Institut de Botanique de l’Université de Montpellier Université de Montpellier Le 25 septembre 2025, l’Université de Montpellier réunit la communauté universitaire et ses partenaires pour une journée consacrée au thème « IA et santé – la santé globale à l’ère de l’IA » pour explorer les avancées, les enjeux, les cadres d’expérimentations et les solutions […]
Institut de Botanique de l’Université de Montpellier
Université de Montpellier
À 17h30 avec une conférence du Pr. Michel ROBERT, Université de Montpellier, Chaire partenariale, ISIA-Polytech Montpellier « Responsabilité, Étique et Impact du Numérique », Directeur du CINES. Cette conférence sera suivie à 18h30 du lancement officiel de l’association IA Montpellier Méditerranée à 18h30. Cet événement sera précédé par la journée IA et Santé - La santé globale à l'ère de l'IA.
IA Montpellier Méditerranée
1115 Rue Hélène Boucher, 34130 Mauguio
Julie Accabat
Venez découvrir la Fresque de l’équité - Pour que le secteur de l’IA devienne un acteur de l’équité au travail
IA & Débat
Campus Triolet, Bat 36, SC36.07
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
Campus Triolet, Bat 36, SC36.05
Céline Mandier - Institut de Science des Données de Montpellier
Participez à un atelier pratique dédié à la collaboration avec Git, outil clé pour la gestion, l'intégrité et la traçabilité des projets de recherche. Vous y apprendrez à gérer des projets sur GitLab, organiser des groupes d'utilisateurs et résoudre des conflits lors des pulls.
Git
Campus Triolet, Bat 36, SC36.08
Montpellier BioInfo - présenté par Iago Bonnici
R, Python, Perl, Java, C++, Julia, Rust.. Mais qu’est-ce qui les relie vraiment ? Voici quelques repères pour s’orienter et trouver le bon outil au bon usage.
Campus Triolet, Bat 36, SC36.05
Gino Frazzoli - Institut de Science des Données de Montpellier
Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLM ou Large Language Models, les IA qui se cachent derrière ChatGPT, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM !
IA, LLM, Formation
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
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
Salle de séminaire du Bât 4 - Campus Saint Priest
LIRMM - Prof. Stefan Dietze
Dans le cadre de l’axe transverse IA – Science des données, le LIRMM a le plaisir d’accueillir le Prof. Stefan Dietze(Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, GESIS, HeiCAD, L3S). Résumé : Au cours des dernières décennies, les sciences sociales ont progressivement intégré de nouvelles sources de données issues du web et des réseaux sociaux, ainsi que des méthodes computationnelles de plus en plus complexes, portées par l’essor de l’IA et du traitement automatique du langage naturel. Ces évolutions ouvrent de nouvelles perspectives, mais soulèvent également des défis majeurs en termes de transparence, de reproductibilité et de qualité des données
IA & Experts
Campus Triolet, Bat 1, SC1.01
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 trois approches de Machine Learning pertinentes dans ce domaine : les méthodes de Régression Régularisée (LASSO, Ridge, ElasticNet), les Arbres de Décision et la Forêt Aléatoire.
Analyse Statistique, R, RStudio
Broc Café
Les Halles de l'IA
Nous vous invitons à partager un repas convivial tout en discutant des projets et des dynamiques autour de l’IA sur Montpellier. Ce moment sera aussi l’occasion d’aborder les projets en cours et à venir portés par l’association, ainsi que ceux portés par vos structures. La première consommation est offerte par Les Halles de l'IA, le plat reste à la charge des participants (places limitées).
IA & Débat
Amphithéâtre 2, Bâtiment 2 bis, 2 Place Pierre Viala Campus La Gaillarde
SESAME
La Journée Recherche SESAME est complémentaire aux séminaires mensuels SESAME et est soutenue par le réseau national IN-OVIVE. Cette première édition a pour objectif de permettre aux jeunes chercheuses et chercheurs de présenter l’avancée de leurs travaux dans le domaine de l’IA (apprentissage machine, raisonnement et représentation des connaissances, traitement de la langue, ingénierie des connaissances, … ) en présentiel à l’ensemble de la communauté de recherche montpelliéraine. Sont invitées des présentations de travaux de recherche des doctorant·e·s, post-doctorant·e·s et ingénieur·e·s.
IA & Experts
Campus Triolet, Bat 36, SC36.05
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
Amphi Moreau, B2. Campus St Priest
Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice - Nicolas Papernot (Univ. Toronto)
Pour cette session exceptionnelle du séminaire ML-MTP, nous aurons l'honneur d'accueillir Nicolas Papernot, chercheur de renommée mondiale en IA de confiance et expert des questions de sécurité et de vie privée. Il a été l'un des pionniers de plusieurs axes de recherche majeurs, notamment les attaques adversariales sur les réseaux de neurones et le machine unlearning. Il est titulaire d'une Inria International Chair (2025–2027) associée à l'équipe PreMeDICaL.
IA & Experts
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
LIRMM (batiment 4 - salle de séminaire)
Areski Himeur - Thèse AXIAUM (financement ANR) - Sous la direction de Christian Bessiere
La programmation par contraintes est un paradigme puissant pour résoudre des problèmes combinatoires complexes. Cependant, son adoption est freinée par la difficulté pour les utilisateurs de formuler correctement les contraintes nécessaires pour représenter leur problème. Les travaux présentés lors de cette soutenance s'inscrivent dans le domaine de l'acquisition de contraintes, qui vise à automatiser ce processus de modélisation. Ils proposent de nouvelles solutions pour apprendre automatiquement des réseaux de contraintes à partir d'exemples, sans connaissance préalable du problème. Des perspectives prometteuses incluent l'utilisation de réseaux de neurones comme sources de données pour l'extraction de contraintes.
IA et Experts
Inria Montpellier, St-Priest Campus, Building 5, Room 02/124
Machine Learning in Montpellier, Theory et Practice - Emmy Fang & Arielle Zhang
Machine Learning (ML) models typically benefit from access to large and diverse datasets across different parties. However, privacy concerns often prohibit direct data sharing or centralized data aggregation. To address this, various collaborative training frameworks have been proposed that enable joint model training while adhering to differential privacy (DP), the current golden standard privacy definition. In this talk, I will provide an overview of existing privacy-preserving collaborative ML frameworks, highlighting their core techniques and their limitations.
IA et Experts
