Apprendre avec peu de données : s’inspirer de l’IA pour les sciences naturelles
ConférencePhysique
25/09/2026 | 19h00 - 20h00 | Salle Cartan
Informations
L'apprentissage machine en général, et les réseaux de neurones en particulier, ont permis ces dernières années des avancées considérables dans différents domaines des sciences naturelles. Leur possibilité de traiter efficacement des données très complexes pour différentes tâches ont en effet souvent dépassé les approches statistiques plus classiques utilisées jusqu'à présent. Cependant, ces réseaux de neurones requièrent dans la plupart des cas des jeux de données de grande qualité sur lesquelles être entraînés. Mais dans la pratique, la présence de tels jeux de données est plutôt l'exception que la règle. Dans cette conférence, je propose de discuter cette problématique, et de présenter des approches qui sont actuellement développées pour s'inspirer des réseaux de neurones et pouvoir réaliser les tâches complexes qu'ils permettent de faire, mais sans avoir nécessairement à reposer sur des jeux de données extérieurs.