Qu’est-ce qu’un algorithme en apprentissage? Demande Stéphane Mallat. Le chercheur propose d'introduire "les outils mathématiques et informatiques fondamentaux nécessaires pour comprendre les grandes questions et défis posés par la modélisation et l’apprentissage en sciences des données."
- Stéphane Mallat mathématicien, professeur d'informatique à l'Ecole normale supérieure
Nouvelle diffusion du 6/03/2018
Quelle est la possibilité de développer des algorithmes automatiques? Comment comprendre les principes mathématiques et la nature des régularités qui gouvernent les algorithmes d’apprentissage? Comment être sûr que ces algorithmes en apprentissage ne se tromperont pas face à un cas qu’ils n’ont jamais analysé et comment comprendre dès lors la nature des régularités sous-jacentes? Pourquoi parler des sciences des données et quels en sont les enjeux? Comment intervient le "mystère de la généralisation" dans ce type d’approche? Que sont les ondelettes? Qu’est-ce qu’un neurone en informatique? Et comment fixe-t-on les paramètres d’un réseaux de neurones?
Ce sont autant de questions en apparence abstraites et mystérieuses, dans lesquelles nous allons entrer aujourd’hui de manière concrète et pédagogique, Stéphane Mallat ayant la passion du partage et de la transmission comme le met en évidence le portrait que Le Monde a consacré au dynamique mathématicien-informaticien. David Larousserie qui l’a rencontré en décembre 2017, dans son bureau de l’Ecole-normale supérieure en pleine préparation de cet état des lieux de ses travaux scientifiques et numériques, de ce rituel de passage qu’est la leçon inaugurale, souligne que le « nouveau poste de Stéphane Mallat au Collège de France ravit l’enseignant-chercheur :
« J’adore raconter la science. C’est une belle idée qu’ici, cette discipline puisse passer directement d’un chercheur à un public curieux. ».
Le journaliste souligne aussi que c’est une nouvelle vie qu’entame Stéphane Mallat, « Au moins la quatrième dans un parcours déjà riche, écrit-il. Pendant la première, il a été enseignant-chercheur. Pendant la seconde, à partir de 2001, entrepreneur. Au cours de la troisième, il est revenu à la recherche. Et commence donc la quatrième, au Collège de France, à la chaire de sciences des données. »
A propos de l'intitulé de la chaire qu'il inaugure, Stéphane Mallat explique et nous retrouverons cette remarque aujourd’hui au cours de son exposé : *« Je tiens au pluriel à sciences car ce domaine est une auberge espagnole, où cohabitent des approches et cultures totalement différentes mais qui s’enrichissent mutuellement, les mathématiques, l’informatique et son nouvel avatar, l’intelligence artificielle, mais aussi la physique ou la biologie avec leurs capacités à modéliser et traiter des données. »* « Les sciences des données ont pour but de répondre à des questions à partir de données ayant un très grand nombre de variables, qu’il s’agisse d’images, de sons, de textes, de données génomiques, de liens dans des réseaux sociaux ou de mesures physiques".
Présentant les enjeux liés à cette nouvelle chaire, le Collège de France met en valeur dans le texte de présentation, le champ grandissant des sciences numériques au sein de l’institution pluriséculaire: *
« L’analyse automatique des données numériques est devenue un enjeu industriel, sociétal et scientifique majeur et doit faire face à la diversification et la multiplication exponentielle de ces données. Après avoir ouvert en 2009 une chaire annuelle Informatique et sciences numériques, puis, en 2012, une chaire Algorithmes, machines et langages1, l’Assemblée du Collège de France a décidé de créer une chaire entièrement consacrée aux sciences des données, domaine fondamental qui non seulement bouleverse des pans entiers de nos économies et de nos sociétés, mais ouvrent aussi de vastes perspectives scientifiques et technologiques. »
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" Le Pr Stéphane Mallat a été nommé titulaire de cette nouvelle chaire. Professeur de mathématiques et d’informatique à l’École normale supérieure, jusqu’en 2017, il a consacré sa recherche aux mathématiques appliquées au traitement du signal et plus récemment à l’étude des algorithmes d’apprentissage et des réseaux de neurones profonds."
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Pour le chercheur très attaché à la créativité de l’interdisciplinarité,*
"La beauté des concepts qui se dégagent s’enracine dans la beauté des correspondances entre des domaines aussi différents que la reconnaissance d'images, la neurophysiologie, la chimie quantique, la cosmologie ou l’économie. Révéler ces correspondances est une des ambitions des mathématiques appliquées".
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Et nous gagnons l’amphithéâtre du Collège de France, le11 janvier 2018 pour la leçon inaugurale de Stéphane Mallat, intitulée "Sciences des données »
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