Séminaire Donnees et APprentissage ArtificielRSS

Techniques d'apprentissage pour la Perception (par la) Machine


18/02/2019
Intervenant(s) : Brahim Chaib-draa (IFT (Laval, Canada))
La perception (par la) machine (Machine Perception) vise à concevoir des systèmes informatiques capables d'acquérir des percepts de l'environnement comme le ferait un humain lorsqu'il utilise ses sens pour être en lien avec son environnement. Dès lors de tels systèmes seraient capable de voir, de toucher, d'entendre, de sentir, etc.
Les travaux que je compte présenter dans ce séminaire se situent dans ce contexte et couvrent les aspects i) de reconnaissance de places; ii) de prise d'objets; iii) d'identification et de rangement d'objets, iv) de reconnaissance de texture par le toucher, et iii) d'évaluation de situation.
Pour chacun de ces aspects, je compte donner un aperçu des algorithmes d'apprentissage utilisés, les résultats expérimentaux obtenus ainsi que les travaux futurs envisagés.
Parallèlement à ces travaux, nous menons des recherches plus en lien avec l'apprentissage machine en particulier les aspects de généralisation, d'apprentissage multimodal et multitâche et d'utilisation des tenseurs. Si le temps le permet je donnerai un bref aperçu de ces recherches.
**Bio**
Brahim Chaib-draa a fait ses études d'ingénieur à Supélec (Paris) et a ensuite travaillé au Centre de recherche d'EDF Chatou. Il s'est ensuite orienté vers l'enseignement et la recherche après avoir obtenu un doctorat à Valenciennes. Depuis 1990, il est Professeur au département d'informatique et de génie logiciel à L'Université Laval (Québec-ville, Canada). Durant sa carrière il a effectué des séjours au DFKI (Allemagne), à L'INRIA et au LORIA (France), Chez AT&T (USA) et dernièrement à RIKEN (Japon). Il est membre sénior IEEE et membre de ACM.
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benjamin.piwowarski (at) nulllip6.fr
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