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SUMMARY:L'IA\, le cerveau et nous\, où en est l'intelligence artificielle aujourd'hui ?
DESCRIPTION:Conférence “L’IA\, le cerveau et nous : où en est l’intelligence artificielle aujourd’hui ?” jeudi 2 octobre dans le cadre du cycle de conférences Université ouverte 2025-2026 et de l’ouverture de la Fête de la science. \nL’intelligence artificielle (IA) est désormais au cœur de nos sociétés. Mais de quoi s’agit-il exactement ? D’abord\, qu’est-ce que notre propre intelligence ? Les connaissances en sciences cognitives humaines et animales permettent de mieux comprendre les points forts et faibles des technologies de l’IA. En s’appuyant sur les applications robotiques actuelles\, Philippe Gaussier\, professeur des universités à CY Cergy Paris Université et chercheur au laboratoire ETIS\, met en évidence l’importance de connaître nos propres mécanismes cognitifs si l’on veut espérer\, un jour\, comprendre ce qu’est notre intelligence et créer des IA capables d’interagir réellement avec nous. \nCette conférence inaugure la Fête de la science 2025 de CY Alliance. Cette séance débute par la remise des prix de la “médiation et de la vulgarisation scientifique” et le prix “Des Femmes et des sciences” de CY Alliance. Elle se clôture par un moment convivial pour l’ouverture de la Fête de la science. \nInformations pratiques \n\nJeudi 2 octobre à 18h00\, site universitaire des Chênes. (accès aux parkings de l’université pour les personnes qui ont réservé leur place à la conférence)\nEntrée gratuite\n\nhttps://www.cyu.fr/campus/campus-culturel/saison-culturelle/cerveau-intelligence-artificielle
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SUMMARY:De l'animal au robot : que nous apprend le cerveau ?
DESCRIPTION:De l’animal au robot : que nous apprend le cerveau ?\nEt si des robots pouvaient nous aider à percer les mystères de notre propre cerveau ? En modélisant nos mécanismes cognitifs et les émotions\, la recherche en neuro cybernétique ouvre des pistes inédites pour comprendre les mécanismes qui régulent le cerveau et sont impliqués dans certaines maladies mentales… ou encore pour imaginer des machines plus autonomes. \nPhilippe Gaussier\, professeur des universités\, membre de l’équipe Neurocybernétique d’ETIS\, interviendra lors de la conférence “Sommes-nous vraiment intelligents ?” à l’occasion de la Nuit de la science\, organisée le vendredi 3 octobre au Musée des Arts et Métiers (Paris). \nPlus d’informations : https://echappeesinattendues.cnrs.fr/event/sommes-nous-vraiment-intelligents/ \n 
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SUMMARY:IA : du rêve à la réalité\, où en est-on ?
DESCRIPTION:Siorée-débat animée par Philippe Gaussier\, professeur des universités\, membre de l’équipe Neurocybernétique de ETIS. \nL’intelligence artificielle n’est pas une nouveauté. Bien que les médias en parlent comme d’une “révolution” récente\, ce domaine existe depuis les années 1940. Mais alors\, pourquoi ce boom de l’IA aujourd’hui ? Et surtout\, les outils actuels sont-ils vraiment à la hauteur de leurs promesses ? \nNous allons revenir brièvement sur les origines de l’IA pour mieux comprendre son évolution. Puis\, nous explorerons certaines applications concrètes\, notamment pour la robotique\, la conduite de véhicules autonomes sur route et dans les champs ou encore pour des applications d’agriculture de précision. \nNous comparerons les systèmes d’IA actuels à ce que nous savons de notre cerveau. Cette perspective nous aidera à saisir les limites des techniques actuelles et pourquoi la création d’une “véritable” intelligence artificielle n’est pas pour demain. En effet\, les sciences cognitives ont encore un long chemin à parcourir pour percer les mystères de notre esprit. \nDans le cadre des Rencontres scientifiques du Perchay “Balade entre le passé et l’avenir”\, salle des fêtes du Perchay (Val-d’Oise)
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SUMMARY:Conférence : Les nouveaux paradigmes de calcul
DESCRIPTION:Marwen Belkaid (équipe Neurocybernétique) intervient dans la conférence “Les nouveaux paradigmes de calcul” organisée par le CNRS le 8 octobre 2025 à Paris. \nTitre : Rencontre entre neuroscience\, informatique et robotique autour de la modélisation neurocomputationnelle de la prise de décision \nRésumé : Quels principes computationnels tirés du calcul neuronal pourraient guider les systèmes intelligents de demain ? Cette présentation s’intéresse particulièrement aux modèles de prise de décision et ce qu’ils peuvent nous apprendre sur la conception d’agents autonomes. La modélisation neurocomputationnelle permet de mettre en lumière des principes fondamentaux dans la manière dont le cerveau résoud des problèmes de prise de décision. Dans l’approche neurorobotique\, l’implémentation des modèles sur robot permet de les confronter à la réalité du monde physique. En somme\, cette rencontre entre neuroscience\, informatique et robotique constitue une opportunité pour imaginer de nouveaux systèmes neuro-inspirés et identifier les défis à relever dans le domaine du calcul neuromorphique. \n 
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SUMMARY:ETIS Seminar - Balancing Imbalanced Classification Problems: An Adjustment to the k-Nearest-Neighbor Classifier
DESCRIPTION:On Thursday October 16th at 15h30\, Prof. Arthur Zimek\, Southern Denmark University will give a seminar at the amphitheater E1\, building E (St. Martin). The presentation is expected to last about 45min. Professor Zimek is visiting ETIS for the period of 14-17 October; do not hesitate to contact him if you wish to meet with him. \nTitle: Balancing Imbalanced Classification Problems: An Adjustment to the k-Nearest-Neighbor Classifier\nAbstract: Fairness and bias issues in classification are particularly prevalent when the numbers of examples for different classes are out of proportion. In machine learning this is known as the problem of imbalanced classification. While it is well known that recall rather than precision is the performance measure to optimize in imbalanced classification problems\, most existing methods that adjust for class imbalance do not particularly address the optimization of recall. In this talk\, we discuss an elegant and straightforward variation of the k-nearest-neighbor classifier to balance imbalanced classification problems internally in a probabilistic interpretation and show how this relates to the optimization of the recall. \nArthur Zimek\, Southern Denmark University\, Dr. rer. nat. habil.\nHead of Section\, Professor\, Data Science\nDepartment of Mathematics and Computer Science\nUniversity of Southern Denmark (SDU) \nShort Bio:\nArthur Zimek is Full Professor and Head of the Data Science and Statistics section in the Department for Mathematics and Computer Science (IMADA) at University of Southern Denmark (SDU)\, in Odense\, Denmark. Previous positions were are LMU Munich\, Germany\, TU Wien\, Austria\, and University of Alberta\, Edmonton\, Canada. Several awards include the ”SIGKDD Doctoral Dissertation Award (runner-up)” in 2009\, the ”Best Demonstration Paper Award” at SSTD 2011\, the ”Best Research Paper Award” at SDM 2024\, and a listing in the ACM Computing Reviews ”21st Annual Best of Computing” (2016). His research interests include ensemble techniques for unsupervised learning\, clustering\, outlier detection\, high dimensional data\, and explainable AI\, developing data mining methods as well as evaluation methodology. He serves as associate editor for the Springer Data Mining and Knowledge Discovery journal and the Springer Machine Learning journal. \n  \n  \n 
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LOCATION:CY Cergy Paris Université – St-Martin -amphi E1\, 2 avenue Adolphe-Chauvin\, Pontoise\, 95300\, France
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