligatoire (formulaire en bas de page)

🕒 Programme

Matinée – Formation

Pause déjeuner

Après-midi – Conférences applicatives

📍 Événement satellite des JdS 2022 (Lyon)

Organisation

frENBIS (antenne locale du réseau ENBIS) et le groupe
MALIA – MAchine Learning et Intelligence Artificielle
de la SFdS ont co-organisé un événement satellite lors des
Journées de la Statistique 2022 à Lyon.

🧭 Informations pratiques

• 📅 Date : vendredi 17 juin 2022
• 🎯 Thème scientifique :
  Apprentissage statistique pour les données temporelles : nouveaux horizons et applications industrielles

Comité d’organisation :
Christine Kéribin, Jean-Michel Poggi, Jairo Cugliari, Anne Gégout-Petit,
Paul Poncet, Bertrand Iooss, Yannig Goude

🎯 Objectifs de la journée

Cette journée visait à présenter des méthodes innovantes d’apprentissage statistique appliquées aux données temporelles, dans un contexte industriel.

• Matinée : formation introductive au deep learning pour les séries temporelles, avec travaux pratiques.
• Après-midi : workshop composé de trois exposés illustrant des applications industrielles (télécommunications, pollution atmosphérique, énergie).

Une large place a été accordée aux échanges, afin de favoriser les collaborations entre : universitaires, équipes R&D et start-ups.

🕒 Programme

Matin – Formation (9h00 – 12h00)

• Introduction au deep learning pour données temporelles
• Cours + TP (Python)
• Formateur : Vincent Guigue (LIP6)

Après-midi – Workshop (14h00 – 16h30)

• 14h00 – Introduction SFdS / frENBIS
• 14h10 – 14h55 – Julien Jacques (Lyon 2)
  Co-clustering of multivariate functional data for air pollution analysis
• 14h55 – 15h40 – Stefania Rubrichi (Orange)
  Relay antenna data for the study of COVID propagation
• 15h40 – 16h25 – Vincent Le Guen (EDF R&D)
  Deep learning pour la prévision photovoltaïque à partir d’images au sol
• 16h30 – Conclusion

☕ Café virtuel frENBIS (2022)

frENBIS a organisé un webinaire d’échanges, destiné à :

• partager des retours d’expérience,
• recueillir les attentes et propositions des membres du réseau.

🧭 Informations pratiques

• 📅 Date : vendredi 8 avril 2022
• ⏰ Horaire : 14h00 – 16h00
• 💻 Format : en ligne

Programme

• Apprentissage automatique pour la détection d’anomalies : méthodes, applications et défis
  Kim Phuc Tran (ENSAIT)
• Clustering de graphes pour la détection d’intrusions
  Baptiste Gregorutti (LumenAI)
• Real-life data analysis in Essilor R&D Innovation
  Aurélie Le Cain (Essilor)

Un temps de discussion a permis de synthétiser les propositions et attentes concernant l’évolution du réseau frENBIS.