{"id":6521,"date":"2018-01-22T01:02:42","date_gmt":"2018-01-21T23:02:42","guid":{"rendered":"http:\/\/fr.newsroom.fb.com\/?p=6521"},"modified":"2020-02-25T06:55:51","modified_gmt":"2020-02-25T05:55:51","slug":"facebook-investit-10-millions-deuros-supplementaires-et-double-lequipe-de-facebook-ai-research-paris-pour-accelerer-lintelligence-artificielle-en-france-dici-2022","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/fr\/news\/2018\/01\/facebook-investit-10-millions-deuros-supplementaires-et-double-lequipe-de-facebook-ai-research-paris-pour-accelerer-lintelligence-artificielle-en-france-dici-2022\/","title":{"rendered":"Facebook investit 10 millions d&rsquo;euros suppl\u00e9mentaires et double l\u2019\u00e9quipe de Facebook AI Research Paris pour acc\u00e9l\u00e9rer l&rsquo;intelligence artificielle en France d&rsquo;ici 2022"},"content":{"rendered":"<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>10 millions d\u2019euros suppl\u00e9mentaires seront investis d\u2019ici 2022 dans :<\/strong>\n<ul>\n<li><strong>L\u2019accueil de 40 doctorants au sein de Facebook AI Research (FAIR) Paris<\/strong><\/li>\n<li><strong>Le financement de bourses d\u2019\u00e9tudes et d\u2019excellence et de doctorats aupr\u00e8s de plusieurs universit\u00e9s<\/strong><\/li>\n<li><strong>Le financement de 10 serveurs de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration au profit d&rsquo;instituts de recherche, et d&rsquo;un fonds pour la collecte de donn\u00e9es ouvertes<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>L\u2019\u00e9quipe de Facebook AI Research sera doubl\u00e9e, passant de 30 \u00e0 60 chercheurs et ing\u00e9nieurs<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<hr \/>\n<p style=\"text-align:justify;\">Apr\u00e8s avoir choisi Paris pour y installer le hub europ\u00e9en de Facebook AI Research (FAIR) en 2015, Facebook annonce le triplement de son investissement en IA en France d&rsquo;ici 2022, ainsi que le doublement des effectifs de chercheurs et ing\u00e9nieurs \u00e0 Paris. En renfor\u00e7ant ses \u00e9quipes, en soutenant les talents et en d\u00e9veloppant la collaboration avec les institutions de recherche et les startups, Facebook souhaite contribuer activement \u00e0 l&rsquo;ambition de la France de devenir la figure de proue europ\u00e9enne de l&rsquo;IA.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">La France dispose de tous les atouts pour r\u00e9aliser cette ambition : des chercheurs de haut niveau, une recherche dynamique port\u00e9e par des p\u00f4les d&rsquo;excellence, un syst\u00e8me d\u2019\u00e9ducation et de formation solide, et une volont\u00e9 forte des pouvoir publics. Afin de soutenir cette dynamique, l&rsquo;investissement de Facebook s&rsquo;articulera autour des actions suivantes.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Le doublement des effectifs de chercheurs et d\u2019ing\u00e9nieurs de l\u2019\u00e9quipe parisienne de recherche en IA<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>FAIR annonce le recrutement de 30 chercheurs et ing\u00e9nieurs suppl\u00e9mentaires, portant \u00e0 60 personnes ses effectifs d&rsquo;ici 2022, pour renforcer son pool de talents.<\/strong> FAIR Paris offre des d\u00e9bouch\u00e9s attractifs aux chercheurs fran\u00e7ais et attire les meilleurs talents europ\u00e9ens en France, pour travailler sur d\u2019ambitieux projets de recherche, dans le traitement automatique du langage, la reconnaissance du langage, la reconnaissance d\u2019images ou les infrastructures logiques et physiques des syst\u00e8mes avanc\u00e9s d\u2019IA.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">L\u2019investissement de 10 millions d\u2019euros suppl\u00e9mentaires pour soutenir les \u00e9cosyst\u00e8mes fran\u00e7ais de recherche et d\u2019innovation en IA<\/h4>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>Renforcement du partenariat de Facebook avec INRIA et avec la recherche\u00a0<\/strong><b>acad\u00e9mique<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>FAIR Paris et INRIA<\/strong>,<strong> institution scientifique de premier plan, renforceront leur partenariat historique<\/strong>, conclu d\u00e8s l&rsquo;ouverture de FAIR Paris en 2015. Ce partenariat recouvre de nombreuses dimensions, dont l&rsquo;accueil \u00e0 FAIR Paris de doctorants et post-doctorants de INRIA.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>Quadruplement des doctorants accueillis par FAIR Paris et financement de bourses d&rsquo;\u00e9tudes<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>FAIR Paris accueillera 30 doctorants b\u00e9n\u00e9ficiant de Conventions Industrielles de Formation par la Recherche (CIFRE),<\/strong> portant \u00e0 40 les doctorants accueillis par FAIR Paris en 2022. Le partage de\u00a0comp\u00e9tences, le mod\u00e8le de financement et l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 des probl\u00e9matiques de terrain sont autant d&rsquo;avantages que pr\u00e9sentent les CIFRE pour les doctorants, les laboratoires de recherche et les entreprises.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Afin de favoriser un acc\u00e8s le plus large possible \u00e0 la recherche en IA aupr\u00e8s d&rsquo;une grande diversit\u00e9 de profils, <strong>un partenariat sera nou\u00e9 avec plusieurs universit\u00e9s fran\u00e7aises<\/strong> <strong>pour le financement de bourses d\u2019\u00e9tudes, de bourses d\u2019excellence et de doctorats<\/strong> en math\u00e9matiques, physique, informatique et ing\u00e9nierie des syst\u00e8mes complexes.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><b>Financement de serveurs et de bases de donn\u00e9es\u00a0ouvertes<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>Facebook financera 10 serveurs de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration dot\u00e9s de 8 GPU<\/strong>, aupr\u00e8s d&rsquo;un organisme central charg\u00e9 d&rsquo;en accorder l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 plusieurs organismes de recherche et startups. Ces 10 serveurs s&rsquo;ajoutent aux 5 serveurs donn\u00e9s en 2015 \u00e0 des instituts de recherche fran\u00e7ais.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>Un fonds pour la collecte d&rsquo;ensembles ouverts de donn\u00e9es pour l&rsquo;apprentissage d&rsquo;algorithmes d&rsquo;IA <\/strong>sera \u00e9galement financ\u00e9 par Facebook au profit d&rsquo;une institution publique fran\u00e7aise.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Le partage de connaissances et de comp\u00e9tences avec les \u00e9cosyst\u00e8mes de recherche et d&rsquo;innovation, au c\u0153ur de l\u2019ADN de FAIR Paris<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>FAIR Paris a initi\u00e9 fin 2017 un programme de 5 \u201cAI Masterclass Labs\u201d en partenariat avec 42,<\/strong> anim\u00e9 par des chercheurs de FAIR Paris, et qui a rassembl\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs dans plusieurs dizaines de villes en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique. Les vid\u00e9os int\u00e9grales de ces Masterclass seront prochainement mises en ligne, \u00e0 la disposition de tous.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-6569\" style=\"margin-right:30px;\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2018\/01\/yann-1.jpg?resize=120%2C122\" alt=\"\" width=\"120\" height=\"122\" \/>Pour Yann LeCun, Chief Scientist, Facebook AI Research <\/strong><em>\u201cNous avons cr\u00e9\u00e9 FAIR en 2013 avec des objectifs ambitieux : faire avancer la science de l\u2019intelligence et d\u00e9velopper des technologies applicables en pratiquant la recherche ouverte. La France joue un r\u00f4le moteur dans la recherche mondiale en intelligence artificielle, et notre r\u00f4le est de donner des cl\u00e9s de r\u00e9ussite \u00e0 la communaut\u00e9 qui fait rayonner la recherche fran\u00e7aise dans le monde. Je suis tr\u00e8s fier de notre engagement toujours plus important pour acc\u00e9l\u00e9rer la recherche fran\u00e7aise et europ\u00e9enne en intelligence artificielle.\u201d<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-6570\" style=\"margin-right:30px;\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2018\/01\/sillion-1.jpg?resize=120%2C119\" alt=\"\" width=\"120\" height=\"119\" \/>Selon Fran\u00e7ois Sillion, Directeur G\u00e9n\u00e9ral d\u00e9l\u00e9gu\u00e9 \u00e0 la Science, INRIA, <\/strong><em>\u201cCet investissement est une excellente nouvelle pour la recherche et l&rsquo;innovation fran\u00e7aises. Depuis l&rsquo;ouverture du laboratoire europ\u00e9en de FAIR \u00e0 Paris en 2015, nous avons nou\u00e9 une relation de confiance et de collaboration forte avec Facebook, et nos chercheurs sont s\u00e9duits par sa d\u00e9marche d\u2019Open Innovation et ses interactions fructueuses avec la communaut\u00e9 scientifique. Nous sommes ravis de<\/em> <em>\u00a0continuer \u00e0 d\u00e9velopper des projets communs.\u201d<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">L&rsquo;IA est au c\u0153ur des technologies num\u00e9riques de demain. En acc\u00e9l\u00e9rant la recherche en IA et en machine learning, en encourageant l&rsquo;innovation pour construire les p\u00e9pites de demain, et en favorisant la collaboration public-priv\u00e9, Facebook souhaite jouer un r\u00f4le moteur dans l&rsquo;ambition fran\u00e7aise de devenir le champion international de l&rsquo;IA.<\/p>\n<hr \/>\n<h2 style=\"text-align:justify;\"><strong>Qu\u2019est-ce que l\u2019intelligence artificielle ?<\/strong><\/h2>\n<h4 style=\"text-align:justify;\"><\/h4>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">D\u00e9finitions<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>L\u2019intelligence artificielle<\/strong> est le champ qui couvre les math\u00e9matiques et l\u2019informatique pour cr\u00e9er des machines et programmes dits \u00ab intelligents \u00bb, c\u2019est-\u00e0-dire capables d\u2019adapter leur action, et d\u2019apprendre de leurs erreurs.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>Le machine learning, ou apprentissage automatique<\/strong>, est une discipline scientifique du champ de l\u2019intelligence artificielle qui consiste en l\u2019\u00e9tude et le d\u00e9veloppement d\u2019algorithmes pouvant apprendre \u00e0 r\u00e9aliser des t\u00e2ches \u00e0 base d\u2019exemples. Aujourd\u2019hui, le machine learning fonde l\u2019ensemble des algorithmes d\u2019intelligence artificielle, et sert \u00e0 la r\u00e9alisation de t\u00e2ches aussi vari\u00e9es que la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, ou encore la reconnaissance d\u2019objets dans les images ou les vid\u00e9os.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>Le \u201cDeep learning<\/strong>\u201c est la branche du machine learning qui consiste \u00e0 apprendre \u00e0 des r\u00e9seaux de neurones artificiels \u00e0 effectuer certaines t\u00e2ches.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>Les<\/strong> <strong>r\u00e9seaux de neurones artificiels, <\/strong>inspir\u00e9s \u00e0 l\u2019origine du syst\u00e8me nerveux, sont des fonctions math\u00e9matiques organis\u00e9es autour d\u2019unit\u00e9s appel\u00e9es neurones. Les neurones sont assembl\u00e9s en couches successives, et leurs interactions sont r\u00e9gul\u00e9es par des param\u00e8tres. Le but de l\u2019apprentissage est d\u2019ajuster ces param\u00e8tres \u00e0 l\u2019aide d\u2019exemples de la t\u00e2che \u00e0 effectuer ou du type de donn\u00e9es \u00e0 traiter.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">L\u2019\u00e9tat de l\u2019art de la recherche en IA<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\">Actuellement, les programmes d\u2019intelligence artificielle peuvent raisonner et effectuer des t\u00e2ches humaines basiques, comme :<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>Le langage<\/strong> &#8211; reconnaissance du langage naturel, traduction, r\u00e9ponse aux questions et syst\u00e8mes de conversation.<\/li>\n<li><strong>La vision<\/strong> &#8211; reconnaissance faciale, d\u00e9tection et reconnaissance d\u2019objets dans des images ou vid\u00e9os, reconnaissance d\u2019actions et description textuelle d\u2019images ou vid\u00e9os.<\/li>\n<li><strong>La planification<\/strong> &#8211; mise en place de plans permettant de passer d\u2019une \u00e9tape initiale \u00e0 une \u00e9tape finale dans les jeux naturels.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\">Des syst\u00e8mes d\u2019IA plus sophistiqu\u00e9s peuvent \u00e9galement diagnostiquer des maladies ou conduire des voitures.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Exemples de fonctionnalit\u00e9s fond\u00e9es sur des syst\u00e8mes d\u2019IA sur Facebook<\/h4>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>Description d\u2019images <\/strong>&#8211; cette fonctionnalit\u00e9 permet aux personnes malvoyantes de mieux comprendre les photos qui apparaissent dans leur fil d\u2019actualit\u00e9, en g\u00e9n\u00e9rant des descriptions d\u00e9taill\u00e9es des images<\/li>\n<li><strong>Traduction <\/strong>&#8211; l\u2019IA permet de produire des traductions pr\u00e9cises et de casser les barri\u00e8res linguistiques<\/li>\n<li><strong>Syst\u00e8mes de dialogue <\/strong>&#8211; ces syst\u00e8mes permettent de proposer des recommandations au sein des discussions Messenger<\/li>\n<li><strong>D\u00e9tection de spams <\/strong>&#8211; cette fonctionnalit\u00e9 permet de reconna\u00eetre si des images sont des spam (par exemple, renvoyant vers un site malicieux) et de r\u00e9duire leur distribution<\/li>\n<\/ul>\n<hr \/>\n<h2 style=\"text-align:justify;\"><strong>Facebook AI Research (FAIR) Paris<\/strong>\u00a0: le hub europ\u00e9en de recherche en IA de Facebook<\/h2>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Le choix de l\u2019excellence fran\u00e7aise<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\">L&rsquo;excellence de la France en mati\u00e8re de recherche, port\u00e9e par un vivier de talents rares et d\u2019instituts figurant parmi les meilleurs au monde, ont \u00e9t\u00e9 des composantes d\u00e9terminantes dans la d\u00e9cision de Facebook d\u2019implanter son centre europ\u00e9en de recherche en intelligence artificielle Facebook AI Research (FAIR) \u00e0 Paris.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Inaugure\u0301 en juin 2015 et plac\u00e9 sous la direction d&rsquo;Antoine Bordes, FAIR Paris est le centre europ\u00e9en de recherche en intelligence artificielle de Facebook. L&rsquo;\u00e9quipe compte aujourd&rsquo;hui 40 chercheurs, ing\u00e9nieurs et doctorants, dont de nombreux talents internationaux issus de la Russie, de l&rsquo;Italie, du S\u00e9n\u00e9gal, de la Pologne, de l&rsquo;Espagne, des Pays-Bas, de l&rsquo;Allemagne ou encore du Royaume-Uni.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Des projets de recherche ambitieux<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\">L&rsquo;\u00e9quipe travaille sur des projets de recherche a\u0300 long terme dans les domaines de la compr\u00e9hension automatique du langage, la reconnaissance d\u2019images et les types d\u2019infrastructures logiques et physiques pour ces syst\u00e8mes avanc\u00e9s. Avec les \u00e9quipes des centres de New York, de San Francisco, et depuis 2017, de Montr\u00e9al, FAIR compte aujourd&rsquo;hui 150 chercheurs \u00e0 travers le monde.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Un partenariat public-prive in\u00e9dit au service du rayonnement de la France<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>Le laboratoire a tiss\u00e9 de forts liens avec la recherche fran\u00e7aise en soutenant des institutions scientifiques <\/strong>telles que INRIA, par l\u2019accueil de doctorants et post-doctorants, ou en signant des contrats CIFRE avec des universit\u00e9s comme l&rsquo;ENS Ulm, Paris Dauphine, l&rsquo;UPMC. Cette logique de partenariat a aussi conduit aux dons de 22 serveurs de calcul haute-performance \u00e0 15 universit\u00e9s en Europe, dont 5 en France, et prochainement, de 10 serveurs suppl\u00e9mentaires.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">La recherche ouverte au c\u0153ur de l\u2019ADN de FAIR<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>Le laboratoire partage largement et gratuitement tous les travaux de recherche et les technologies de FAIR Paris, disponibles pour tous et sous licence ouverte. <\/strong>La validation par les pairs, ainsi que les publications d\u2019articles scientifiques constituant notamment des mesures essentielles de la recherche scientifique fondamentale, <strong>plus d\u2019une cinquantaine d\u2019articles de recherche ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s par l&rsquo;\u00e9quipe parisienne<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>Tous les chercheurs du centre ont la possibilit\u00e9 de poursuivre leurs recherches de fa\u00e7on ouverte<\/strong>. Cette organisation permet de favoriser un dialogue constructif et fructueux entre la recherche universitaire, la soci\u00e9t\u00e9 civile et l\u2019industrie, sur des sujets essentiels. L\u2019ouverture et la transparence de Facebook sont cruciales pour permettre \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 dans son ensemble de s\u2019emparer de ces questions et de construire un consensus sur l\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>C\u2019est dans cette m\u00eame dynamique que Yann LeCun a co-fond\u00e9 l\u2019initiative \u00ab <em>Partnership on AI <\/em>\u00bb, avec DeepMind, IBM, Microsoft, Google, Amazon, et Apple, rassemblant des acteurs \u00e9conomiques, experts et associatifs. <\/strong>Son objectif est de valoriser les bonnes pratiques dans le domaine, accro\u00eetre les \u00e9changes pour faire avancer la recherche, d\u00e9velopper la compr\u00e9hension du grand public autour de ces enjeux et d\u00e9velopper l\u2019impact social de l\u2019intelligence artificielle, au service de l\u2019accessibilit\u00e9 et de l\u2019inclusion.<\/p>\n<hr \/>\n<h2 style=\"text-align:justify;\"><strong>Facebook AI Research : Curriculum<\/strong><\/h2>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">FAIR \/\/ Yann LeCun, Chief Scientist de Facebook AI Research<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\"><em><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-6569\" style=\"margin-right:30px;\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2018\/01\/yann-1.jpg?resize=120%2C122\" alt=\"\" width=\"120\" height=\"122\" \/>\u00ab Une recherche ouverte et en collaboration avec les institutions et universit\u00e9s locales entrainera plus d\u2019innovations, encouragera la collaboration et les \u00e9changes et nous aidera \u00e0 avancer sur des probl\u00e9matiques communes plus vite. \u00bb &#8211; <\/em>Yann LeCun<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Directeur de la recherche en Intelligence Artificielle de Facebook depuis d\u00e9cembre 2013, Yann LeCun est Professeur Distingu\u00e9 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de New-York \u00e0 temps partiel, affili\u00e9 au <em>Center for Data Science<\/em> de NYU et au <em>Courant Institute of Mathematical Science<\/em>. Yann LeCun est dipl\u00f4m\u00e9 de l\u2019Ecole Sup\u00e9rieure d\u2019Ing\u00e9nieurs en Electrotechnique et Electronique (ESIEE Paris), et est docteur en Science Informatique de l\u2019Universit\u00e9 Pierre et Marie Curie.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Apr\u00e8s des \u00e9tudes postdoctorales \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Toronto, il a rejoint les laboratoires AT&amp;T Bell \u00e0 Holmdel dans le New Jersey, avant de devenir directeur du d\u00e9partement de recherche en Traitement d\u2019Image au sein des laboratoires de recherche d\u2019AT&amp;T en 1996. Yann a rejoint l\u2019Universit\u00e9 de New-York comme professeur en 2003, apr\u00e8s une br\u00e8ve p\u00e9riode en tant que professeur associ\u00e9 au <em>NEC Research Institute<\/em> de Princeton. De 2012 \u00e0 2014, Yann LeCun a fond\u00e9 le <em>Center for Data Science<\/em> de l\u2019Universit\u00e9 de New-York.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Il est le co-directeur du programme \u201cCalcul Neural et Perception Adaptative\u201c de l\u2019Institut Canadien de Recherches Avanc\u00e9es (CIFAR), et co-dirige le <em>Moore-Sloan Data Science Environments<\/em> pour l\u2019Universit\u00e9 de New-York. Yann LeCun a re\u00e7u en 2014 le Prix <em>Neural Network Pioneer<\/em> de l\u2019IEEE Computational Intelligence Society.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">FAIR PARIS \/\/ Antoine Bordes,\u00a0Directeur de Facebook AI Research Paris<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\"><em><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-6571\" style=\"margin-right:30px;\" src=\"https:\/\/about-fb-preprod.go-vip.net\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2018\/01\/antoine.jpg?resize=120%2C127\" alt=\"\" width=\"120\" height=\"127\" \/>\u00ab L\u2019IA change d\u00e9j\u00e0 le monde d\u2019aujourd\u2019hui, et est un formidable foyer d\u2019opportunit\u00e9s pour le monde de demain. Facebook AI Research, ce sont les meilleurs talents rassembl\u00e9s pour avancer la recherche en intelligence artificielle dans ce sens, de mani\u00e8re ouverte et en collaboration avec la communaut\u00e9 de recherche et d&rsquo;innovation. \u00bb <\/em>&#8211; Antoine Bordes<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Antoine Bordes est directeur du Centre de Recherche de Facebook AI Research (FAIR) \u00e0 Paris depuis d\u00e9but 2017. Ing\u00e9nieur de formation (dipl\u00f4m\u00e9 de l&rsquo;ESPCI en 2006), Antoine Bordes a obtenu le doctorat en Intelligence Artificielle de l&rsquo;Universit\u00e9 Pierre et Marie Curie en 2010. Il a re\u00e7u les prix de la meilleure th\u00e8se d\u00e9cern\u00e9s par l&rsquo;association fran\u00e7aise d&rsquo;Intelligence Artificielle et par la D\u00e9l\u00e9gation G\u00e9n\u00e9rale pour l&rsquo;Armement pour son doctorat.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Apr\u00e8s un s\u00e9jour post-doctoral en 2011 \u00e0 l&rsquo;Universit\u00e9 de Montr\u00e9al, il a travaill\u00e9 au CNRS comme chercheur rattach\u00e9 au laboratoire Heudiasyc de l&rsquo;Universit\u00e9 Technologique de Compi\u00e8gne o\u00f9 il a re\u00e7u la prime d&rsquo;excellence scientifique en 2013.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Antoine a rejoint le laboratoire FAIR \u00e0 New York d\u00e9but 2014 comme chercheur, puis a pris la direction de FAIR Paris d\u00e9but 2017. Il est le co-auteur de plus de 50 articles cit\u00e9s plus de 6 000 fois.<\/p>\n<hr \/>\n<h2 style=\"text-align:justify;\"><strong>Les Masterclass IA de FAIR Paris <\/strong>: un programme qui a f\u00e9d\u00e9r\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs de Nairobi \u00e0 Tunis<\/h2>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Une initiative in\u00e9dite pour diffuser les connaissances en IA<\/h4>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>FAIR Paris a initi\u00e9 fin 2017 un programme in\u00e9dit d&rsquo;AI Masterclass Labs,<\/strong> d\u00e9di\u00e9 \u00e0 l&rsquo;intelligence artificielle et anim\u00e9 par des chercheurs de FAIR Paris. Ces 5 masterclass \u00e9taient ouverts aux \u00e9tudiants de l&rsquo;Ecole 42 et aux 20 000 membres de la communaut\u00e9 des Developer Circle, groupes de d\u00e9veloppeurs qui collaborent et partagent leurs connaissances et g\u00e9r\u00e9s par des d\u00e9veloppeurs locaux. Ces conf\u00e9rences ont rassembl\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs dans 40 villes en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique, autour des derniers d\u00e9veloppements de l&rsquo;intelligence artificielle. A titre d&rsquo;exemple, l&rsquo;une des sessions a permis de mobiliser une centaine de d\u00e9veloppeurs pendant 4 heures autour du d\u00e9veloppement de nouveaux outils d&rsquo;apprentissage de l&rsquo;\u00e9criture pour les enfants, au profit de l&rsquo;association Agir pour l&rsquo;Ecole.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\"><strong>En 2018, les vid\u00e9os int\u00e9grales de ces Masterclass seront mises en ligne, \u00e0 la disposition de tous<\/strong>. Elles pourront servir de support de partage et d&rsquo;enseignement au sein des nombreuses communaut\u00e9s de d\u00e9veloppeurs qui s&rsquo;int\u00e9ressent aujourd&rsquo;hui aux enjeux de l&rsquo;intelligence artificielle.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Un programme d\u2019initiation aux grands enjeux de l\u2019IA<\/h4>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>6 novembre 2017 &#8211;\u00a0<\/strong><strong>\u00ab Les r\u00e9seaux de neurones \u00bb<\/strong><strong>, par Timoth\u00e9e Lacroix<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\">Cette conf\u00e9rence introduit les r\u00e9seaux de neurones et la fa\u00e7on dont ils sont entra\u00een\u00e9s et \u00e9valu\u00e9s, et s\u2019attarde sur diff\u00e9rentes t\u00e2ches de machine learning s\u2019appuyant sur du deep learning.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>21 novembre 2017 &#8211;\u00a0<\/strong><strong>\u00ab La reconnaissance de la parole \u00bb<\/strong><strong>, par Neil Zeghidour<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\">Cette conf\u00e9rence met en perspective les diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques sur lesquelles s\u2019appuient actuellement les syst\u00e8mes de reconnaissance vocale, et les limites des syst\u00e8mes actuels, \u00e0 l\u2019exemple de la traduction de langages manquant de ressources ou de langues orales.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>27 novembre 2017 &#8211;\u00a0<\/strong><strong>\u00ab La vision par ordinateur \u00bb<\/strong><strong>, par Pauline Luc<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\">Cette conf\u00e9rence est une introduction \u00e0 la vision par ordinateur, \u00e0 travers un panorama de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art et des m\u00e9thodes de ce champ de l\u2019intelligence artificielle, ainsi que des probl\u00e8mes qu\u2019il tente de r\u00e9soudre.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>12 d\u00e9cembre 2017 &#8211;\u00a0<\/strong><strong>\u00ab Le traitement du langage naturel \u00bb<\/strong><strong>, par German Kruszewski<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\">Le langage naturel humain nous permet de communiquer avec les autres des informations riches et nuanc\u00e9es. Les ordinateurs sont-ils capables de comprendre ce que nous disons ? De quoi sont capables certains de nos syst\u00e8mes actuels et quels sont les futurs grands d\u00e9fis ?<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>18 d\u00e9cembre 2017 &#8211;\u00a0<\/strong><strong>\u00ab Les r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents \u00bb<\/strong><strong>, par Alexis Conneau <\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\">Cette conf\u00e9rence introduit le concept des r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents et la fa\u00e7on dont ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour la mod\u00e9lisation et la production de donn\u00e9es s\u00e9quentielles, en s\u2019appuyant sur des exemples d\u2019applications de la mod\u00e9lisation du langage et de la g\u00e9n\u00e9ration de langage naturel.<\/p>\n<hr \/>\n<h2 style=\"text-align:justify;\"><strong>L\u2019IA au service des hommes et de la soci\u00e9t\u00e9<\/strong><\/h2>\n<p style=\"text-align:justify;\">L\u2019intelligence artificielle bouleversera de multiples domaines de nos vies et de notre soci\u00e9t\u00e9, depuis la m\u00e9decine personnalis\u00e9e jusqu\u2019\u00e0 la lutte contre le changement climatique.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">De nombreuses initiatives \u00e0 travers le monde se penchent sur les applications de l\u2019IA qui permettront d\u2019am\u00e9liorer la vie de demain.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>SANT\u00c9<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\"><a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/forbes\/welcome\/?toURL=https:\/\/www.forbes.com\/sites\/miguelhelft\/2017\/03\/16\/with-30-million-infusion-vic-gundotras-mobile-health-startup-unveils-ai-to-flag-heart-conditions\/&amp;refURL=&amp;referrer=#3d847ca534f8\">Une startup pour la sant\u00e9 mobile utilise l\u2019IA pour alerter sur des maladies cardiaques <\/a><\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">AliveCor, une startup bas\u00e9e dans la Silicon Valley et qui produit le dispositif Kardia Mobile de mesure d\u2019\u00e9lectrocardiogrammes depuis un t\u00e9l\u00e9phone portable, travaille sur l\u2019utilisation de l\u2019IA pour aider les docteurs \u00e0 monitorer l\u2019activit\u00e9 cardiaque de patients. Ses algorithmes de machine learning permettront d\u2019alerter automatiquement dans les cas d\u2019\u00e9lectrocardiogrammes anormaux, et ainsi, de d\u00e9tecter en amont les arythmies cardiaques communes et de pr\u00e9venir les attaques.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>\u00c9DUCATION<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\"><a href=\"https:\/\/www.economist.com\/news\/briefing\/21725285-reformers-are-using-new-software-personalise-learning-technology-transforming-what-happens\">La technologie transforme ce qui se passe quand un enfant va \u00e0 l\u2019\u00e9cole<\/a><\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">L\u2019IA permet aux machines d\u2019en apprendre plus sur les \u00e9l\u00e8ves qui les utilisent en \u00e9tudiant les donn\u00e9es produites lors de l\u2019utilisation.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>TRANSPORTS<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\"><a href=\"http:\/\/www.telegraph.co.uk\/technology\/2017\/05\/15\/ai-traffic-lights-end-rush-hour-jams-milton-keynes\/\">Des villes utilisent l\u2019IA pour la planification des transport<\/a>s<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Des m\u00e9thodes d\u2019intelligence artificielle sont utilis\u00e9s pour optimiser les services de diff\u00e9rentes mani\u00e8res, par exemple pour les plannings de m\u00e9tros et de bus, et pour surveiller les conditions de trafic pour ajuster de mani\u00e8re dynamique les limitations de vitesse ou pour appliquer des prix intelligents pour les autoroutes et les routes.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>RECHERCHE<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\"><a href=\"https:\/\/www.umass.edu\/newsoffice\/article\/deep-learning-helps-map-mars-and-analyze\">Le deep learning aide \u00e0 cartographier Mars et \u00e0 analyser la chimie de sa surface<\/a><\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 du Massachusetts Amherst et Mount Holyoke College se sont associ\u00e9s pour appliquer les r\u00e9centes avanc\u00e9es en machine learning, et particuli\u00e8rement les m\u00e9thodes de deep learning inspir\u00e9es de la biologie, pour analyser des quantit\u00e9s importantes de donn\u00e9es scientifiques issues de Mars.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>S\u00c9CURIT\u00c9<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\"><a href=\"https:\/\/evolvtechnology.com\/security-platform\/\">Des syst\u00e8mes d\u2019IA peuvent pr\u00e9dire et pr\u00e9venir des cyber attaques<\/a><\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Le MIT a d\u00e9velopp\u00e9 un syst\u00e8me d\u2019IA qui peut pr\u00e9dire et pr\u00e9venir jusqu\u2019\u00e0 85% des cyber-attaques, avec un degr\u00e9 \u00e9lev\u00e9 de pr\u00e9cision. Le syst\u00e8me utilise d\u2019IA pour compiler un rapport, qui est ensuite pr\u00e9sent\u00e9 \u00e0 des analystes humains. Ceux-ci indiquent quels \u00e9v\u00e9nements ont constitu\u00e9 des attaques, et fournissent cette information au syst\u00e8me d\u2019IA, ce qui lui permet de s\u2019am\u00e9liorer de mani\u00e8re incr\u00e9mentale.<\/p>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><strong>ENVIRONNEMENT<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\"><a href=\"https:\/\/www.fastcompany.com\/3066290\/how-ai-can-help-keep-ocean-fisheries-sustainable\">Comment l\u2019IA peut aider les p\u00eacheries oc\u00e9aniques \u00e0 \u00eatre durables<\/a><\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Un vaisseau appartenant \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 Luen Thai Fishing Venture, fait partie d\u2019un projet coop\u00e9ratif entre The Nature Conservancy, des gouvernements de plusieurs \u00eeles du Pacifique et l\u2019industrie de la p\u00eache, visant \u00e0 tester la mani\u00e8re dont les syst\u00e8mes de surveillance \u00e9lectroniques coupl\u00e9s \u00e0 de l\u2019IA peuvent aider \u00e0 am\u00e9liorer les pratiques de p\u00eache durable dans le Pacifique.<\/p>\n<hr \/>\n<h2 style=\"text-align:justify;\">Ressources<\/h2>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Derni\u00e8res actualit\u00e9s<\/h4>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><a href=\"http:\/\/www.liberation.fr\/debats\/2017\/11\/22\/la-furia-de-l-ia_1611831\">Interview de Yann LeCun<\/a> dans Lib\u00e9ration (d\u00e9cembre 2017)<\/li>\n<li>Lancement de <a href=\"https:\/\/newsroom.fb.com\/news\/2017\/09\/fair-montreal\/\">FAIR Montr\u00e9al<\/a> (septembre 2017)<\/li>\n<\/ul>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Sites et ressources<\/h4>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><a href=\"https:\/\/research.facebook.com\/\">Site web<\/a> de FAIR<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/research.facebook.com\/publications\/\">Publications<\/a> de FAIR<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/research.fb.com\/people\/\">L\u2019\u00e9quipe<\/a> de FAIR<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/2015\/06\/facebook-choisit-paris-pour-installer-sa-nouvelle-equipe-de-recherche-europeenne-sur-lintelligence-artificielle\/\">Communiqu\u00e9<\/a> de lancement de FAIR Paris<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/research.fb.com\/a-look-at-facebook-ai-research-fair-paris\/\">Vid\u00e9o<\/a> de pr\u00e9sentation de FAIR Paris<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/yann.lecun?fref=ts\">Page Facebook<\/a> de Yann LeCun<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/newsroom.fb.com\/news\/2015\/11\/new-milestones-in-artificial-intelligence-research\/\">D\u00e9mos et vid\u00e9os<\/a> d\u2019IA<\/li>\n<\/ul>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Quelques exemples de travaux de recherche de FAIR (English)<\/h4>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><a href=\"https:\/\/urldefense.proofpoint.com\/v2\/url?u=https-3A__code.facebook.com_posts_260115687797006_accelerating-2Dmachine-2Dlearning-2Dfor-2Dcomputer-2Dvision_&amp;d=DwMFoQ&amp;c=qwStF0e4-YFyvjCeML3ehA&amp;r=NFnJ4b2ziD4i4s-Knu0Rylu61PX3zv4HGk6FpN5Ymxk&amp;m=155lcIwOPTYr-rwEqorKyEEgZNMqJdIkCuyh3FZJc7g&amp;s=KeXN8Echo6iD3YMPVRdpeDZIIAbEoo131V6FEQYhcsU&amp;e=\">Accelerating machine learning for computer vision<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/urldefense.proofpoint.com\/v2\/url?u=https-3A__code.facebook.com_posts_266433647155520_parlai-2Da-2Dnew-2Dsoftware-2Dplatform-2Dfor-2Ddialog-2Dresearch_&amp;d=DwMFoQ&amp;c=qwStF0e4-YFyvjCeML3ehA&amp;r=NFnJ4b2ziD4i4s-Knu0Rylu61PX3zv4HGk6FpN5Ymxk&amp;m=155lcIwOPTYr-rwEqorKyEEgZNMqJdIkCuyh3FZJc7g&amp;s=QhLInKSuhrFUsCRbXecJVqYyTbAnlHN49jn_tww-8wA&amp;e=\">ParlAI: A new software platform for dialog research<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/urldefense.proofpoint.com\/v2\/url?u=https-3A__code.facebook.com_posts_1978007565818999_a-2Dnovel-2Dapproach-2Dto-2Dneural-2Dmachine-2Dtranslation_&amp;d=DwMFoQ&amp;c=qwStF0e4-YFyvjCeML3ehA&amp;r=NFnJ4b2ziD4i4s-Knu0Rylu61PX3zv4HGk6FpN5Ymxk&amp;m=155lcIwOPTYr-rwEqorKyEEgZNMqJdIkCuyh3FZJc7g&amp;s=mZc89cBOuo35B8AAQgnYYiMJo3QxMZUgeqA0byeHdL8&amp;e=\">A novel approach to neural machine translation<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/urldefense.proofpoint.com\/v2\/url?u=https-3A__code.facebook.com_posts_162370720961195_expanded-2Dfasttext-2Dlibrary-2Dnow-2Dfits-2Don-2Dsmaller-2Dmemory-2Ddevices_&amp;d=DwMFoQ&amp;c=qwStF0e4-YFyvjCeML3ehA&amp;r=NFnJ4b2ziD4i4s-Knu0Rylu61PX3zv4HGk6FpN5Ymxk&amp;m=155lcIwOPTYr-rwEqorKyEEgZNMqJdIkCuyh3FZJc7g&amp;s=NTEd9rkLZm6jjkLKNiliVuNVI6sSRd8zpMKS48Tcx2M&amp;e=\">Expanded fastText library now fits on smaller-memory devices<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/urldefense.proofpoint.com\/v2\/url?u=https-3A__code.facebook.com_posts_1373769912645926_faiss-2Da-2Dlibrary-2Dfor-2Defficient-2Dsimilarity-2Dsearch_&amp;d=DwMFoQ&amp;c=qwStF0e4-YFyvjCeML3ehA&amp;r=NFnJ4b2ziD4i4s-Knu0Rylu61PX3zv4HGk6FpN5Ymxk&amp;m=155lcIwOPTYr-rwEqorKyEEgZNMqJdIkCuyh3FZJc7g&amp;s=1YW7jb1dpc9e4roO10jSJHo9Ps6FSaylHEMeG_CSY0o&amp;e=\">Faiss: A library for efficient similarity search<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Vid\u00e9os de la <a href=\"https:\/\/urldefense.proofpoint.com\/v2\/url?u=https-3A__www.facebook.com_Engineering&amp;d=DwMF-g&amp;c=qwStF0e4-YFyvjCeML3ehA&amp;r=P4_bvGwp3_LZsaiU18E4dg&amp;m=GD5BzTH9JTgf9UZ-tq34xCnq9wXAMjcMPGO_t7_PRBY&amp;s=pYxqEFaI0TZ0LMhDWSflXVsqDpy3m0Ko_FahFmxdoM8&amp;e=\">page<\/a> Facebook engineering (english)<\/h4>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/Engineering\/videos\/10154206612257200\/\">FAIR Language Understanding <\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/Engineering\/videos\/10153621574817200\/\">Visual Question and Answering Demo<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/Engineering\/videos\/10153621509062200\/\">Unsupervised Learning<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/Engineering\/videos\/10153621590557200\/\">Teaching machines to see and understand<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Interviews vid\u00e9o de l\u2019\u00e9quipe de FAIR paris au sommet \u201cAI for Good\u201c de l\u2019agence des Nations Unies ITU<\/h4>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=VlQuc7x87rc\">Antoine Bordes<\/a>, directeur de FAIR Paris<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=seHc3QyDDtc\">Moustapha Ciss\u00e9<\/a>, chercheur<\/li>\n<\/ul>\n<h4 style=\"text-align:justify;\">Articles int\u00e9ressants<\/h4>\n<ul style=\"text-align:justify;\">\n<li><a href=\"https:\/\/www.franceculture.fr\/emissions\/la-methode-scientifique\/y-t-il-un-cerveau-dans-la-machine\">Interview de Yann LeCun<\/a> sur France Culture sur l\u2019histoire, les champs de recherche et les d\u00e9fis de l\u2019IA<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/ici.radio-canada.ca\/nouvelle\/804645\/intelligence-artificielle-yann-le-cun-facebook-yoshua-bengio-scientifique-revolution\">Documentaire<\/a> de Radio Canada sur FAIR<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.fastcompany.com\/3060570\/facebooks-formula-for-winning-at-ai\">Facebook\u2019s race to dominate AI<\/a> (English)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/newsroom.fb.com\/news\/2016\/04\/using-artificial-intelligence-to-help-blind-people-see-facebook\/\">Using AI to help blind people \u2018see\u2019 Facebook (English)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/research.facebook.com\/blog\/how-blind-people-interact-with-visual-content-on-social-networking-sites\/\">How blind people interact with visual content on social networking sites<\/a> (English)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/code.facebook.com\/posts\/181565595577955\/introducing-deeptext-facebook-s-text-understanding-engine\/?pnref=story\">Introducing deeptext: Facebook\u2019s text understanding engine<\/a> (English)<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"10 millions d\u2019euros suppl\u00e9mentaires seront investis d\u2019ici 2022 dans : L\u2019accueil de 40 doctorants au sein de Facebook AI Research (FAIR) Paris Le financement de bourses d\u2019\u00e9tudes et d\u2019excellence et de doctorats aupr\u00e8s de plusieurs universit\u00e9s Le financement de 10 serveurs de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration au profit d&rsquo;instituts de recherche, et d&rsquo;un fonds pour la collecte de donn\u00e9es ouvertes L\u2019\u00e9quipe de Facebook AI Research sera doubl\u00e9e, passant de 30 \u00e0 60 chercheurs et ing\u00e9nieurs Apr\u00e8s avoir choisi Paris pour y installer le hub europ\u00e9en de Facebook AI Research (FAIR) en 2015, Facebook annonce le triplement de son investissement en IA en France d&rsquo;ici 2022, ainsi que le doublement des effectifs de chercheurs et ing\u00e9nieurs \u00e0 Paris. En renfor\u00e7ant ses \u00e9quipes, en soutenant les talents et en d\u00e9veloppant la collaboration avec les institutions de recherche et les startups, Facebook souhaite contribuer activement \u00e0 l&rsquo;ambition de la France de devenir la figure de proue europ\u00e9enne de l&rsquo;IA. La France dispose de tous les atouts pour r\u00e9aliser cette ambition : des chercheurs de haut niveau, une recherche dynamique port\u00e9e par des p\u00f4les d&rsquo;excellence, un syst\u00e8me d\u2019\u00e9ducation et de formation solide, et une volont\u00e9 forte des pouvoir publics. Afin de soutenir cette dynamique, l&rsquo;investissement de Facebook s&rsquo;articulera autour des actions suivantes. Le doublement des effectifs de chercheurs et d\u2019ing\u00e9nieurs de l\u2019\u00e9quipe parisienne de recherche en IA FAIR annonce le recrutement de 30 chercheurs et ing\u00e9nieurs suppl\u00e9mentaires, portant \u00e0 60 personnes ses effectifs d&rsquo;ici 2022, pour renforcer son pool de talents. FAIR Paris offre des d\u00e9bouch\u00e9s attractifs aux chercheurs fran\u00e7ais et attire les meilleurs talents europ\u00e9ens en France, pour travailler sur d\u2019ambitieux projets de recherche, dans le traitement automatique du langage, la reconnaissance du langage, la reconnaissance d\u2019images ou les infrastructures logiques et physiques des syst\u00e8mes avanc\u00e9s d\u2019IA. L\u2019investissement de 10 millions d\u2019euros suppl\u00e9mentaires pour soutenir les \u00e9cosyst\u00e8mes fran\u00e7ais de recherche et d\u2019innovation en IA Renforcement du partenariat de Facebook avec INRIA et avec la recherche\u00a0acad\u00e9mique FAIR Paris et INRIA, institution scientifique de premier plan, renforceront leur partenariat historique, conclu d\u00e8s l&rsquo;ouverture de FAIR Paris en 2015. Ce partenariat recouvre de nombreuses dimensions, dont l&rsquo;accueil \u00e0 FAIR Paris de doctorants et post-doctorants de INRIA. Quadruplement des doctorants accueillis par FAIR Paris et financement de bourses d&rsquo;\u00e9tudes FAIR Paris accueillera 30 doctorants b\u00e9n\u00e9ficiant de Conventions Industrielles de Formation par la Recherche (CIFRE), portant \u00e0 40 les doctorants accueillis par FAIR Paris en 2022. Le partage de\u00a0comp\u00e9tences, le mod\u00e8le de financement et l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 des probl\u00e9matiques de terrain sont autant d&rsquo;avantages que pr\u00e9sentent les CIFRE pour les doctorants, les laboratoires de recherche et les entreprises. Afin de favoriser un acc\u00e8s le plus large possible \u00e0 la recherche en IA aupr\u00e8s d&rsquo;une grande diversit\u00e9 de profils, un partenariat sera nou\u00e9 avec plusieurs universit\u00e9s fran\u00e7aises pour le financement de bourses d\u2019\u00e9tudes, de bourses d\u2019excellence et de doctorats en math\u00e9matiques, physique, informatique et ing\u00e9nierie des syst\u00e8mes complexes. Financement de serveurs et de bases de donn\u00e9es\u00a0ouvertes Facebook financera 10 serveurs de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration dot\u00e9s de 8 GPU, aupr\u00e8s d&rsquo;un organisme central charg\u00e9 d&rsquo;en accorder l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 plusieurs organismes de recherche et startups. Ces 10 serveurs s&rsquo;ajoutent aux 5 serveurs donn\u00e9s en 2015 \u00e0 des instituts de recherche fran\u00e7ais. Un fonds pour la collecte d&rsquo;ensembles ouverts de donn\u00e9es pour l&rsquo;apprentissage d&rsquo;algorithmes d&rsquo;IA sera \u00e9galement financ\u00e9 par Facebook au profit d&rsquo;une institution publique fran\u00e7aise. Le partage de connaissances et de comp\u00e9tences avec les \u00e9cosyst\u00e8mes de recherche et d&rsquo;innovation, au c\u0153ur de l\u2019ADN de FAIR Paris FAIR Paris a initi\u00e9 fin 2017 un programme de 5 \u201cAI Masterclass Labs\u201d en partenariat avec 42, anim\u00e9 par des chercheurs de FAIR Paris, et qui a rassembl\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs dans plusieurs dizaines de villes en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique. Les vid\u00e9os int\u00e9grales de ces Masterclass seront prochainement mises en ligne, \u00e0 la disposition de tous. Pour Yann LeCun, Chief Scientist, Facebook AI Research \u201cNous avons cr\u00e9\u00e9 FAIR en 2013 avec des objectifs ambitieux : faire avancer la science de l\u2019intelligence et d\u00e9velopper des technologies applicables en pratiquant la recherche ouverte. La France joue un r\u00f4le moteur dans la recherche mondiale en intelligence artificielle, et notre r\u00f4le est de donner des cl\u00e9s de r\u00e9ussite \u00e0 la communaut\u00e9 qui fait rayonner la recherche fran\u00e7aise dans le monde. Je suis tr\u00e8s fier de notre engagement toujours plus important pour acc\u00e9l\u00e9rer la recherche fran\u00e7aise et europ\u00e9enne en intelligence artificielle.\u201d Selon Fran\u00e7ois Sillion, Directeur G\u00e9n\u00e9ral d\u00e9l\u00e9gu\u00e9 \u00e0 la Science, INRIA, \u201cCet investissement est une excellente nouvelle pour la recherche et l&rsquo;innovation fran\u00e7aises. Depuis l&rsquo;ouverture du laboratoire europ\u00e9en de FAIR \u00e0 Paris en 2015, nous avons nou\u00e9 une relation de confiance et de collaboration forte avec Facebook, et nos chercheurs sont s\u00e9duits par sa d\u00e9marche d\u2019Open Innovation et ses interactions fructueuses avec la communaut\u00e9 scientifique. Nous sommes ravis de \u00a0continuer \u00e0 d\u00e9velopper des projets communs.\u201d L&rsquo;IA est au c\u0153ur des technologies num\u00e9riques de demain. En acc\u00e9l\u00e9rant la recherche en IA et en machine learning, en encourageant l&rsquo;innovation pour construire les p\u00e9pites de demain, et en favorisant la collaboration public-priv\u00e9, Facebook souhaite jouer un r\u00f4le moteur dans l&rsquo;ambition fran\u00e7aise de devenir le champion international de l&rsquo;IA. Qu\u2019est-ce que l\u2019intelligence artificielle ? D\u00e9finitions L\u2019intelligence artificielle est le champ qui couvre les math\u00e9matiques et l\u2019informatique pour cr\u00e9er des machines et programmes dits \u00ab intelligents \u00bb, c\u2019est-\u00e0-dire capables d\u2019adapter leur action, et d\u2019apprendre de leurs erreurs. Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une discipline scientifique du champ de l\u2019intelligence artificielle qui consiste en l\u2019\u00e9tude et le d\u00e9veloppement d\u2019algorithmes pouvant apprendre \u00e0 r\u00e9aliser des t\u00e2ches \u00e0 base d\u2019exemples. Aujourd\u2019hui, le machine learning fonde l\u2019ensemble des algorithmes d\u2019intelligence artificielle, et sert \u00e0 la r\u00e9alisation de t\u00e2ches aussi vari\u00e9es que la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, ou encore la reconnaissance d\u2019objets dans les images ou les vid\u00e9os. Le \u201cDeep learning\u201c est la branche du machine learning qui consiste \u00e0 apprendre \u00e0 des r\u00e9seaux de neurones artificiels \u00e0 effectuer certaines t\u00e2ches. Les r\u00e9seaux de neurones artificiels, inspir\u00e9s \u00e0 l\u2019origine du syst\u00e8me nerveux, sont des fonctions math\u00e9matiques organis\u00e9es autour d\u2019unit\u00e9s appel\u00e9es neurones. Les neurones sont assembl\u00e9s en couches successives, et leurs interactions sont r\u00e9gul\u00e9es par des param\u00e8tres. Le but de l\u2019apprentissage est d\u2019ajuster ces param\u00e8tres \u00e0 l\u2019aide d\u2019exemples de la t\u00e2che \u00e0 effectuer ou du type de donn\u00e9es \u00e0 traiter. L\u2019\u00e9tat de l\u2019art de la recherche en IA Actuellement, les programmes d\u2019intelligence artificielle peuvent raisonner et effectuer des t\u00e2ches humaines basiques, comme : Le langage &#8211; reconnaissance du langage naturel, traduction, r\u00e9ponse aux questions et syst\u00e8mes de conversation. La vision &#8211; reconnaissance faciale, d\u00e9tection et reconnaissance d\u2019objets dans des images ou vid\u00e9os, reconnaissance d\u2019actions et description textuelle d\u2019images ou vid\u00e9os. La planification &#8211; mise en place de plans permettant de passer d\u2019une \u00e9tape initiale \u00e0 une \u00e9tape finale dans les jeux naturels. Des syst\u00e8mes d\u2019IA plus sophistiqu\u00e9s peuvent \u00e9galement diagnostiquer des maladies ou conduire des voitures. Exemples de fonctionnalit\u00e9s fond\u00e9es sur des syst\u00e8mes d\u2019IA sur Facebook Description d\u2019images &#8211; cette fonctionnalit\u00e9 permet aux personnes malvoyantes de mieux comprendre les photos qui apparaissent dans leur fil d\u2019actualit\u00e9, en g\u00e9n\u00e9rant des descriptions d\u00e9taill\u00e9es des images Traduction &#8211; l\u2019IA permet de produire des traductions pr\u00e9cises et de casser les barri\u00e8res linguistiques Syst\u00e8mes de dialogue &#8211; ces syst\u00e8mes permettent de proposer des recommandations au sein des discussions Messenger D\u00e9tection de spams &#8211; cette fonctionnalit\u00e9 permet de reconna\u00eetre si des images sont des spam (par exemple, renvoyant vers un site malicieux) et de r\u00e9duire leur distribution Facebook AI Research (FAIR) Paris\u00a0: le hub europ\u00e9en de recherche en IA de Facebook Le choix de l\u2019excellence fran\u00e7aise L&rsquo;excellence de la France en mati\u00e8re de recherche, port\u00e9e par un vivier de talents rares et d\u2019instituts figurant parmi les meilleurs au monde, ont \u00e9t\u00e9 des composantes d\u00e9terminantes dans la d\u00e9cision de Facebook d\u2019implanter son centre europ\u00e9en de recherche en intelligence artificielle Facebook AI Research (FAIR) \u00e0 Paris. Inaugure\u0301 en juin 2015 et plac\u00e9 sous la direction d&rsquo;Antoine Bordes, FAIR Paris est le centre europ\u00e9en de recherche en intelligence artificielle de Facebook. L&rsquo;\u00e9quipe compte aujourd&rsquo;hui 40 chercheurs, ing\u00e9nieurs et doctorants, dont de nombreux talents internationaux issus de la Russie, de l&rsquo;Italie, du S\u00e9n\u00e9gal, de la Pologne, de l&rsquo;Espagne, des Pays-Bas, de l&rsquo;Allemagne ou encore du Royaume-Uni. Des projets de recherche ambitieux L&rsquo;\u00e9quipe travaille sur des projets de recherche a\u0300 long terme dans les domaines de la compr\u00e9hension automatique du langage, la reconnaissance d\u2019images et les types d\u2019infrastructures logiques et physiques pour ces syst\u00e8mes avanc\u00e9s. Avec les \u00e9quipes des centres de New York, de San Francisco, et depuis 2017, de Montr\u00e9al, FAIR compte aujourd&rsquo;hui 150 chercheurs \u00e0 travers le monde. Un partenariat public-prive in\u00e9dit au service du rayonnement de la France Le laboratoire a tiss\u00e9 de forts liens avec la recherche fran\u00e7aise en soutenant des institutions scientifiques telles que INRIA, par l\u2019accueil de doctorants et post-doctorants, ou en signant des contrats CIFRE avec des universit\u00e9s comme l&rsquo;ENS Ulm, Paris Dauphine, l&rsquo;UPMC. Cette logique de partenariat a aussi conduit aux dons de 22 serveurs de calcul haute-performance \u00e0 15 universit\u00e9s en Europe, dont 5 en France, et prochainement, de 10 serveurs suppl\u00e9mentaires. La recherche ouverte au c\u0153ur de l\u2019ADN de FAIR Le laboratoire partage largement et gratuitement tous les travaux de recherche et les technologies de FAIR Paris, disponibles pour tous et sous licence ouverte. La validation par les pairs, ainsi que les publications d\u2019articles scientifiques constituant notamment des mesures essentielles de la recherche scientifique fondamentale, plus d\u2019une cinquantaine d\u2019articles de recherche ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s par l&rsquo;\u00e9quipe parisienne. Tous les chercheurs du centre ont la possibilit\u00e9 de poursuivre leurs recherches de fa\u00e7on ouverte. Cette organisation permet de favoriser un dialogue constructif et fructueux entre la recherche universitaire, la soci\u00e9t\u00e9 civile et l\u2019industrie, sur des sujets essentiels. L\u2019ouverture et la transparence de Facebook sont cruciales pour permettre \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 dans son ensemble de s\u2019emparer de ces questions et de construire un consensus sur l\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle. C\u2019est dans cette m\u00eame dynamique que Yann LeCun a co-fond\u00e9 l\u2019initiative \u00ab Partnership on AI \u00bb, avec DeepMind, IBM, Microsoft, Google, Amazon, et Apple, rassemblant des acteurs \u00e9conomiques, experts et associatifs. Son objectif est de valoriser les bonnes pratiques dans le domaine, accro\u00eetre les \u00e9changes pour faire avancer la recherche, d\u00e9velopper la compr\u00e9hension du grand public autour de ces enjeux et d\u00e9velopper l\u2019impact social de l\u2019intelligence artificielle, au service de l\u2019accessibilit\u00e9 et de l\u2019inclusion. Facebook AI Research : Curriculum FAIR \/\/ Yann LeCun, Chief Scientist de Facebook AI Research \u00ab Une recherche ouverte et en collaboration avec les institutions et universit\u00e9s locales entrainera plus d\u2019innovations, encouragera la collaboration et les \u00e9changes et nous aidera \u00e0 avancer sur des probl\u00e9matiques communes plus vite. \u00bb &#8211; Yann LeCun Directeur de la recherche en Intelligence Artificielle de Facebook depuis d\u00e9cembre 2013, Yann LeCun est Professeur Distingu\u00e9 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de New-York \u00e0 temps partiel, affili\u00e9 au Center for Data Science de NYU et au Courant Institute of Mathematical Science. Yann LeCun est dipl\u00f4m\u00e9 de l\u2019Ecole Sup\u00e9rieure d\u2019Ing\u00e9nieurs en Electrotechnique et Electronique (ESIEE Paris), et est docteur en Science Informatique de l\u2019Universit\u00e9 Pierre et Marie Curie. Apr\u00e8s des \u00e9tudes postdoctorales \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Toronto, il a rejoint les laboratoires AT&amp;T Bell \u00e0 Holmdel dans le New Jersey, avant de devenir directeur du d\u00e9partement de recherche en Traitement d\u2019Image au sein des laboratoires de recherche d\u2019AT&amp;T en 1996. Yann a rejoint l\u2019Universit\u00e9 de New-York comme professeur en 2003, apr\u00e8s une br\u00e8ve p\u00e9riode en tant que professeur associ\u00e9 au NEC Research Institute de Princeton. De 2012 \u00e0 2014, Yann LeCun a fond\u00e9 le Center for Data Science de l\u2019Universit\u00e9 de New-York. Il est le co-directeur du programme \u201cCalcul Neural et Perception Adaptative\u201c de l\u2019Institut Canadien de Recherches Avanc\u00e9es (CIFAR), et co-dirige le Moore-Sloan Data Science Environments pour l\u2019Universit\u00e9 de New-York. Yann LeCun a re\u00e7u en 2014 le Prix Neural Network Pioneer de l\u2019IEEE Computational Intelligence Society. FAIR PARIS \/\/ Antoine Bordes,\u00a0Directeur de Facebook AI Research Paris \u00ab L\u2019IA change d\u00e9j\u00e0 le monde d\u2019aujourd\u2019hui, et est un formidable foyer d\u2019opportunit\u00e9s pour le monde de demain. Facebook AI Research, ce sont les meilleurs talents rassembl\u00e9s pour avancer la recherche en intelligence artificielle dans ce sens, de mani\u00e8re ouverte et en collaboration avec la communaut\u00e9 de recherche et d&rsquo;innovation. \u00bb &#8211; Antoine Bordes Antoine Bordes est directeur du Centre de Recherche de Facebook AI Research (FAIR) \u00e0 Paris depuis d\u00e9but 2017. Ing\u00e9nieur de formation (dipl\u00f4m\u00e9 de l&rsquo;ESPCI en 2006), Antoine Bordes a obtenu le doctorat en Intelligence Artificielle de l&rsquo;Universit\u00e9 Pierre et Marie Curie en 2010. Il a re\u00e7u les prix de la meilleure th\u00e8se d\u00e9cern\u00e9s par l&rsquo;association fran\u00e7aise d&rsquo;Intelligence Artificielle et par la D\u00e9l\u00e9gation G\u00e9n\u00e9rale pour l&rsquo;Armement pour son doctorat. Apr\u00e8s un s\u00e9jour post-doctoral en 2011 \u00e0 l&rsquo;Universit\u00e9 de Montr\u00e9al, il a travaill\u00e9 au CNRS comme chercheur rattach\u00e9 au laboratoire Heudiasyc de l&rsquo;Universit\u00e9 Technologique de Compi\u00e8gne o\u00f9 il a re\u00e7u la prime d&rsquo;excellence scientifique en 2013. Antoine a rejoint le laboratoire FAIR \u00e0 New York d\u00e9but 2014 comme chercheur, puis a pris la direction de FAIR Paris d\u00e9but 2017. Il est le co-auteur de plus de 50 articles cit\u00e9s plus de 6 000 fois. Les Masterclass IA de FAIR Paris : un programme qui a f\u00e9d\u00e9r\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs de Nairobi \u00e0 Tunis Une initiative in\u00e9dite pour diffuser les connaissances en IA FAIR Paris a initi\u00e9 fin 2017 un programme in\u00e9dit d&rsquo;AI Masterclass Labs, d\u00e9di\u00e9 \u00e0 l&rsquo;intelligence artificielle et anim\u00e9 par des chercheurs de FAIR Paris. Ces 5 masterclass \u00e9taient ouverts aux \u00e9tudiants de l&rsquo;Ecole 42 et aux 20 000 membres de la communaut\u00e9 des Developer Circle, groupes de d\u00e9veloppeurs qui collaborent et partagent leurs connaissances et g\u00e9r\u00e9s par des d\u00e9veloppeurs locaux. Ces conf\u00e9rences ont rassembl\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs dans 40 villes en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique, autour des derniers d\u00e9veloppements de l&rsquo;intelligence artificielle. A titre d&rsquo;exemple, l&rsquo;une des sessions a permis de mobiliser une centaine de d\u00e9veloppeurs pendant 4 heures autour du d\u00e9veloppement de nouveaux outils d&rsquo;apprentissage de l&rsquo;\u00e9criture pour les enfants, au profit de l&rsquo;association Agir pour l&rsquo;Ecole. En 2018, les vid\u00e9os int\u00e9grales de ces Masterclass seront mises en ligne, \u00e0 la disposition de tous. Elles pourront servir de support de partage et d&rsquo;enseignement au sein des nombreuses communaut\u00e9s de d\u00e9veloppeurs qui s&rsquo;int\u00e9ressent aujourd&rsquo;hui aux enjeux de l&rsquo;intelligence artificielle. Un programme d\u2019initiation aux grands enjeux de l\u2019IA 6 novembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab Les r\u00e9seaux de neurones \u00bb, par Timoth\u00e9e Lacroix Cette conf\u00e9rence introduit les r\u00e9seaux de neurones et la fa\u00e7on dont ils sont entra\u00een\u00e9s et \u00e9valu\u00e9s, et s\u2019attarde sur diff\u00e9rentes t\u00e2ches de machine learning s\u2019appuyant sur du deep learning. 21 novembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab La reconnaissance de la parole \u00bb, par Neil Zeghidour Cette conf\u00e9rence met en perspective les diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques sur lesquelles s\u2019appuient actuellement les syst\u00e8mes de reconnaissance vocale, et les limites des syst\u00e8mes actuels, \u00e0 l\u2019exemple de la traduction de langages manquant de ressources ou de langues orales. 27 novembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab La vision par ordinateur \u00bb, par Pauline Luc Cette conf\u00e9rence est une introduction \u00e0 la vision par ordinateur, \u00e0 travers un panorama de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art et des m\u00e9thodes de ce champ de l\u2019intelligence artificielle, ainsi que des probl\u00e8mes qu\u2019il tente de r\u00e9soudre. 12 d\u00e9cembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab Le traitement du langage naturel \u00bb, par German Kruszewski Le langage naturel humain nous permet de communiquer avec les autres des informations riches et nuanc\u00e9es. Les ordinateurs sont-ils capables de comprendre ce que nous disons ? De quoi sont capables certains de nos syst\u00e8mes actuels et quels sont les futurs grands d\u00e9fis ? 18 d\u00e9cembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab Les r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents \u00bb, par Alexis Conneau Cette conf\u00e9rence introduit le concept des r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents et la fa\u00e7on dont ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour la mod\u00e9lisation et la production de donn\u00e9es s\u00e9quentielles, en s\u2019appuyant sur des exemples d\u2019applications de la mod\u00e9lisation du langage et de la g\u00e9n\u00e9ration de langage naturel. L\u2019IA au service des hommes et de la soci\u00e9t\u00e9 L\u2019intelligence artificielle bouleversera de multiples domaines de nos vies et de notre soci\u00e9t\u00e9, depuis la m\u00e9decine personnalis\u00e9e jusqu\u2019\u00e0 la lutte contre le changement climatique. De nombreuses initiatives \u00e0 travers le monde se penchent sur les applications de l\u2019IA qui permettront d\u2019am\u00e9liorer la vie de demain. SANT\u00c9 Une startup pour la sant\u00e9 mobile utilise l\u2019IA pour alerter sur des maladies cardiaques AliveCor, une startup bas\u00e9e dans la Silicon Valley et qui produit le dispositif Kardia Mobile de mesure d\u2019\u00e9lectrocardiogrammes depuis un t\u00e9l\u00e9phone portable, travaille sur l\u2019utilisation de l\u2019IA pour aider les docteurs \u00e0 monitorer l\u2019activit\u00e9 cardiaque de patients. Ses algorithmes de machine learning permettront d\u2019alerter automatiquement dans les cas d\u2019\u00e9lectrocardiogrammes anormaux, et ainsi, de d\u00e9tecter en amont les arythmies cardiaques communes et de pr\u00e9venir les attaques. \u00c9DUCATION La technologie transforme ce qui se passe quand un enfant va \u00e0 l\u2019\u00e9cole L\u2019IA permet aux machines d\u2019en apprendre plus sur les \u00e9l\u00e8ves qui les utilisent en \u00e9tudiant les donn\u00e9es produites lors de l\u2019utilisation. TRANSPORTS Des villes utilisent l\u2019IA pour la planification des transports Des m\u00e9thodes d\u2019intelligence artificielle sont utilis\u00e9s pour optimiser les services de diff\u00e9rentes mani\u00e8res, par exemple pour les plannings de m\u00e9tros et de bus, et pour surveiller les conditions de trafic pour ajuster de mani\u00e8re dynamique les limitations de vitesse ou pour appliquer des prix intelligents pour les autoroutes et les routes. RECHERCHE Le deep learning aide \u00e0 cartographier Mars et \u00e0 analyser la chimie de sa surface Des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 du Massachusetts Amherst et Mount Holyoke College se sont associ\u00e9s pour appliquer les r\u00e9centes avanc\u00e9es en machine learning, et particuli\u00e8rement les m\u00e9thodes de deep learning inspir\u00e9es de la biologie, pour analyser des quantit\u00e9s importantes de donn\u00e9es scientifiques issues de Mars. S\u00c9CURIT\u00c9 Des syst\u00e8mes d\u2019IA peuvent pr\u00e9dire et pr\u00e9venir des cyber attaques Le MIT a d\u00e9velopp\u00e9 un syst\u00e8me d\u2019IA qui peut pr\u00e9dire et pr\u00e9venir jusqu\u2019\u00e0 85% des cyber-attaques, avec un degr\u00e9 \u00e9lev\u00e9 de pr\u00e9cision. Le syst\u00e8me utilise d\u2019IA pour compiler un rapport, qui est ensuite pr\u00e9sent\u00e9 \u00e0 des analystes humains. Ceux-ci indiquent quels \u00e9v\u00e9nements ont constitu\u00e9 des attaques, et fournissent cette information au syst\u00e8me d\u2019IA, ce qui lui permet de s\u2019am\u00e9liorer de mani\u00e8re incr\u00e9mentale. ENVIRONNEMENT Comment l\u2019IA peut aider les p\u00eacheries oc\u00e9aniques \u00e0 \u00eatre durables Un vaisseau appartenant \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 Luen Thai Fishing Venture, fait partie d\u2019un projet coop\u00e9ratif entre The Nature Conservancy, des gouvernements de plusieurs \u00eeles du Pacifique et l\u2019industrie de la p\u00eache, visant \u00e0 tester la mani\u00e8re dont les syst\u00e8mes de surveillance \u00e9lectroniques coupl\u00e9s \u00e0 de l\u2019IA peuvent aider \u00e0 am\u00e9liorer les pratiques de p\u00eache durable dans le Pacifique. Ressources Derni\u00e8res actualit\u00e9s Interview de Yann LeCun dans Lib\u00e9ration (d\u00e9cembre 2017) Lancement de FAIR Montr\u00e9al (septembre 2017) Sites et ressources Site web de FAIR Publications de FAIR L\u2019\u00e9quipe de FAIR Communiqu\u00e9 de lancement de FAIR Paris Vid\u00e9o de pr\u00e9sentation de FAIR Paris Page Facebook de Yann LeCun D\u00e9mos et vid\u00e9os d\u2019IA Quelques exemples de travaux de recherche de FAIR (English) Accelerating machine learning for computer vision ParlAI: A new software platform for dialog research A novel approach to neural machine translation Expanded fastText library now fits on smaller-memory devices Faiss: A library for efficient similarity search Vid\u00e9os de la page Facebook engineering (english) FAIR Language Understanding Visual Question and Answering Demo Unsupervised Learning Teaching machines to see and understand Interviews vid\u00e9o de l\u2019\u00e9quipe de FAIR paris au sommet \u201cAI for Good\u201c de l\u2019agence des Nations Unies ITU Antoine Bordes, directeur de FAIR Paris Moustapha Ciss\u00e9, chercheur Articles int\u00e9ressants Interview de Yann LeCun sur France Culture sur l\u2019histoire, les champs de recherche et les d\u00e9fis de l\u2019IA Documentaire de Radio Canada sur FAIR Facebook\u2019s race to dominate AI (English) Using AI to help blind people \u2018see\u2019 Facebook (English) How blind people interact with visual content on social networking sites (English) Introducing deeptext: Facebook\u2019s text understanding engine (English)","protected":false},"author":112028226,"featured_media":6558,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[243897990,19698],"tags":[],"class_list":["post-6521","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualites","category-evenements"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Facebook investit 10 millions d&#039;euros suppl\u00e9mentaires et double l\u2019\u00e9quipe de Facebook AI Research Paris pour acc\u00e9l\u00e9rer l&#039;intelligence artificielle en France d&#039;ici 2022 | \u00c0 propos de Meta<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/news\/2018\/01\/facebook-investit-10-millions-deuros-supplementaires-et-double-lequipe-de-facebook-ai-research-paris-pour-accelerer-lintelligence-artificielle-en-france-dici-2022\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Facebook investit 10 millions d&#039;euros suppl\u00e9mentaires et double l\u2019\u00e9quipe de Facebook AI Research Paris pour acc\u00e9l\u00e9rer l&#039;intelligence artificielle en France d&#039;ici 2022 | \u00c0 propos de Meta\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"10 millions d\u2019euros suppl\u00e9mentaires seront investis d\u2019ici 2022 dans : L\u2019accueil de 40 doctorants au sein de Facebook AI Research (FAIR) Paris Le financement de bourses d\u2019\u00e9tudes et d\u2019excellence et de doctorats aupr\u00e8s de plusieurs universit\u00e9s Le financement de 10 serveurs de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration au profit d&rsquo;instituts de recherche, et d&rsquo;un fonds pour la collecte de donn\u00e9es ouvertes L\u2019\u00e9quipe de Facebook AI Research sera doubl\u00e9e, passant de 30 \u00e0 60 chercheurs et ing\u00e9nieurs Apr\u00e8s avoir choisi Paris pour y installer le hub europ\u00e9en de Facebook AI Research (FAIR) en 2015, Facebook annonce le triplement de son investissement en IA en France d&rsquo;ici 2022, ainsi que le doublement des effectifs de chercheurs et ing\u00e9nieurs \u00e0 Paris. En renfor\u00e7ant ses \u00e9quipes, en soutenant les talents et en d\u00e9veloppant la collaboration avec les institutions de recherche et les startups, Facebook souhaite contribuer activement \u00e0 l&rsquo;ambition de la France de devenir la figure de proue europ\u00e9enne de l&rsquo;IA. La France dispose de tous les atouts pour r\u00e9aliser cette ambition : des chercheurs de haut niveau, une recherche dynamique port\u00e9e par des p\u00f4les d&rsquo;excellence, un syst\u00e8me d\u2019\u00e9ducation et de formation solide, et une volont\u00e9 forte des pouvoir publics. Afin de soutenir cette dynamique, l&rsquo;investissement de Facebook s&rsquo;articulera autour des actions suivantes. Le doublement des effectifs de chercheurs et d\u2019ing\u00e9nieurs de l\u2019\u00e9quipe parisienne de recherche en IA FAIR annonce le recrutement de 30 chercheurs et ing\u00e9nieurs suppl\u00e9mentaires, portant \u00e0 60 personnes ses effectifs d&rsquo;ici 2022, pour renforcer son pool de talents. FAIR Paris offre des d\u00e9bouch\u00e9s attractifs aux chercheurs fran\u00e7ais et attire les meilleurs talents europ\u00e9ens en France, pour travailler sur d\u2019ambitieux projets de recherche, dans le traitement automatique du langage, la reconnaissance du langage, la reconnaissance d\u2019images ou les infrastructures logiques et physiques des syst\u00e8mes avanc\u00e9s d\u2019IA. L\u2019investissement de 10 millions d\u2019euros suppl\u00e9mentaires pour soutenir les \u00e9cosyst\u00e8mes fran\u00e7ais de recherche et d\u2019innovation en IA Renforcement du partenariat de Facebook avec INRIA et avec la recherche\u00a0acad\u00e9mique FAIR Paris et INRIA, institution scientifique de premier plan, renforceront leur partenariat historique, conclu d\u00e8s l&rsquo;ouverture de FAIR Paris en 2015. Ce partenariat recouvre de nombreuses dimensions, dont l&rsquo;accueil \u00e0 FAIR Paris de doctorants et post-doctorants de INRIA. Quadruplement des doctorants accueillis par FAIR Paris et financement de bourses d&rsquo;\u00e9tudes FAIR Paris accueillera 30 doctorants b\u00e9n\u00e9ficiant de Conventions Industrielles de Formation par la Recherche (CIFRE), portant \u00e0 40 les doctorants accueillis par FAIR Paris en 2022. Le partage de\u00a0comp\u00e9tences, le mod\u00e8le de financement et l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 des probl\u00e9matiques de terrain sont autant d&rsquo;avantages que pr\u00e9sentent les CIFRE pour les doctorants, les laboratoires de recherche et les entreprises. Afin de favoriser un acc\u00e8s le plus large possible \u00e0 la recherche en IA aupr\u00e8s d&rsquo;une grande diversit\u00e9 de profils, un partenariat sera nou\u00e9 avec plusieurs universit\u00e9s fran\u00e7aises pour le financement de bourses d\u2019\u00e9tudes, de bourses d\u2019excellence et de doctorats en math\u00e9matiques, physique, informatique et ing\u00e9nierie des syst\u00e8mes complexes. Financement de serveurs et de bases de donn\u00e9es\u00a0ouvertes Facebook financera 10 serveurs de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration dot\u00e9s de 8 GPU, aupr\u00e8s d&rsquo;un organisme central charg\u00e9 d&rsquo;en accorder l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 plusieurs organismes de recherche et startups. Ces 10 serveurs s&rsquo;ajoutent aux 5 serveurs donn\u00e9s en 2015 \u00e0 des instituts de recherche fran\u00e7ais. Un fonds pour la collecte d&rsquo;ensembles ouverts de donn\u00e9es pour l&rsquo;apprentissage d&rsquo;algorithmes d&rsquo;IA sera \u00e9galement financ\u00e9 par Facebook au profit d&rsquo;une institution publique fran\u00e7aise. Le partage de connaissances et de comp\u00e9tences avec les \u00e9cosyst\u00e8mes de recherche et d&rsquo;innovation, au c\u0153ur de l\u2019ADN de FAIR Paris FAIR Paris a initi\u00e9 fin 2017 un programme de 5 \u201cAI Masterclass Labs\u201d en partenariat avec 42, anim\u00e9 par des chercheurs de FAIR Paris, et qui a rassembl\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs dans plusieurs dizaines de villes en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique. Les vid\u00e9os int\u00e9grales de ces Masterclass seront prochainement mises en ligne, \u00e0 la disposition de tous. Pour Yann LeCun, Chief Scientist, Facebook AI Research \u201cNous avons cr\u00e9\u00e9 FAIR en 2013 avec des objectifs ambitieux : faire avancer la science de l\u2019intelligence et d\u00e9velopper des technologies applicables en pratiquant la recherche ouverte. La France joue un r\u00f4le moteur dans la recherche mondiale en intelligence artificielle, et notre r\u00f4le est de donner des cl\u00e9s de r\u00e9ussite \u00e0 la communaut\u00e9 qui fait rayonner la recherche fran\u00e7aise dans le monde. Je suis tr\u00e8s fier de notre engagement toujours plus important pour acc\u00e9l\u00e9rer la recherche fran\u00e7aise et europ\u00e9enne en intelligence artificielle.\u201d Selon Fran\u00e7ois Sillion, Directeur G\u00e9n\u00e9ral d\u00e9l\u00e9gu\u00e9 \u00e0 la Science, INRIA, \u201cCet investissement est une excellente nouvelle pour la recherche et l&rsquo;innovation fran\u00e7aises. Depuis l&rsquo;ouverture du laboratoire europ\u00e9en de FAIR \u00e0 Paris en 2015, nous avons nou\u00e9 une relation de confiance et de collaboration forte avec Facebook, et nos chercheurs sont s\u00e9duits par sa d\u00e9marche d\u2019Open Innovation et ses interactions fructueuses avec la communaut\u00e9 scientifique. Nous sommes ravis de \u00a0continuer \u00e0 d\u00e9velopper des projets communs.\u201d L&rsquo;IA est au c\u0153ur des technologies num\u00e9riques de demain. En acc\u00e9l\u00e9rant la recherche en IA et en machine learning, en encourageant l&rsquo;innovation pour construire les p\u00e9pites de demain, et en favorisant la collaboration public-priv\u00e9, Facebook souhaite jouer un r\u00f4le moteur dans l&rsquo;ambition fran\u00e7aise de devenir le champion international de l&rsquo;IA. Qu\u2019est-ce que l\u2019intelligence artificielle ? D\u00e9finitions L\u2019intelligence artificielle est le champ qui couvre les math\u00e9matiques et l\u2019informatique pour cr\u00e9er des machines et programmes dits \u00ab intelligents \u00bb, c\u2019est-\u00e0-dire capables d\u2019adapter leur action, et d\u2019apprendre de leurs erreurs. Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une discipline scientifique du champ de l\u2019intelligence artificielle qui consiste en l\u2019\u00e9tude et le d\u00e9veloppement d\u2019algorithmes pouvant apprendre \u00e0 r\u00e9aliser des t\u00e2ches \u00e0 base d\u2019exemples. Aujourd\u2019hui, le machine learning fonde l\u2019ensemble des algorithmes d\u2019intelligence artificielle, et sert \u00e0 la r\u00e9alisation de t\u00e2ches aussi vari\u00e9es que la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, ou encore la reconnaissance d\u2019objets dans les images ou les vid\u00e9os. Le \u201cDeep learning\u201c est la branche du machine learning qui consiste \u00e0 apprendre \u00e0 des r\u00e9seaux de neurones artificiels \u00e0 effectuer certaines t\u00e2ches. Les r\u00e9seaux de neurones artificiels, inspir\u00e9s \u00e0 l\u2019origine du syst\u00e8me nerveux, sont des fonctions math\u00e9matiques organis\u00e9es autour d\u2019unit\u00e9s appel\u00e9es neurones. Les neurones sont assembl\u00e9s en couches successives, et leurs interactions sont r\u00e9gul\u00e9es par des param\u00e8tres. Le but de l\u2019apprentissage est d\u2019ajuster ces param\u00e8tres \u00e0 l\u2019aide d\u2019exemples de la t\u00e2che \u00e0 effectuer ou du type de donn\u00e9es \u00e0 traiter. L\u2019\u00e9tat de l\u2019art de la recherche en IA Actuellement, les programmes d\u2019intelligence artificielle peuvent raisonner et effectuer des t\u00e2ches humaines basiques, comme : Le langage &#8211; reconnaissance du langage naturel, traduction, r\u00e9ponse aux questions et syst\u00e8mes de conversation. La vision &#8211; reconnaissance faciale, d\u00e9tection et reconnaissance d\u2019objets dans des images ou vid\u00e9os, reconnaissance d\u2019actions et description textuelle d\u2019images ou vid\u00e9os. La planification &#8211; mise en place de plans permettant de passer d\u2019une \u00e9tape initiale \u00e0 une \u00e9tape finale dans les jeux naturels. Des syst\u00e8mes d\u2019IA plus sophistiqu\u00e9s peuvent \u00e9galement diagnostiquer des maladies ou conduire des voitures. Exemples de fonctionnalit\u00e9s fond\u00e9es sur des syst\u00e8mes d\u2019IA sur Facebook Description d\u2019images &#8211; cette fonctionnalit\u00e9 permet aux personnes malvoyantes de mieux comprendre les photos qui apparaissent dans leur fil d\u2019actualit\u00e9, en g\u00e9n\u00e9rant des descriptions d\u00e9taill\u00e9es des images Traduction &#8211; l\u2019IA permet de produire des traductions pr\u00e9cises et de casser les barri\u00e8res linguistiques Syst\u00e8mes de dialogue &#8211; ces syst\u00e8mes permettent de proposer des recommandations au sein des discussions Messenger D\u00e9tection de spams &#8211; cette fonctionnalit\u00e9 permet de reconna\u00eetre si des images sont des spam (par exemple, renvoyant vers un site malicieux) et de r\u00e9duire leur distribution Facebook AI Research (FAIR) Paris\u00a0: le hub europ\u00e9en de recherche en IA de Facebook Le choix de l\u2019excellence fran\u00e7aise L&rsquo;excellence de la France en mati\u00e8re de recherche, port\u00e9e par un vivier de talents rares et d\u2019instituts figurant parmi les meilleurs au monde, ont \u00e9t\u00e9 des composantes d\u00e9terminantes dans la d\u00e9cision de Facebook d\u2019implanter son centre europ\u00e9en de recherche en intelligence artificielle Facebook AI Research (FAIR) \u00e0 Paris. Inaugure\u0301 en juin 2015 et plac\u00e9 sous la direction d&rsquo;Antoine Bordes, FAIR Paris est le centre europ\u00e9en de recherche en intelligence artificielle de Facebook. L&rsquo;\u00e9quipe compte aujourd&rsquo;hui 40 chercheurs, ing\u00e9nieurs et doctorants, dont de nombreux talents internationaux issus de la Russie, de l&rsquo;Italie, du S\u00e9n\u00e9gal, de la Pologne, de l&rsquo;Espagne, des Pays-Bas, de l&rsquo;Allemagne ou encore du Royaume-Uni. Des projets de recherche ambitieux L&rsquo;\u00e9quipe travaille sur des projets de recherche a\u0300 long terme dans les domaines de la compr\u00e9hension automatique du langage, la reconnaissance d\u2019images et les types d\u2019infrastructures logiques et physiques pour ces syst\u00e8mes avanc\u00e9s. Avec les \u00e9quipes des centres de New York, de San Francisco, et depuis 2017, de Montr\u00e9al, FAIR compte aujourd&rsquo;hui 150 chercheurs \u00e0 travers le monde. Un partenariat public-prive in\u00e9dit au service du rayonnement de la France Le laboratoire a tiss\u00e9 de forts liens avec la recherche fran\u00e7aise en soutenant des institutions scientifiques telles que INRIA, par l\u2019accueil de doctorants et post-doctorants, ou en signant des contrats CIFRE avec des universit\u00e9s comme l&rsquo;ENS Ulm, Paris Dauphine, l&rsquo;UPMC. Cette logique de partenariat a aussi conduit aux dons de 22 serveurs de calcul haute-performance \u00e0 15 universit\u00e9s en Europe, dont 5 en France, et prochainement, de 10 serveurs suppl\u00e9mentaires. La recherche ouverte au c\u0153ur de l\u2019ADN de FAIR Le laboratoire partage largement et gratuitement tous les travaux de recherche et les technologies de FAIR Paris, disponibles pour tous et sous licence ouverte. La validation par les pairs, ainsi que les publications d\u2019articles scientifiques constituant notamment des mesures essentielles de la recherche scientifique fondamentale, plus d\u2019une cinquantaine d\u2019articles de recherche ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s par l&rsquo;\u00e9quipe parisienne. Tous les chercheurs du centre ont la possibilit\u00e9 de poursuivre leurs recherches de fa\u00e7on ouverte. Cette organisation permet de favoriser un dialogue constructif et fructueux entre la recherche universitaire, la soci\u00e9t\u00e9 civile et l\u2019industrie, sur des sujets essentiels. L\u2019ouverture et la transparence de Facebook sont cruciales pour permettre \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 dans son ensemble de s\u2019emparer de ces questions et de construire un consensus sur l\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle. C\u2019est dans cette m\u00eame dynamique que Yann LeCun a co-fond\u00e9 l\u2019initiative \u00ab Partnership on AI \u00bb, avec DeepMind, IBM, Microsoft, Google, Amazon, et Apple, rassemblant des acteurs \u00e9conomiques, experts et associatifs. Son objectif est de valoriser les bonnes pratiques dans le domaine, accro\u00eetre les \u00e9changes pour faire avancer la recherche, d\u00e9velopper la compr\u00e9hension du grand public autour de ces enjeux et d\u00e9velopper l\u2019impact social de l\u2019intelligence artificielle, au service de l\u2019accessibilit\u00e9 et de l\u2019inclusion. Facebook AI Research : Curriculum FAIR \/\/ Yann LeCun, Chief Scientist de Facebook AI Research \u00ab Une recherche ouverte et en collaboration avec les institutions et universit\u00e9s locales entrainera plus d\u2019innovations, encouragera la collaboration et les \u00e9changes et nous aidera \u00e0 avancer sur des probl\u00e9matiques communes plus vite. \u00bb &#8211; Yann LeCun Directeur de la recherche en Intelligence Artificielle de Facebook depuis d\u00e9cembre 2013, Yann LeCun est Professeur Distingu\u00e9 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de New-York \u00e0 temps partiel, affili\u00e9 au Center for Data Science de NYU et au Courant Institute of Mathematical Science. Yann LeCun est dipl\u00f4m\u00e9 de l\u2019Ecole Sup\u00e9rieure d\u2019Ing\u00e9nieurs en Electrotechnique et Electronique (ESIEE Paris), et est docteur en Science Informatique de l\u2019Universit\u00e9 Pierre et Marie Curie. Apr\u00e8s des \u00e9tudes postdoctorales \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Toronto, il a rejoint les laboratoires AT&amp;T Bell \u00e0 Holmdel dans le New Jersey, avant de devenir directeur du d\u00e9partement de recherche en Traitement d\u2019Image au sein des laboratoires de recherche d\u2019AT&amp;T en 1996. Yann a rejoint l\u2019Universit\u00e9 de New-York comme professeur en 2003, apr\u00e8s une br\u00e8ve p\u00e9riode en tant que professeur associ\u00e9 au NEC Research Institute de Princeton. De 2012 \u00e0 2014, Yann LeCun a fond\u00e9 le Center for Data Science de l\u2019Universit\u00e9 de New-York. Il est le co-directeur du programme \u201cCalcul Neural et Perception Adaptative\u201c de l\u2019Institut Canadien de Recherches Avanc\u00e9es (CIFAR), et co-dirige le Moore-Sloan Data Science Environments pour l\u2019Universit\u00e9 de New-York. Yann LeCun a re\u00e7u en 2014 le Prix Neural Network Pioneer de l\u2019IEEE Computational Intelligence Society. FAIR PARIS \/\/ Antoine Bordes,\u00a0Directeur de Facebook AI Research Paris \u00ab L\u2019IA change d\u00e9j\u00e0 le monde d\u2019aujourd\u2019hui, et est un formidable foyer d\u2019opportunit\u00e9s pour le monde de demain. Facebook AI Research, ce sont les meilleurs talents rassembl\u00e9s pour avancer la recherche en intelligence artificielle dans ce sens, de mani\u00e8re ouverte et en collaboration avec la communaut\u00e9 de recherche et d&rsquo;innovation. \u00bb &#8211; Antoine Bordes Antoine Bordes est directeur du Centre de Recherche de Facebook AI Research (FAIR) \u00e0 Paris depuis d\u00e9but 2017. Ing\u00e9nieur de formation (dipl\u00f4m\u00e9 de l&rsquo;ESPCI en 2006), Antoine Bordes a obtenu le doctorat en Intelligence Artificielle de l&rsquo;Universit\u00e9 Pierre et Marie Curie en 2010. Il a re\u00e7u les prix de la meilleure th\u00e8se d\u00e9cern\u00e9s par l&rsquo;association fran\u00e7aise d&rsquo;Intelligence Artificielle et par la D\u00e9l\u00e9gation G\u00e9n\u00e9rale pour l&rsquo;Armement pour son doctorat. Apr\u00e8s un s\u00e9jour post-doctoral en 2011 \u00e0 l&rsquo;Universit\u00e9 de Montr\u00e9al, il a travaill\u00e9 au CNRS comme chercheur rattach\u00e9 au laboratoire Heudiasyc de l&rsquo;Universit\u00e9 Technologique de Compi\u00e8gne o\u00f9 il a re\u00e7u la prime d&rsquo;excellence scientifique en 2013. Antoine a rejoint le laboratoire FAIR \u00e0 New York d\u00e9but 2014 comme chercheur, puis a pris la direction de FAIR Paris d\u00e9but 2017. Il est le co-auteur de plus de 50 articles cit\u00e9s plus de 6 000 fois. Les Masterclass IA de FAIR Paris : un programme qui a f\u00e9d\u00e9r\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs de Nairobi \u00e0 Tunis Une initiative in\u00e9dite pour diffuser les connaissances en IA FAIR Paris a initi\u00e9 fin 2017 un programme in\u00e9dit d&rsquo;AI Masterclass Labs, d\u00e9di\u00e9 \u00e0 l&rsquo;intelligence artificielle et anim\u00e9 par des chercheurs de FAIR Paris. Ces 5 masterclass \u00e9taient ouverts aux \u00e9tudiants de l&rsquo;Ecole 42 et aux 20 000 membres de la communaut\u00e9 des Developer Circle, groupes de d\u00e9veloppeurs qui collaborent et partagent leurs connaissances et g\u00e9r\u00e9s par des d\u00e9veloppeurs locaux. Ces conf\u00e9rences ont rassembl\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs dans 40 villes en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique, autour des derniers d\u00e9veloppements de l&rsquo;intelligence artificielle. A titre d&rsquo;exemple, l&rsquo;une des sessions a permis de mobiliser une centaine de d\u00e9veloppeurs pendant 4 heures autour du d\u00e9veloppement de nouveaux outils d&rsquo;apprentissage de l&rsquo;\u00e9criture pour les enfants, au profit de l&rsquo;association Agir pour l&rsquo;Ecole. En 2018, les vid\u00e9os int\u00e9grales de ces Masterclass seront mises en ligne, \u00e0 la disposition de tous. Elles pourront servir de support de partage et d&rsquo;enseignement au sein des nombreuses communaut\u00e9s de d\u00e9veloppeurs qui s&rsquo;int\u00e9ressent aujourd&rsquo;hui aux enjeux de l&rsquo;intelligence artificielle. Un programme d\u2019initiation aux grands enjeux de l\u2019IA 6 novembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab Les r\u00e9seaux de neurones \u00bb, par Timoth\u00e9e Lacroix Cette conf\u00e9rence introduit les r\u00e9seaux de neurones et la fa\u00e7on dont ils sont entra\u00een\u00e9s et \u00e9valu\u00e9s, et s\u2019attarde sur diff\u00e9rentes t\u00e2ches de machine learning s\u2019appuyant sur du deep learning. 21 novembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab La reconnaissance de la parole \u00bb, par Neil Zeghidour Cette conf\u00e9rence met en perspective les diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques sur lesquelles s\u2019appuient actuellement les syst\u00e8mes de reconnaissance vocale, et les limites des syst\u00e8mes actuels, \u00e0 l\u2019exemple de la traduction de langages manquant de ressources ou de langues orales. 27 novembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab La vision par ordinateur \u00bb, par Pauline Luc Cette conf\u00e9rence est une introduction \u00e0 la vision par ordinateur, \u00e0 travers un panorama de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art et des m\u00e9thodes de ce champ de l\u2019intelligence artificielle, ainsi que des probl\u00e8mes qu\u2019il tente de r\u00e9soudre. 12 d\u00e9cembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab Le traitement du langage naturel \u00bb, par German Kruszewski Le langage naturel humain nous permet de communiquer avec les autres des informations riches et nuanc\u00e9es. Les ordinateurs sont-ils capables de comprendre ce que nous disons ? De quoi sont capables certains de nos syst\u00e8mes actuels et quels sont les futurs grands d\u00e9fis ? 18 d\u00e9cembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab Les r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents \u00bb, par Alexis Conneau Cette conf\u00e9rence introduit le concept des r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents et la fa\u00e7on dont ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour la mod\u00e9lisation et la production de donn\u00e9es s\u00e9quentielles, en s\u2019appuyant sur des exemples d\u2019applications de la mod\u00e9lisation du langage et de la g\u00e9n\u00e9ration de langage naturel. L\u2019IA au service des hommes et de la soci\u00e9t\u00e9 L\u2019intelligence artificielle bouleversera de multiples domaines de nos vies et de notre soci\u00e9t\u00e9, depuis la m\u00e9decine personnalis\u00e9e jusqu\u2019\u00e0 la lutte contre le changement climatique. De nombreuses initiatives \u00e0 travers le monde se penchent sur les applications de l\u2019IA qui permettront d\u2019am\u00e9liorer la vie de demain. SANT\u00c9 Une startup pour la sant\u00e9 mobile utilise l\u2019IA pour alerter sur des maladies cardiaques AliveCor, une startup bas\u00e9e dans la Silicon Valley et qui produit le dispositif Kardia Mobile de mesure d\u2019\u00e9lectrocardiogrammes depuis un t\u00e9l\u00e9phone portable, travaille sur l\u2019utilisation de l\u2019IA pour aider les docteurs \u00e0 monitorer l\u2019activit\u00e9 cardiaque de patients. Ses algorithmes de machine learning permettront d\u2019alerter automatiquement dans les cas d\u2019\u00e9lectrocardiogrammes anormaux, et ainsi, de d\u00e9tecter en amont les arythmies cardiaques communes et de pr\u00e9venir les attaques. \u00c9DUCATION La technologie transforme ce qui se passe quand un enfant va \u00e0 l\u2019\u00e9cole L\u2019IA permet aux machines d\u2019en apprendre plus sur les \u00e9l\u00e8ves qui les utilisent en \u00e9tudiant les donn\u00e9es produites lors de l\u2019utilisation. TRANSPORTS Des villes utilisent l\u2019IA pour la planification des transports Des m\u00e9thodes d\u2019intelligence artificielle sont utilis\u00e9s pour optimiser les services de diff\u00e9rentes mani\u00e8res, par exemple pour les plannings de m\u00e9tros et de bus, et pour surveiller les conditions de trafic pour ajuster de mani\u00e8re dynamique les limitations de vitesse ou pour appliquer des prix intelligents pour les autoroutes et les routes. RECHERCHE Le deep learning aide \u00e0 cartographier Mars et \u00e0 analyser la chimie de sa surface Des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 du Massachusetts Amherst et Mount Holyoke College se sont associ\u00e9s pour appliquer les r\u00e9centes avanc\u00e9es en machine learning, et particuli\u00e8rement les m\u00e9thodes de deep learning inspir\u00e9es de la biologie, pour analyser des quantit\u00e9s importantes de donn\u00e9es scientifiques issues de Mars. S\u00c9CURIT\u00c9 Des syst\u00e8mes d\u2019IA peuvent pr\u00e9dire et pr\u00e9venir des cyber attaques Le MIT a d\u00e9velopp\u00e9 un syst\u00e8me d\u2019IA qui peut pr\u00e9dire et pr\u00e9venir jusqu\u2019\u00e0 85% des cyber-attaques, avec un degr\u00e9 \u00e9lev\u00e9 de pr\u00e9cision. Le syst\u00e8me utilise d\u2019IA pour compiler un rapport, qui est ensuite pr\u00e9sent\u00e9 \u00e0 des analystes humains. Ceux-ci indiquent quels \u00e9v\u00e9nements ont constitu\u00e9 des attaques, et fournissent cette information au syst\u00e8me d\u2019IA, ce qui lui permet de s\u2019am\u00e9liorer de mani\u00e8re incr\u00e9mentale. ENVIRONNEMENT Comment l\u2019IA peut aider les p\u00eacheries oc\u00e9aniques \u00e0 \u00eatre durables Un vaisseau appartenant \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 Luen Thai Fishing Venture, fait partie d\u2019un projet coop\u00e9ratif entre The Nature Conservancy, des gouvernements de plusieurs \u00eeles du Pacifique et l\u2019industrie de la p\u00eache, visant \u00e0 tester la mani\u00e8re dont les syst\u00e8mes de surveillance \u00e9lectroniques coupl\u00e9s \u00e0 de l\u2019IA peuvent aider \u00e0 am\u00e9liorer les pratiques de p\u00eache durable dans le Pacifique. Ressources Derni\u00e8res actualit\u00e9s Interview de Yann LeCun dans Lib\u00e9ration (d\u00e9cembre 2017) Lancement de FAIR Montr\u00e9al (septembre 2017) Sites et ressources Site web de FAIR Publications de FAIR L\u2019\u00e9quipe de FAIR Communiqu\u00e9 de lancement de FAIR Paris Vid\u00e9o de pr\u00e9sentation de FAIR Paris Page Facebook de Yann LeCun D\u00e9mos et vid\u00e9os d\u2019IA Quelques exemples de travaux de recherche de FAIR (English) Accelerating machine learning for computer vision ParlAI: A new software platform for dialog research A novel approach to neural machine translation Expanded fastText library now fits on smaller-memory devices Faiss: A library for efficient similarity search Vid\u00e9os de la page Facebook engineering (english) FAIR Language Understanding Visual Question and Answering Demo Unsupervised Learning Teaching machines to see and understand Interviews vid\u00e9o de l\u2019\u00e9quipe de FAIR paris au sommet \u201cAI for Good\u201c de l\u2019agence des Nations Unies ITU Antoine Bordes, directeur de FAIR Paris Moustapha Ciss\u00e9, chercheur Articles int\u00e9ressants Interview de Yann LeCun sur France Culture sur l\u2019histoire, les champs de recherche et les d\u00e9fis de l\u2019IA Documentaire de Radio Canada sur FAIR Facebook\u2019s race to dominate AI (English) Using AI to help blind people \u2018see\u2019 Facebook (English) How blind people interact with visual content on social networking sites (English) Introducing deeptext: Facebook\u2019s text understanding engine (English)\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/news\/2018\/01\/facebook-investit-10-millions-deuros-supplementaires-et-double-lequipe-de-facebook-ai-research-paris-pour-accelerer-lintelligence-artificielle-en-france-dici-2022\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"\u00c0 propos de Meta\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2018-01-21T23:02:42+00:00\" \/>\n<meta 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derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration au profit d&rsquo;instituts de recherche, et d&rsquo;un fonds pour la collecte de donn\u00e9es ouvertes L\u2019\u00e9quipe de Facebook AI Research sera doubl\u00e9e, passant de 30 \u00e0 60 chercheurs et ing\u00e9nieurs Apr\u00e8s avoir choisi Paris pour y installer le hub europ\u00e9en de Facebook AI Research (FAIR) en 2015, Facebook annonce le triplement de son investissement en IA en France d&rsquo;ici 2022, ainsi que le doublement des effectifs de chercheurs et ing\u00e9nieurs \u00e0 Paris. En renfor\u00e7ant ses \u00e9quipes, en soutenant les talents et en d\u00e9veloppant la collaboration avec les institutions de recherche et les startups, Facebook souhaite contribuer activement \u00e0 l&rsquo;ambition de la France de devenir la figure de proue europ\u00e9enne de l&rsquo;IA. La France dispose de tous les atouts pour r\u00e9aliser cette ambition : des chercheurs de haut niveau, une recherche dynamique port\u00e9e par des p\u00f4les d&rsquo;excellence, un syst\u00e8me d\u2019\u00e9ducation et de formation solide, et une volont\u00e9 forte des pouvoir publics. Afin de soutenir cette dynamique, l&rsquo;investissement de Facebook s&rsquo;articulera autour des actions suivantes. Le doublement des effectifs de chercheurs et d\u2019ing\u00e9nieurs de l\u2019\u00e9quipe parisienne de recherche en IA FAIR annonce le recrutement de 30 chercheurs et ing\u00e9nieurs suppl\u00e9mentaires, portant \u00e0 60 personnes ses effectifs d&rsquo;ici 2022, pour renforcer son pool de talents. FAIR Paris offre des d\u00e9bouch\u00e9s attractifs aux chercheurs fran\u00e7ais et attire les meilleurs talents europ\u00e9ens en France, pour travailler sur d\u2019ambitieux projets de recherche, dans le traitement automatique du langage, la reconnaissance du langage, la reconnaissance d\u2019images ou les infrastructures logiques et physiques des syst\u00e8mes avanc\u00e9s d\u2019IA. L\u2019investissement de 10 millions d\u2019euros suppl\u00e9mentaires pour soutenir les \u00e9cosyst\u00e8mes fran\u00e7ais de recherche et d\u2019innovation en IA Renforcement du partenariat de Facebook avec INRIA et avec la recherche\u00a0acad\u00e9mique FAIR Paris et INRIA, institution scientifique de premier plan, renforceront leur partenariat historique, conclu d\u00e8s l&rsquo;ouverture de FAIR Paris en 2015. Ce partenariat recouvre de nombreuses dimensions, dont l&rsquo;accueil \u00e0 FAIR Paris de doctorants et post-doctorants de INRIA. Quadruplement des doctorants accueillis par FAIR Paris et financement de bourses d&rsquo;\u00e9tudes FAIR Paris accueillera 30 doctorants b\u00e9n\u00e9ficiant de Conventions Industrielles de Formation par la Recherche (CIFRE), portant \u00e0 40 les doctorants accueillis par FAIR Paris en 2022. Le partage de\u00a0comp\u00e9tences, le mod\u00e8le de financement et l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 des probl\u00e9matiques de terrain sont autant d&rsquo;avantages que pr\u00e9sentent les CIFRE pour les doctorants, les laboratoires de recherche et les entreprises. Afin de favoriser un acc\u00e8s le plus large possible \u00e0 la recherche en IA aupr\u00e8s d&rsquo;une grande diversit\u00e9 de profils, un partenariat sera nou\u00e9 avec plusieurs universit\u00e9s fran\u00e7aises pour le financement de bourses d\u2019\u00e9tudes, de bourses d\u2019excellence et de doctorats en math\u00e9matiques, physique, informatique et ing\u00e9nierie des syst\u00e8mes complexes. Financement de serveurs et de bases de donn\u00e9es\u00a0ouvertes Facebook financera 10 serveurs de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration dot\u00e9s de 8 GPU, aupr\u00e8s d&rsquo;un organisme central charg\u00e9 d&rsquo;en accorder l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 plusieurs organismes de recherche et startups. Ces 10 serveurs s&rsquo;ajoutent aux 5 serveurs donn\u00e9s en 2015 \u00e0 des instituts de recherche fran\u00e7ais. Un fonds pour la collecte d&rsquo;ensembles ouverts de donn\u00e9es pour l&rsquo;apprentissage d&rsquo;algorithmes d&rsquo;IA sera \u00e9galement financ\u00e9 par Facebook au profit d&rsquo;une institution publique fran\u00e7aise. Le partage de connaissances et de comp\u00e9tences avec les \u00e9cosyst\u00e8mes de recherche et d&rsquo;innovation, au c\u0153ur de l\u2019ADN de FAIR Paris FAIR Paris a initi\u00e9 fin 2017 un programme de 5 \u201cAI Masterclass Labs\u201d en partenariat avec 42, anim\u00e9 par des chercheurs de FAIR Paris, et qui a rassembl\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs dans plusieurs dizaines de villes en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique. Les vid\u00e9os int\u00e9grales de ces Masterclass seront prochainement mises en ligne, \u00e0 la disposition de tous. Pour Yann LeCun, Chief Scientist, Facebook AI Research \u201cNous avons cr\u00e9\u00e9 FAIR en 2013 avec des objectifs ambitieux : faire avancer la science de l\u2019intelligence et d\u00e9velopper des technologies applicables en pratiquant la recherche ouverte. La France joue un r\u00f4le moteur dans la recherche mondiale en intelligence artificielle, et notre r\u00f4le est de donner des cl\u00e9s de r\u00e9ussite \u00e0 la communaut\u00e9 qui fait rayonner la recherche fran\u00e7aise dans le monde. Je suis tr\u00e8s fier de notre engagement toujours plus important pour acc\u00e9l\u00e9rer la recherche fran\u00e7aise et europ\u00e9enne en intelligence artificielle.\u201d Selon Fran\u00e7ois Sillion, Directeur G\u00e9n\u00e9ral d\u00e9l\u00e9gu\u00e9 \u00e0 la Science, INRIA, \u201cCet investissement est une excellente nouvelle pour la recherche et l&rsquo;innovation fran\u00e7aises. Depuis l&rsquo;ouverture du laboratoire europ\u00e9en de FAIR \u00e0 Paris en 2015, nous avons nou\u00e9 une relation de confiance et de collaboration forte avec Facebook, et nos chercheurs sont s\u00e9duits par sa d\u00e9marche d\u2019Open Innovation et ses interactions fructueuses avec la communaut\u00e9 scientifique. Nous sommes ravis de \u00a0continuer \u00e0 d\u00e9velopper des projets communs.\u201d L&rsquo;IA est au c\u0153ur des technologies num\u00e9riques de demain. En acc\u00e9l\u00e9rant la recherche en IA et en machine learning, en encourageant l&rsquo;innovation pour construire les p\u00e9pites de demain, et en favorisant la collaboration public-priv\u00e9, Facebook souhaite jouer un r\u00f4le moteur dans l&rsquo;ambition fran\u00e7aise de devenir le champion international de l&rsquo;IA. Qu\u2019est-ce que l\u2019intelligence artificielle ? D\u00e9finitions L\u2019intelligence artificielle est le champ qui couvre les math\u00e9matiques et l\u2019informatique pour cr\u00e9er des machines et programmes dits \u00ab intelligents \u00bb, c\u2019est-\u00e0-dire capables d\u2019adapter leur action, et d\u2019apprendre de leurs erreurs. Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une discipline scientifique du champ de l\u2019intelligence artificielle qui consiste en l\u2019\u00e9tude et le d\u00e9veloppement d\u2019algorithmes pouvant apprendre \u00e0 r\u00e9aliser des t\u00e2ches \u00e0 base d\u2019exemples. Aujourd\u2019hui, le machine learning fonde l\u2019ensemble des algorithmes d\u2019intelligence artificielle, et sert \u00e0 la r\u00e9alisation de t\u00e2ches aussi vari\u00e9es que la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, ou encore la reconnaissance d\u2019objets dans les images ou les vid\u00e9os. Le \u201cDeep learning\u201c est la branche du machine learning qui consiste \u00e0 apprendre \u00e0 des r\u00e9seaux de neurones artificiels \u00e0 effectuer certaines t\u00e2ches. Les r\u00e9seaux de neurones artificiels, inspir\u00e9s \u00e0 l\u2019origine du syst\u00e8me nerveux, sont des fonctions math\u00e9matiques organis\u00e9es autour d\u2019unit\u00e9s appel\u00e9es neurones. Les neurones sont assembl\u00e9s en couches successives, et leurs interactions sont r\u00e9gul\u00e9es par des param\u00e8tres. Le but de l\u2019apprentissage est d\u2019ajuster ces param\u00e8tres \u00e0 l\u2019aide d\u2019exemples de la t\u00e2che \u00e0 effectuer ou du type de donn\u00e9es \u00e0 traiter. L\u2019\u00e9tat de l\u2019art de la recherche en IA Actuellement, les programmes d\u2019intelligence artificielle peuvent raisonner et effectuer des t\u00e2ches humaines basiques, comme : Le langage &#8211; reconnaissance du langage naturel, traduction, r\u00e9ponse aux questions et syst\u00e8mes de conversation. La vision &#8211; reconnaissance faciale, d\u00e9tection et reconnaissance d\u2019objets dans des images ou vid\u00e9os, reconnaissance d\u2019actions et description textuelle d\u2019images ou vid\u00e9os. La planification &#8211; mise en place de plans permettant de passer d\u2019une \u00e9tape initiale \u00e0 une \u00e9tape finale dans les jeux naturels. Des syst\u00e8mes d\u2019IA plus sophistiqu\u00e9s peuvent \u00e9galement diagnostiquer des maladies ou conduire des voitures. Exemples de fonctionnalit\u00e9s fond\u00e9es sur des syst\u00e8mes d\u2019IA sur Facebook Description d\u2019images &#8211; cette fonctionnalit\u00e9 permet aux personnes malvoyantes de mieux comprendre les photos qui apparaissent dans leur fil d\u2019actualit\u00e9, en g\u00e9n\u00e9rant des descriptions d\u00e9taill\u00e9es des images Traduction &#8211; l\u2019IA permet de produire des traductions pr\u00e9cises et de casser les barri\u00e8res linguistiques Syst\u00e8mes de dialogue &#8211; ces syst\u00e8mes permettent de proposer des recommandations au sein des discussions Messenger D\u00e9tection de spams &#8211; cette fonctionnalit\u00e9 permet de reconna\u00eetre si des images sont des spam (par exemple, renvoyant vers un site malicieux) et de r\u00e9duire leur distribution Facebook AI Research (FAIR) Paris\u00a0: le hub europ\u00e9en de recherche en IA de Facebook Le choix de l\u2019excellence fran\u00e7aise L&rsquo;excellence de la France en mati\u00e8re de recherche, port\u00e9e par un vivier de talents rares et d\u2019instituts figurant parmi les meilleurs au monde, ont \u00e9t\u00e9 des composantes d\u00e9terminantes dans la d\u00e9cision de Facebook d\u2019implanter son centre europ\u00e9en de recherche en intelligence artificielle Facebook AI Research (FAIR) \u00e0 Paris. Inaugure\u0301 en juin 2015 et plac\u00e9 sous la direction d&rsquo;Antoine Bordes, FAIR Paris est le centre europ\u00e9en de recherche en intelligence artificielle de Facebook. L&rsquo;\u00e9quipe compte aujourd&rsquo;hui 40 chercheurs, ing\u00e9nieurs et doctorants, dont de nombreux talents internationaux issus de la Russie, de l&rsquo;Italie, du S\u00e9n\u00e9gal, de la Pologne, de l&rsquo;Espagne, des Pays-Bas, de l&rsquo;Allemagne ou encore du Royaume-Uni. Des projets de recherche ambitieux L&rsquo;\u00e9quipe travaille sur des projets de recherche a\u0300 long terme dans les domaines de la compr\u00e9hension automatique du langage, la reconnaissance d\u2019images et les types d\u2019infrastructures logiques et physiques pour ces syst\u00e8mes avanc\u00e9s. Avec les \u00e9quipes des centres de New York, de San Francisco, et depuis 2017, de Montr\u00e9al, FAIR compte aujourd&rsquo;hui 150 chercheurs \u00e0 travers le monde. Un partenariat public-prive in\u00e9dit au service du rayonnement de la France Le laboratoire a tiss\u00e9 de forts liens avec la recherche fran\u00e7aise en soutenant des institutions scientifiques telles que INRIA, par l\u2019accueil de doctorants et post-doctorants, ou en signant des contrats CIFRE avec des universit\u00e9s comme l&rsquo;ENS Ulm, Paris Dauphine, l&rsquo;UPMC. Cette logique de partenariat a aussi conduit aux dons de 22 serveurs de calcul haute-performance \u00e0 15 universit\u00e9s en Europe, dont 5 en France, et prochainement, de 10 serveurs suppl\u00e9mentaires. La recherche ouverte au c\u0153ur de l\u2019ADN de FAIR Le laboratoire partage largement et gratuitement tous les travaux de recherche et les technologies de FAIR Paris, disponibles pour tous et sous licence ouverte. La validation par les pairs, ainsi que les publications d\u2019articles scientifiques constituant notamment des mesures essentielles de la recherche scientifique fondamentale, plus d\u2019une cinquantaine d\u2019articles de recherche ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s par l&rsquo;\u00e9quipe parisienne. Tous les chercheurs du centre ont la possibilit\u00e9 de poursuivre leurs recherches de fa\u00e7on ouverte. Cette organisation permet de favoriser un dialogue constructif et fructueux entre la recherche universitaire, la soci\u00e9t\u00e9 civile et l\u2019industrie, sur des sujets essentiels. L\u2019ouverture et la transparence de Facebook sont cruciales pour permettre \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 dans son ensemble de s\u2019emparer de ces questions et de construire un consensus sur l\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle. C\u2019est dans cette m\u00eame dynamique que Yann LeCun a co-fond\u00e9 l\u2019initiative \u00ab Partnership on AI \u00bb, avec DeepMind, IBM, Microsoft, Google, Amazon, et Apple, rassemblant des acteurs \u00e9conomiques, experts et associatifs. Son objectif est de valoriser les bonnes pratiques dans le domaine, accro\u00eetre les \u00e9changes pour faire avancer la recherche, d\u00e9velopper la compr\u00e9hension du grand public autour de ces enjeux et d\u00e9velopper l\u2019impact social de l\u2019intelligence artificielle, au service de l\u2019accessibilit\u00e9 et de l\u2019inclusion. Facebook AI Research : Curriculum FAIR \/\/ Yann LeCun, Chief Scientist de Facebook AI Research \u00ab Une recherche ouverte et en collaboration avec les institutions et universit\u00e9s locales entrainera plus d\u2019innovations, encouragera la collaboration et les \u00e9changes et nous aidera \u00e0 avancer sur des probl\u00e9matiques communes plus vite. \u00bb &#8211; Yann LeCun Directeur de la recherche en Intelligence Artificielle de Facebook depuis d\u00e9cembre 2013, Yann LeCun est Professeur Distingu\u00e9 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de New-York \u00e0 temps partiel, affili\u00e9 au Center for Data Science de NYU et au Courant Institute of Mathematical Science. Yann LeCun est dipl\u00f4m\u00e9 de l\u2019Ecole Sup\u00e9rieure d\u2019Ing\u00e9nieurs en Electrotechnique et Electronique (ESIEE Paris), et est docteur en Science Informatique de l\u2019Universit\u00e9 Pierre et Marie Curie. Apr\u00e8s des \u00e9tudes postdoctorales \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Toronto, il a rejoint les laboratoires AT&amp;T Bell \u00e0 Holmdel dans le New Jersey, avant de devenir directeur du d\u00e9partement de recherche en Traitement d\u2019Image au sein des laboratoires de recherche d\u2019AT&amp;T en 1996. Yann a rejoint l\u2019Universit\u00e9 de New-York comme professeur en 2003, apr\u00e8s une br\u00e8ve p\u00e9riode en tant que professeur associ\u00e9 au NEC Research Institute de Princeton. De 2012 \u00e0 2014, Yann LeCun a fond\u00e9 le Center for Data Science de l\u2019Universit\u00e9 de New-York. Il est le co-directeur du programme \u201cCalcul Neural et Perception Adaptative\u201c de l\u2019Institut Canadien de Recherches Avanc\u00e9es (CIFAR), et co-dirige le Moore-Sloan Data Science Environments pour l\u2019Universit\u00e9 de New-York. Yann LeCun a re\u00e7u en 2014 le Prix Neural Network Pioneer de l\u2019IEEE Computational Intelligence Society. FAIR PARIS \/\/ Antoine Bordes,\u00a0Directeur de Facebook AI Research Paris \u00ab L\u2019IA change d\u00e9j\u00e0 le monde d\u2019aujourd\u2019hui, et est un formidable foyer d\u2019opportunit\u00e9s pour le monde de demain. Facebook AI Research, ce sont les meilleurs talents rassembl\u00e9s pour avancer la recherche en intelligence artificielle dans ce sens, de mani\u00e8re ouverte et en collaboration avec la communaut\u00e9 de recherche et d&rsquo;innovation. \u00bb &#8211; Antoine Bordes Antoine Bordes est directeur du Centre de Recherche de Facebook AI Research (FAIR) \u00e0 Paris depuis d\u00e9but 2017. Ing\u00e9nieur de formation (dipl\u00f4m\u00e9 de l&rsquo;ESPCI en 2006), Antoine Bordes a obtenu le doctorat en Intelligence Artificielle de l&rsquo;Universit\u00e9 Pierre et Marie Curie en 2010. Il a re\u00e7u les prix de la meilleure th\u00e8se d\u00e9cern\u00e9s par l&rsquo;association fran\u00e7aise d&rsquo;Intelligence Artificielle et par la D\u00e9l\u00e9gation G\u00e9n\u00e9rale pour l&rsquo;Armement pour son doctorat. Apr\u00e8s un s\u00e9jour post-doctoral en 2011 \u00e0 l&rsquo;Universit\u00e9 de Montr\u00e9al, il a travaill\u00e9 au CNRS comme chercheur rattach\u00e9 au laboratoire Heudiasyc de l&rsquo;Universit\u00e9 Technologique de Compi\u00e8gne o\u00f9 il a re\u00e7u la prime d&rsquo;excellence scientifique en 2013. Antoine a rejoint le laboratoire FAIR \u00e0 New York d\u00e9but 2014 comme chercheur, puis a pris la direction de FAIR Paris d\u00e9but 2017. Il est le co-auteur de plus de 50 articles cit\u00e9s plus de 6 000 fois. Les Masterclass IA de FAIR Paris : un programme qui a f\u00e9d\u00e9r\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs de Nairobi \u00e0 Tunis Une initiative in\u00e9dite pour diffuser les connaissances en IA FAIR Paris a initi\u00e9 fin 2017 un programme in\u00e9dit d&rsquo;AI Masterclass Labs, d\u00e9di\u00e9 \u00e0 l&rsquo;intelligence artificielle et anim\u00e9 par des chercheurs de FAIR Paris. Ces 5 masterclass \u00e9taient ouverts aux \u00e9tudiants de l&rsquo;Ecole 42 et aux 20 000 membres de la communaut\u00e9 des Developer Circle, groupes de d\u00e9veloppeurs qui collaborent et partagent leurs connaissances et g\u00e9r\u00e9s par des d\u00e9veloppeurs locaux. Ces conf\u00e9rences ont rassembl\u00e9 des milliers de d\u00e9veloppeurs dans 40 villes en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique, autour des derniers d\u00e9veloppements de l&rsquo;intelligence artificielle. A titre d&rsquo;exemple, l&rsquo;une des sessions a permis de mobiliser une centaine de d\u00e9veloppeurs pendant 4 heures autour du d\u00e9veloppement de nouveaux outils d&rsquo;apprentissage de l&rsquo;\u00e9criture pour les enfants, au profit de l&rsquo;association Agir pour l&rsquo;Ecole. En 2018, les vid\u00e9os int\u00e9grales de ces Masterclass seront mises en ligne, \u00e0 la disposition de tous. Elles pourront servir de support de partage et d&rsquo;enseignement au sein des nombreuses communaut\u00e9s de d\u00e9veloppeurs qui s&rsquo;int\u00e9ressent aujourd&rsquo;hui aux enjeux de l&rsquo;intelligence artificielle. Un programme d\u2019initiation aux grands enjeux de l\u2019IA 6 novembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab Les r\u00e9seaux de neurones \u00bb, par Timoth\u00e9e Lacroix Cette conf\u00e9rence introduit les r\u00e9seaux de neurones et la fa\u00e7on dont ils sont entra\u00een\u00e9s et \u00e9valu\u00e9s, et s\u2019attarde sur diff\u00e9rentes t\u00e2ches de machine learning s\u2019appuyant sur du deep learning. 21 novembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab La reconnaissance de la parole \u00bb, par Neil Zeghidour Cette conf\u00e9rence met en perspective les diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques sur lesquelles s\u2019appuient actuellement les syst\u00e8mes de reconnaissance vocale, et les limites des syst\u00e8mes actuels, \u00e0 l\u2019exemple de la traduction de langages manquant de ressources ou de langues orales. 27 novembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab La vision par ordinateur \u00bb, par Pauline Luc Cette conf\u00e9rence est une introduction \u00e0 la vision par ordinateur, \u00e0 travers un panorama de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art et des m\u00e9thodes de ce champ de l\u2019intelligence artificielle, ainsi que des probl\u00e8mes qu\u2019il tente de r\u00e9soudre. 12 d\u00e9cembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab Le traitement du langage naturel \u00bb, par German Kruszewski Le langage naturel humain nous permet de communiquer avec les autres des informations riches et nuanc\u00e9es. Les ordinateurs sont-ils capables de comprendre ce que nous disons ? De quoi sont capables certains de nos syst\u00e8mes actuels et quels sont les futurs grands d\u00e9fis ? 18 d\u00e9cembre 2017 &#8211;\u00a0\u00ab Les r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents \u00bb, par Alexis Conneau Cette conf\u00e9rence introduit le concept des r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents et la fa\u00e7on dont ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour la mod\u00e9lisation et la production de donn\u00e9es s\u00e9quentielles, en s\u2019appuyant sur des exemples d\u2019applications de la mod\u00e9lisation du langage et de la g\u00e9n\u00e9ration de langage naturel. L\u2019IA au service des hommes et de la soci\u00e9t\u00e9 L\u2019intelligence artificielle bouleversera de multiples domaines de nos vies et de notre soci\u00e9t\u00e9, depuis la m\u00e9decine personnalis\u00e9e jusqu\u2019\u00e0 la lutte contre le changement climatique. De nombreuses initiatives \u00e0 travers le monde se penchent sur les applications de l\u2019IA qui permettront d\u2019am\u00e9liorer la vie de demain. SANT\u00c9 Une startup pour la sant\u00e9 mobile utilise l\u2019IA pour alerter sur des maladies cardiaques AliveCor, une startup bas\u00e9e dans la Silicon Valley et qui produit le dispositif Kardia Mobile de mesure d\u2019\u00e9lectrocardiogrammes depuis un t\u00e9l\u00e9phone portable, travaille sur l\u2019utilisation de l\u2019IA pour aider les docteurs \u00e0 monitorer l\u2019activit\u00e9 cardiaque de patients. Ses algorithmes de machine learning permettront d\u2019alerter automatiquement dans les cas d\u2019\u00e9lectrocardiogrammes anormaux, et ainsi, de d\u00e9tecter en amont les arythmies cardiaques communes et de pr\u00e9venir les attaques. \u00c9DUCATION La technologie transforme ce qui se passe quand un enfant va \u00e0 l\u2019\u00e9cole L\u2019IA permet aux machines d\u2019en apprendre plus sur les \u00e9l\u00e8ves qui les utilisent en \u00e9tudiant les donn\u00e9es produites lors de l\u2019utilisation. TRANSPORTS Des villes utilisent l\u2019IA pour la planification des transports Des m\u00e9thodes d\u2019intelligence artificielle sont utilis\u00e9s pour optimiser les services de diff\u00e9rentes mani\u00e8res, par exemple pour les plannings de m\u00e9tros et de bus, et pour surveiller les conditions de trafic pour ajuster de mani\u00e8re dynamique les limitations de vitesse ou pour appliquer des prix intelligents pour les autoroutes et les routes. RECHERCHE Le deep learning aide \u00e0 cartographier Mars et \u00e0 analyser la chimie de sa surface Des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 du Massachusetts Amherst et Mount Holyoke College se sont associ\u00e9s pour appliquer les r\u00e9centes avanc\u00e9es en machine learning, et particuli\u00e8rement les m\u00e9thodes de deep learning inspir\u00e9es de la biologie, pour analyser des quantit\u00e9s importantes de donn\u00e9es scientifiques issues de Mars. S\u00c9CURIT\u00c9 Des syst\u00e8mes d\u2019IA peuvent pr\u00e9dire et pr\u00e9venir des cyber attaques Le MIT a d\u00e9velopp\u00e9 un syst\u00e8me d\u2019IA qui peut pr\u00e9dire et pr\u00e9venir jusqu\u2019\u00e0 85% des cyber-attaques, avec un degr\u00e9 \u00e9lev\u00e9 de pr\u00e9cision. Le syst\u00e8me utilise d\u2019IA pour compiler un rapport, qui est ensuite pr\u00e9sent\u00e9 \u00e0 des analystes humains. Ceux-ci indiquent quels \u00e9v\u00e9nements ont constitu\u00e9 des attaques, et fournissent cette information au syst\u00e8me d\u2019IA, ce qui lui permet de s\u2019am\u00e9liorer de mani\u00e8re incr\u00e9mentale. ENVIRONNEMENT Comment l\u2019IA peut aider les p\u00eacheries oc\u00e9aniques \u00e0 \u00eatre durables Un vaisseau appartenant \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 Luen Thai Fishing Venture, fait partie d\u2019un projet coop\u00e9ratif entre The Nature Conservancy, des gouvernements de plusieurs \u00eeles du Pacifique et l\u2019industrie de la p\u00eache, visant \u00e0 tester la mani\u00e8re dont les syst\u00e8mes de surveillance \u00e9lectroniques coupl\u00e9s \u00e0 de l\u2019IA peuvent aider \u00e0 am\u00e9liorer les pratiques de p\u00eache durable dans le Pacifique. Ressources Derni\u00e8res actualit\u00e9s Interview de Yann LeCun dans Lib\u00e9ration (d\u00e9cembre 2017) Lancement de FAIR Montr\u00e9al (septembre 2017) Sites et ressources Site web de FAIR Publications de FAIR L\u2019\u00e9quipe de FAIR Communiqu\u00e9 de lancement de FAIR Paris Vid\u00e9o de pr\u00e9sentation de FAIR Paris Page Facebook de Yann LeCun D\u00e9mos et vid\u00e9os d\u2019IA Quelques exemples de travaux de recherche de FAIR (English) Accelerating machine learning for computer vision ParlAI: A new software platform for dialog research A novel approach to neural machine translation Expanded fastText library now fits on smaller-memory devices Faiss: A library for efficient similarity search Vid\u00e9os de la page Facebook engineering (english) FAIR Language Understanding Visual Question and Answering Demo Unsupervised Learning Teaching machines to see and understand Interviews vid\u00e9o de l\u2019\u00e9quipe de FAIR paris au sommet \u201cAI for Good\u201c de l\u2019agence des Nations Unies ITU Antoine Bordes, directeur de FAIR Paris Moustapha Ciss\u00e9, chercheur Articles int\u00e9ressants Interview de Yann LeCun sur France Culture sur l\u2019histoire, les champs de recherche et les d\u00e9fis de l\u2019IA Documentaire de Radio Canada sur FAIR Facebook\u2019s race to dominate AI (English) Using AI to help blind people \u2018see\u2019 Facebook (English) How blind people interact with visual content on social networking sites (English) Introducing deeptext: Facebook\u2019s text understanding engine (English)","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/fr\/news\/2018\/01\/facebook-investit-10-millions-deuros-supplementaires-et-double-lequipe-de-facebook-ai-research-paris-pour-accelerer-lintelligence-artificielle-en-france-dici-2022\/","og_site_name":"\u00c0 propos de 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