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Permanence - Clinique des Données
28 octobre 2025    
14 h 00 min - 16 h 00 min
Campus Triolet, Bat 36, TD36.317 Institut de Science des Données de Montpellier ‎ La Clinique des données est un service mis en place par l’ISDM afin de porter assistance à la communauté scientifique sur des thématique liées aux données. Ainsi, toute personne ayant une problématique, une question, un bug est la bienvenue lors des permanences de ce service. Vous serez accueilli par des experts en IA, en (Bio)Informatique et en (Bio)Statistique. ‎ Accompagnement, Assistance
INFO : Initiation à la reproductibilité avec Apptainer
30 octobre 2025    
13 h 15 min - 16 h 15 min
Campus Triolet, Bat 36, SC36.05 Équipe formation - Institut de Science des Données de Montpellier ‎ Dans cet atelier pratique, découvrez la reproductibilité avec Apptainer (Singularity), un outil de conteneurisation incontournable pour créer des environnements informatiques afin de reproduire vos résultats en toutes circonstances et sur toutes les machines. Grâce à lui, vous pourrez encapsuler vos logiciels et leurs versions dans une "boîte" exportable, garantissant des résultats reproductibles, quel que soit le système utilisé. ‎ Apptainer, Reproductibilité, Conteneurisation
Seeing the forest and the trees: How hyperspatial drone imagery is revolutionizing tropical canopy studies (ecological focus)
CIRAD Campus Lavalette - Amphi Jacques Alliot - Bâtiment 4 Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice - Étienne Laliberté (Université de Montréal) ‎ Dans le cadre des échanges Inria–IVADO, nous aurons le plaisir d’accueillir à Montpellier du 3 au 14 novembre 2025, Étienne Laliberté, professeur titulaire au Département des sciences biologiques de l'Université de Montréal et membre académique associé au Mila (Institut québécois d'intelligence artificielle). ‎ IA et Experts
IA : Introduction au Deep Learning
4 novembre 2025    
14 h 00 min - 16 h 30 min
Campus Triolet, Campus Triolet, Bat 36, SC36.06 Gino Frazzoli - Institut de Science des Données de Montpellier ‎ Plongez au cœur de l'intelligence artificielle avec les bases du Deep Learning. Une première partie vous apportera notions-clés et terminologie nécessaires pour comprendre et suivre le cas pratique proposé : la classification de deux espèces. ‎ Deep Learning, IA, Classification
Seeing the forest and the trees: How hyperspatial drone imagery is revolutionizing tropical canopy studies (ecological focus)
Amphi Jacques Alliot, Building 4, CIRAD Campus Lavalette Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice - Étienne Laliberté (Univ. Montréal / MILA) Tropical forests hold the majority of terrestrial plant carbon and biodiversity, but they are being altered with climate change. However, we do not know how the vast majority of tropical tree species are responding to climate change and other stressors because traditional field-based approaches cannot collect sufficiently large sample sizes for most species. As part of the winning team of the XPRIZE Rainforest competition, we have developed an AI solution using drone imagery that can greatly accelerate the mapping of tropical trees. The drone hardware needed is affordable and readily accessible to researchers and conservation agencies. In this talk, I will present this technology, which I will argue has the potential to revolutionize tropical forest science, conservation, and restoration. I will talk about the opportunities, as well as some challenges that need to be addressed to unlock the potential of this technology for tropical canopy studies. Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice
Promouvoir la participation des FEMmes et leur LEADership dans les initiatives de science ouverte
Campus Triolet - Maison des Étudiants FEMLEAD - Université de Montpellier ‎ L’équipe du projet FEMLEAD vous invite à participer à une session de formation sur les pratiques d’égalité de genre dans la science ouverte via notre Virtual Learning Lab. ‎ Femmes, STIM
IA : Auto-encodeurs
12 novembre 2025    
13 h 15 min - 15 h 45 min
Campus Triolet, Bat 36, A36.03 Gino Frazzoli - Institut de Science des Données de Montpellier ‎ Approfondissez vos connaissances en Deep Learning à travers le prisme des auto-encodeurs, une technique encore aujourd’hui mise en œuvre dans l’industrie pour la compression de données et la détection d’anomalies. IA, DeepLearning, Formation
Deep Learning for Species Recognition under High Uncertainty: Application to jellyfish images
Building 5, 02.124, Campus St Priest Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice - Matthieu de Castelbajac (Univ. Montpellier) ‎ Citizen science records are a valuable source of biodiversity data, and even more essential to help track mobile marine species like jellyfish. However, these records can be highly uncertain, containing many potential errors and biases. They are typically validated by experts, which is impractical at scale. Although deep learning methods for automatic validation have shown promising results, they fail to account for the uncertainty present in both the input data and their predictions. Here, we present a semi-automated method to support record validation at scale while providing strong statistical guarantees, including for highly uncertain citizen science records. ‎ IA et Experts
Seeing the forest and the trees: How hyperspatial drone imagery is revolutionizing tropical canopy studies (CS focus)
Amphi Moreau, Building 2, St Priest campus Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice - Étienne Laliberté (Univ. Montréal / MILA) Tropical forests hold the majority of terrestrial plant carbon and biodiversity, but they are being altered with climate change. However, we do not know how the vast majority of tropical tree species are responding to climate change and other stressors because traditional field-based approaches cannot collect sufficiently large sample sizes for most species. As part of the winning team of the XPRIZE Rainforest competition, we have developed an AI solution using drone imagery that can greatly accelerate the mapping of tropical trees. The drone hardware needed is affordable and readily accessible to researchers and conservation agencies. In this talk, I will present this technology, which I will argue has the potential to revolutionize tropical forest science, conservation, and restoration. I will talk about the opportunities, as well as some challenges that need to be addressed to unlock the potential of this technology for tropical canopy studies.,, Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice
Permanence - Clinique des Données
13 novembre 2025    
14 h 00 min - 16 h 00 min
Campus Genopolys, Salle Rotonde Institut de Science des Données de Montpellier ‎ La Clinique des données est un service mis en place par l’ISDM afin de porter assistance à la communauté scientifique sur des thématique liées aux données. Ainsi, toute personne ayant une problématique, une question, un bug est la bienvenue lors des permanences de ce service. Vous serez accueilli par des experts en IA, en (Bio)Informatique et en (Bio)Statistique. ‎ Accompagnement, Assistance
INFO : Devenir expert en branches avec Git
18 novembre 2025    
13 h 15 min - 16 h 15 min
Campus Triolet, Bat 36, SC36.05 Céline Mandier - Institut de Science des Données de Montpellier ‎ Venez assister à un atelier pratique pour maîtriser la gestion des branches avec Git, un outil essentiel pour une collaboration efficace en recherche. Vous apprendrez à créer, gérer et utiliser les branches selon les bonnes pratiques pour optimiser le travail en équipe. ‎ Git, Collaboration, Projets
L'IA doit-elle être complexe ?
20 novembre 2025    
17 h 30 min - 19 h 00 min
Gazette Café Montpellier Les Halles de l'IA ‎ Pour célébrer ce début de XXIᵉ siècle, la célèbre revue Nature a dévoilé la liste des dix articles scientifiques les plus cités au monde. Quatre concernent directement l’intelligence artificielle, et en première position on trouve « Deep Residual Learning for Image Recognition », plus connu sous le nom de ResNet. Ce qui est surprenant, c’est que cet article fondateur n’est pas, techniquement, d’une complexité extrême. Et pourtant, il a bouleversé, et encore maintenant, la recherche en IA et ouvert la voie à d’innombrables avancées. Alors, faut-il que l’IA soit forcément complexe pour être révolutionnaire ? Lors de cette conférence/débat... ‎ IA et Débat
L’IA dans tous ses états : comprendre, expérimenter, questionner
25 novembre 2025    
9 h 00 min - 12 h 30 min
Salle Georges Brassens Sète Réseau Digi'Thau L’IA dans tous ses états : comprendre, expérimenter. Le réseau Digi’Thau vous donne rendez-vous le mardi 25 novembre 2025 à Sète. InclusionNumérique, APIJE, Sète, BassinDeThau
Permanence - Clinique des Données
25 novembre 2025    
14 h 00 min - 16 h 00 min
Distanciel Institut de Science des Données de Montpellier ‎ La Clinique des données est un service mis en place par l’ISDM afin de porter assistance à la communauté scientifique sur des thématique liées aux données. Ainsi, toute personne ayant une problématique, une question, un bug est la bienvenue lors des permanences de ce service. Vous serez accueilli par des experts en IA, en (Bio)Informatique et en (Bio)Statistique. ‎ Accompagnement, Assistance
Calcul pour le quantique et quantique pour le calcul
26 novembre 2025    
15 h 00 min - 17 h 00 min
Campus Triolet, Amphi 36.01 Maison du Quantique Occitanie Organisée dans le cadre du projet Maison du quantique Occitanie (HQI – France 2030), cette journée explore les liens entre algorithmie, science des données et physique quantique. Comment les outils du calcul classique contribuent-ils à concevoir les technologies quantiques de demain ? Et comment le quantique, en retour, bouleverse nos manières de calculer ? Quantum, HPC, QuantumComputing, Innovation
STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire - Comparaison de modèles et réduction de dimensions
Campus Triolet, Bat 36, SC36.05 Jonathan Dubois - Institut de Science des Données de Montpellier ‎ Vous tentez d’étudier un processus sans a priori spécifique et vous avez mesuré un nombre important de variables que vous pensez potentiellement impliquées. Comment trier et garder l’information pertinente ? Venez découvrir deux approches statistiques traditionnelles pertinentes dans ce domaine : la comparaison de modèles et les méthodes de réduction de dimensions. ‎ Analyse Statistique, R, RStudio
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