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SUMMARY:Nouveaux défis et opportunités pour l'apprentissage symbolique\, Céline Rouveirol\, Professeure à l'Université Paris 13
DESCRIPTION:L’apprentissage symbolique : eh oui\, figurez-vous que\, même à l’heure du ChatGPT et autres grands modèles de langage\, on peut aussi faire de l’apprentissage sans réseaux de neurones\, sans produits scalaires\, sans centaines de milliards de paramètres ! Cette approche existe depuis longtemps\, et nous en découvrirons toutes les spécificités et ses récents progrès. \nTitre de l’exposé : Nouveaux défis et opportunités pour l’apprentissage symbolique \nRésumé : \nCéline Rouveirol a introduit la problématique d’actualité de l’explicabilité de modèles d’apprentissage -une question souvent posée à propos des systèmes à base de neurones- et après un bref état de l’art\, s’est concentrée sur ses travaux récents qui visent à utiliser la Programmation Logique Inductive pour l’explication de « trajectoires »\, par exemple dans des jeux comme le bridge. Ces travaux sont en collaboration avec la société Nukkai qui développe une IA championne de bridge qui a récemment surpassé huit champions du monde. \nL’Intervenante : \nCéline Rouveirol est Professeure à l’Université Paris 13\, elle a dirigé près d’une dizaine de thèses sur le thème de l’apprentissage automatique. Elle a dirigé l’équipe A3 « Apprentissage Artificiel et Applications »  du laboratoire LIPN. Elle a été directrice adjointe et membre du conseil de l’Institut Galilée. Elle est membre élue du comité d’experts de la section 27 de l’Université Paris 13 et membre élue au conseil d’administration de l’association Française de l’IA (AFIA). Elle a été co-présidente de l’APIA (Conférence Française des Applications de l’IA). \n 
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