L’intelligence artificielle commence-t-elle vraiment à raisonner? Mathématicien à l’EPFL et chercheur chez Apple AI, Emmanuel Abbé travaille sur les fondements de l’IA, les réseaux complexes et la manière dont les machines apprennent à exploiter l’information.
Emmanuel Abbé a un statut particulier: l’homme est professeur à l’EPFL, mais aussi chercheur chez Apple. Optimiste quant à l’utilisation de l’intelligence artificielle, le Lausannois plaide pour davantage de recherche et d’investissement en Suisse pour tirer le meilleur de ces technologies
Des cardiologues du CHUV et des mathématiciens de l’EPFL unissent leurs forces pour développer un outil d’intelligence artificielle capable de prédire les risques d’infarctus à partir d’images d’angiographie. Lors d’une étude exploratoire publiée en 2024, l’algorithme a surpassé un groupe de cardiologues dans l’identification de cas à risque. Les deux équipes s’apprêtent à lancer SwissCardIA, une vaste cohorte de 1000 patients en Suisse, afin d’entraîner et de valider leur modèle à grande échelle.
Emmanuel Abbé, professeur à l’EPFL, revient sur les avancées scientifiques présentées à l’Anticipateur de Genève sur la science et la diplomatie (GESDA)
Le brillant prof de maths est devenu une pointure mondiale en sciences des données et revient à l’EPFL par la grande porte.
Deep learning is transforming the field of artificial intelligence, yet it is lacking solid theoretical underpinnings. This state of affair significantly hinders further progress, as exemplified by time-consuming hyperparameters optimization, or the extraordinary difficulties encountered in adversarial machine learning. Our three-day workshop stems on what we identify as the current main bottleneck: understanding the geometrical structure of deep neural networks. This problem is at the confluence of mathematics, computer science, and practical machine learning. We invite the leaders in these fields to bolster new collaborations and to look for new angles of attack on the mysteries of deep learning.
