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SUMMARY:Secure Noise Sampling for Differentially Private Collaborative Learning
DESCRIPTION:Inria Montpellier\, St-Priest Campus\, Building 5\, Room 02/124\nMachine Learning in Montpellier\, Theory et Practice – Emmy Fang & Arielle Zhang \nMachine 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. To bridge this gap\, we proposed noise sampling mechanism based on chained table lookups\, which can be implemented inside a secure Multi-Party Computation protocol. Such a method is highly flexible and compatible with various DP mechanisms. Finally\, I will demonstrate an application of the proposed secure noise sampling method in DP collaborative ML training. The empirical results show that our method leads to improved efficiency and model performance compared to distributed DP that needs to account for colluding clients \n            Visio
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SUMMARY:Réduction de la dépendance aux connaissances préalables en acquisition de contraintes
DESCRIPTION:LIRMM (batiment 4 – salle de séminaire)\nAreski Himeur – Thèse AXIAUM (financement ANR) – Sous la direction de Christian Bessiere \nLa 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. \nEn savoir plus sur AXIAUM
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CATEGORIES:Soutenance Thèse
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SUMMARY:STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire - Comparaison de modèles et réduction de dimensions
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nJonathan Dubois – Institut de Science des Données de Montpellier \nVous 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. \nObjectifs :\n• Estimer\, comparer et évaluer différents modèles linéaires.\n• Estimer les composantes principales\, visualiser et interpréter les dimensions pertinentes.\n• Évaluer la pertinence de ces modèles.\n• Identifier les variables pertinentes à partir des résultats de ces modèles. \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA).\n• Notions de base en langage R.\n• Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.0.x)\, des packages nécessaires (indiqués après inscription) et d’un IDE tel que RStudio. \nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une assistance à l’installation des outils.\nUne autre session de formation aborde des méthodes issues du machine learning : régressions régularisées\, arbres et forêts aléatoires. N’hésitez pas à vous inscrire.\nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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SUMMARY:Calcul pour le quantique et quantique pour le calcul
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Amphi 36.01\nMaison du Quantique Occitanie \nOrganisé dans le cadre du projet MOQUM financé par le CNRS dans le cadre du Dispositif de Soutien aux Collaborations avec l’Afrique sub-saharienne porté par le LIRMM en partenariat avec l’IES et l’Université de Strathmore\, ce séminaire s’inscrit en lien avec le projet de Maison du Quantique Occitanie (HQI – France 2030).\n\nIl s’agira d’explorer 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 ? Comment le quantique\, en retour\, bouleverse-t-il nos manières de calculer ?\nInscription\nProgramme
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CATEGORIES:Journée
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SUMMARY:Permanence - Clinique des Données
DESCRIPTION:Distanciel\nInstitut de Science des Données de Montpellier \nLa 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 Bioinformatique et en (Bio)Statistique. \nAfin d’assurer une prise en charge rapide et efficace\, la permanence se découpe en deux parties :\n• Première heure prise de rendez-vous (obligatoire) : nous recevons les personnes ayant pris en rendez-vous sur des créneaux de 15 min pour discuter de leur problématique.\n• Deuxième heure libre accès : suivant la modalité du premier arrivé premier servi. \nBesoin de plus d’information\, n’hésitez pas à nous contacter à l’adresse isdm-clinique[at]umontpellier.fr \nVisio\nInscription
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CATEGORIES:Accompagnement
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SUMMARY:L’IA dans tous ses états : comprendre\, expérimenter\, questionner
DESCRIPTION:Salle Georges Brassens Sète\nRéseau Digi’Thau \nL’IA dans tous ses états : comprendre\, expérimenter\, questionner \nL’intelligence artificielle est aujourd’hui omniprésente. Elle fascine\, interroge\, inquiète parfois — autant qu’elle inspire. Mais au-delà des idées reçues\, qu’est-ce que l’IA concrètement ? Que change-t-elle dans nos vies professionnelles et personnelles ? Et surtout\, comment apprendre à l’utiliser de manière éclairée\, responsable et inclusive ? \nLe réseau Digi’Thau vous donne rendez-vous le mardi 25 novembre 2025\, de 9h à 12h30\, à la Salle Georges Brassens à Sète\, pour un temps fort aussi accessible qu’inspirant autour de l’intelligence artificielle. \nEntre démonstrations\, échanges et expériences concrètes\, les visiteurs pourront plonger au cœur de l’intelligence artificielle : la comprendre\, la tester\, l’interroger. \nDes espaces thématiques inviteront chacun à découvrir les outils d’aujourd’hui et les usages de demain\, à échanger avec des entreprises locales qui l’expérimentent au quotidien\, ou à réfléchir collectivement à cette révolution technologique et à ses impacts — selon son rythme\, ses envies et son niveau de curiosité. \nQue vous soyez professionnel\, curieux\, novice\, sceptique ou passionné\, l’ambition est simple : rendre l’intelligence artificielle compréhensible et accessible à toutes et à tous. \nCet événement est aussi l’occasion de mettre en lumière la médiation numérique du territoire\, portée par les acteurs du réseau Digi’Thau\, qui accompagnent au quotidien les habitants\, les professionnels et les structures dans leurs usages du numérique. \nUne matinée pour regarder l’IA autrement\, en mêlant curiosité\, dialogue et découverte entre experts\, citoyens et curieux. \nInscription
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SUMMARY:L'IA doit-elle être complexe ?
DESCRIPTION:Gazette Café Montpellier\nLes Halles de l’IA \nPour 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\, nous plongerons dans le contenu de cet article\, nous verrons les progrès qu’il a permis\, puis un débat avec le public autour des grandes questions — techniques et/ou philosophiques — qu’il soulève naturellement sera ouvert. La présentation et le débat seront menés autour de 2 experts : Clément Carré (président fondateur de Bionomeex – docteur spécialisé en apprentissage statistique) et Jean Gabriel Ganascia (informaticien et philosophe\, Professeur émérite de Sorbonne Université). Que vous soyez étudiant·e\, enseignant·e\, chercheur·euse ou simplement curieux·se : venez débattre avec nous ! \nPlaces limitées sans réservation. \nArticle
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CATEGORIES:Journal Club IA
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SUMMARY:INFO : Devenir expert en branches avec Git
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nCéline Mandier – Institut de Science des Données de Montpellier \nVenez 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. \nObjectifs de la formation :\n• Définir une branche\n• Créer et gérer des branches\n• Collaborer avec les branches\n• Connaître les bonnes pratiques des branches \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Identifiants académiques\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux\n• Avoir suivi les deux modules précédents\n• Pré-installation de Git \nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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SUMMARY:Permanence - Clinique des Données
DESCRIPTION:Campus Genopolys\, Salle Rotonde\nInstitut de Science des Données de Montpellier \nLa 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 Bioinformatique et en (Bio)Statistique. \nAfin d’assurer une prise en charge rapide et efficace\, la permanence se découpe en deux parties :\n• Première heure prise de rendez-vous (obligatoire) : nous recevons les personnes ayant pris en rendez-vous sur des créneaux de 15 min pour discuter de leur problématique.\n• Deuxième heure libre accès : suivant la modalité du premier arrivé premier servi. \nBesoin de plus d’information\, n’hésitez pas à nous contacter à l’adresse isdm-clinique[at]umontpellier.fr \nInscription
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CATEGORIES:Accompagnement
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SUMMARY:Deep Learning for Species Recognition under High Uncertainty: Application to jellyfish images
DESCRIPTION:Building 5\, 02.124\, Campus St Priest\nMachine Learning in Montpellier\, Theory & Practice – Matthieu de Castelbajac (Univ. Montpellier) \nCitizen 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.
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CATEGORIES:Séminaire
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SUMMARY:IA : Auto-encodeurs
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, A36.03\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nApprofondissez 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. \nUne première partie présentera les notions-clés et la terminologie\, suivie de l’apprentissage de représentations\, puis des différents cas d’usage. Tout au long de la formation\, nous alternerons entre théorie et mise en pratique. \nObjectifs :\n• Comprendre le fonctionnement des auto-encodeurs\n• Définir l’espace latent et son intérêt\n• Savoir ce qu’est l’apprentissage de représentations \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• La connaissance des concepts basiques du deep learning (descente de gradient\, multi-layer perceptron\, fonction de coût/perte\, …) est nécessaire\n• Connaissance basique de Python (et sa syntaxe) pour suivre le cas pratique\n• Compte Google pour un accès à Google Colab\, sauf si vous souhaitez installer le cas pratique en local \nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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SUMMARY:Promouvoir la participation des FEMmes et leur LEADership dans les initiatives de science ouverte
DESCRIPTION:Campus Triolet – Maison des Étudiants\nFEMLEAD – Université de Montpellier \nL’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. Cette session permettra aux participants d’acquérir : les connaissances nécessaires pour identifier et traiter les discriminations fondées sur le genre ; des compétences pour concevoir des projets STEM et de science ouverte inclusifs ; la capacité à développer des stratégies institutionnelles telles que les plans d’égalité de genre. \nInscription
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/promouvoir-la-participation-des-femmes-et-leur-leadership-dans-les-initiatives-de-science-ouverte-test-2/
CATEGORIES:Formations
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SUMMARY:IA : Introduction au Deep Learning
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.06 \nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nPlongez 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. \nObjectifs :\n• Définir le Deep Learning\n• Expliquer le fonctionnement des réseaux de neurones\n• S’initier sur un cas simple \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Notions de code en Python\n• Un compte Google pour un accès à Google Colab \nInscription gratuite \nInscription
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SUMMARY:Seeing the forest and the trees: How hyperspatial drone imagery is revolutionizing tropical canopy studies (ecological focus)
DESCRIPTION:CIRAD Campus Lavalette – Amphi Jacques Alliot – Bâtiment 4\nMachine Learning in Montpellier\, Theory & Practice – Étienne Laliberté (Université de Montréal) \nTropical 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. \nVisio
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SUMMARY:INFO : Initiation à la reproductibilité avec Apptainer
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nÉquipe formation – Institut de Science des Données de Montpellier \nDans 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. \nObjectifs :\n• Introduction à la notion de conteneur / image / Apptainer\n• Installation de Apptainer\n• Exécution d’un conteneur Apptainer \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux \nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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SUMMARY:Permanence - Clinique des Données
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, TD36.317\nInstitut de Science des Données de Montpellier \nLa 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 Bioinformatique et en (Bio)Statistique. \nAfin d’assurer une prise en charge rapide et efficace\, la permanence se découpe en deux parties :\n• Première heure prise de rendez-vous (obligatoire) : nous recevons les personnes ayant pris en rendez-vous sur des créneaux de 15 min pour discuter de leur problématique.\n• Deuxième heure libre accès : suivant la modalité du premier arrivé premier servi. \nBesoin de plus d’information\, n’hésitez pas à nous contacter à l’adresse isdm-clinique[at]umontpellier.fr \nInscription
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SUMMARY:Promouvoir la participation des FEMmes et leur LEADership dans les initiatives de science ouverte
DESCRIPTION:Campus Triolet – Maison des Étudiants\nFEMLEAD – Université de Montpellier \nL’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. Cette session s’adresse aux doctorantes des écoles doctorales de l’UM et permettra aux participantes d’acquérir : les connaissances nécessaires pour identifier et traiter les discriminations fondées sur le genre ; des compétences pour concevoir des projets STEM et de science ouverte inclusifs ; la capacité à développer des stratégies institutionnelles telles que les plans d’égalité de genre. \nInscription
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SUMMARY:Learning from unlearning : how can we design ML systems that aremore trustworthy ?
DESCRIPTION:Amphi Moreau\, B2. Campus St Priest\nMachine Learning in Montpellier\, Theory & Practice – Nicolas Papernot (Univ. Toronto) \nPour 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. \nVisio
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SUMMARY:IA : Auto-encodeurs
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nApprofondissez 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. \nUne première partie présentera les notions-clés et la terminologie\, suivie de l’apprentissage de représentations\, puis des différents cas d’usage. Tout au long de la formation\, nous alternerons entre théorie et mise en pratique. \nObjectifs :\n• Comprendre le fonctionnement des auto-encodeurs\n• Définir l’espace latent et son intérêt\n• Savoir ce qu’est l’apprentissage de représentations \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• La connaissance des concepts basiques du deep learning (descente de gradient\, multi-layer perceptron\, fonction de coût/perte\, …) est nécessaire\n• Connaissance basique de Python (et sa syntaxe) pour suivre le cas pratique\n• Compte Google pour un accès à Google Colab\, sauf si vous souhaitez installer le cas pratique en local \nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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SUMMARY:Recherche SESAME
DESCRIPTION:Amphithéâtre 2\, Bâtiment 2 bis\, 2 Place Pierre Viala Campus La Gaillarde\nSESAME \nLa 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. \nInscription\nEn savoir plus
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SUMMARY:Déjeuner de l'IA
DESCRIPTION:Broc Café\nLes Halles de l’IA \nNous 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.\nLa première consommation est offerte par Les Halles de l’IA. (Le plat reste à la charge des participants.) Places limitées \nInscription
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SUMMARY:STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire - Régressions régularisées\, Arbres et Forêt aléatoire
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 1\, SC1.01\nJonathan Dubois – Institut de Science des Données de Montpellier \nVous 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. \nObjectifs :\n• Estimer et évaluer des modèles linéaires régularisés\, d’arbres et de forêt aléatoire.\n• Identifier les variables pertinentes à partir des résultats de ces modèles.  \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA)\n• Les notions basiques du langage R.\n• Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.4.x)\, des packages nécessaires (indiqués après inscription)\, et d’un IDE tel que RStudio. \nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une assistance à l’installation des outils.\nIl existe une autre session de formation abordant des méthodes statistiques plus traditionnelles : Comparaison de modèles et réduction de dimensions. N’hésitez pas à vous inscrire.\nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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SUMMARY:Ensuring Social Scientific Data Quality and Reproducibility in the Big Data/AI Era: Challenges and Pathways
DESCRIPTION:Salle de séminaire du Bât 4 – Campus Saint Priest\nLIRMM – Prof. Stefan Dietze \nThroughout the last decades\, the social sciences have increasingly adopted novel forms of research data\, e.g. data mined from the web and social media platforms. This together with the recent advances in artificial intelligence (AI) and related areas\, e.g. natural language processing (NLP)\, led to a much more widespread adoption of diverse computational methods\, including techniques from machine learning and\, most prominently\, large language models. However\, increasingly complex computational methods lead to new challenges with respect to transparency\, reproducibility and overall quality of social science research and data\, further elevating an already widely recognised reproducibility crisis. This talk will\, one the one hand\, introduce challenges posed by the use of AI-based methods in social science research. On the other hand\, it will show pathways to address such problems. Examples are works geared towards sharing computational (AI) methods in the social sciences in a reproducible and citable way\, for understanding and tracing adoption of and relations between methods and datasets at large scale\, e.g. in social science research in general (e.g. by mining scientific publications) or novel ways for providing access to sensitive research data in the social sciences (e.g. social media data) to facilitate reproducible research without violating ethical or legal constraints or principles. \nEn savoir plus
URL:https://isdm.umontpellier.fr/event/ensuring-social-scientific-data-quality-and-reproducibility-in-the-big-data-ai-era-challenges-and-pathways-2/
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SUMMARY:INFO : Devenir expert en branches avec Git
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nCéline Mandier – Institut de Science des Données de Montpellier \nVenez 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. \nObjectifs de la formation :\n• Définir une branche\n• Créer et gérer des branches\n• Collaborer avec les branches\n• Connaître les bonnes pratiques des branches \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Identifiants académiques\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux\n• Avoir suivi les deux modules précédents\n• Pré-installation de Git \nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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SUMMARY:La Clinique des Données
DESCRIPTION:Distanciel\nInstitut de Science des Données de Montpellier \nLa 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 Bioinformatique et en (Bio)Statistique. \nAfin d’assurer une prise en charge rapide et efficace\, la permanence se découpe en deux parties :\n• Première heure prise de rendez-vous (obligatoire) : nous recevons les personnes ayant pris en rendez-vous sur des créneaux de 15 min pour discuter de leur problématique.\n• Deuxième heure libre accès : suivant la modalité du premier arrivé premier servi. \nBesoin de plus d’information\, n’hésitez pas à nous contacter à l’adresse isdm-clinique[at]umontpellier.fr \n            Visio\n                        Inscription
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SUMMARY:IA : Large Language Models
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nVenez 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 ! \nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs et de leur fonctionnement. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nObjectifs :\n• Démystifier les modèles de langage\n• Découvrir des façons de les utiliser\n• Saisir leurs limites \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel souhaitable\n• Notions en deep learning (pour la première partie uniquement\, non obligatoire) \nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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SUMMARY:Les langages de programmation : comprendre une diversité
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.08\nMontpellier BioInfo – présenté par Iago Bonnici \nR\, 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. Petit déjeuner offert par les Halles de l’IA.
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SUMMARY:INFO : Premiers pas dans la collaboration avec Git
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nCéline Mandier – Institut de Science des Données de Montpellier \nParticipez 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. \nObjectifs de la formation :\n• Créer et gérer des groupes d’utilisateurs sur la plateforme GitLab\n• Gérer un projet Git\n• Réaliser des pulls avec résolution de conflit de fichiers \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Identifiants académiques\n• Système d’exploitation : Linux ou Windows 10 / 11 avec WSL2\n• Notion de base des commandes Linux\n• Avoir suivi le premier module de Git : Initiation à Git\n• Pré-installation de Git \nVous pouvez venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation\nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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SUMMARY:STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire - Comparaison de modèles et réduction de dimensions
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.07\nJonathan Dubois – Institut de Science des Données de Montpellier \nVous 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. \nObjectifs :\n• Estimer\, comparer et évaluer différents modèles linéaires.\n• Estimer les composantes principales\, visualiser et interpréter les dimensions pertinentes.\n• Évaluer la pertinence de ces modèles.\n• Identifier les variables pertinentes à partir des résultats de ces modèles. \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA).\n• Notions de base en langage R.\n• Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.0.x)\, des packages nécessaires (indiqués après inscription) et d’un IDE tel que RStudio. \nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une assistance à l’installation des outils.\nUne autre session de formation aborde des méthodes issues du machine learning : régressions régularisées\, arbres et forêts aléatoires. N’hésitez pas à vous inscrire.\nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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SUMMARY:Découvrez la Fresque de l‘Équité
DESCRIPTION:1115 Rue Hélène Boucher\, 34130 Mauguio\nJulie Accabat \nEst-ce que le secteur de l’IA est un acteur de l’équité au travail ?\nLe domaine de l’intelligence artificielle cristallise aujourd’hui de nombreuses inégalités :\n• des stéréotypes persistants qui découragent certaines vocations\,\n• des écarts de salaires importants entre femmes et hommes\,\n• une sous-représentation des femmes et minorités dans les équipes techniques et de décision. \n👉 Pour dépasser ces constats et trouver des leviers d’action\, je vous propose de découvrir la Fresque de l’équité : un atelier collaboratif pour sensibiliser\, impliquer et agir à tous les niveaux hiérarchiques. \nEn 3h\, vous pourrez :\n✨ Comprendre les mécanismes des inégalités de genre (carrière\, parentalité\, finance\, VSS\, santé)\n✨ Mettre des mots et partager des situations vécues au quotidien\n✨ Identifier des actions concrètes et réalistes pour améliorer l’équité au travail\n📅 Quand ? Mardi 30 septembre – 9h30 à 12h30\n📍 Où ? Mauguio – 1115 Rue Hélène Boucher\, 34130 Mauguio\n🎟 Atelier gratuit\, places limitées (2 personnes max par entreprise) \nEn savoir plus
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