Résumé :

L’apprentissage automatique a connu un essor considérable ces dernières années et a été appliqué dans de nombreux domaines. Dans cette présentation, nous abordons les travaux menés dans ce cadre, notamment le développement d’approches basées sur des réseaux neuronaux profonds en bioingénierie pour la prédiction de la déformation de microcapsules en écoulement, ainsi qu’en traitement automatique des langues (TAL), à travers la conception d’un modèle de langage spécialisé exploitant des plongements textuels et des architectures neuronales pour l’évaluation automatique des réponses courtes et des questions à choix multiples dans le domaine pharmaceutique.
Plus récemment, l’exploration d’approches efficaces pour la conception d’un grand modèle de langue multimodal (MM-LLM), capable de recevoir et de générer du contenu sous différentes modalités (texte, image, son, vidéo), permettant ainsi de surmonter certaines limites de l’IA générative.
Lien: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_MDIyYWY2ZjYtMmI0My00NTkzLWE4ZGYtMzQ3Y2NiYWM1MzI3%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22967236d1-9003-4f1a-9556-8afe047945f1%22%2c%22Oid%22%3a%229fe8f8b7-30fc-4399-9556-391384e77635%22%7d