Nom de fichier :
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Inria-1176-THOTH-180sec-FR.mp4
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Titre :
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Mon équipe en 180 secondes : THOTH
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Année :
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2018
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Durée (min) :
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00:03:42
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Publications :
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http://videotheque.inria.fr/videotheque/doc/1176
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Autres versions :
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Master VF : 1176 Master VEN : Autre : Lien externe :
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Lien Equipe-projet :
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Lien Centre de Recherche :
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Mots clés :
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N° master :
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1176
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Durée :
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03 min 42 sec
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IsyTag :
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- automatique
- capable
- chien
- décision
- donnée
- est-ce
- exemple
- IA
- modèle
- prédiction
- système
- THOTH
- vidéo
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Transcription automatiqu :
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Bonjour à tous Je suis Julien Mairal le nouveau responsable de l'équipe THOTH qui s'intéresse à l'apprentissage automatique et à la reconnaissance visuelle Donc l'apprentissage automatique est au coeur de ce qu'aujourd'hui on appelle l'intelligence artificielle Donc qu'est-ce que c'est une IA Une IA c'est un système complexe qui n'est pas forcément à intelligent à proprement parler mais qui est capable d'effectuer des prédictions automatiquement à partir de données observées tout en ayant vu dans le passé une quantité importante de données étiquetées Donc qu'est-ce que cela signifie Ca signifie que si vous donnez par exemple un million d'images de chiens et de chats à un tel système classés à la main Après une phase d'apprentissage ce système serait capable de distinguer de façon très précise un chien d'un chat dans une nouvelle image Donc qu'est-ce que THOTH vient faire dans tout ça THOTH développe de tels modèles de prédiction THOTH est aussi focalisé sur la reconnaissance visuelle dans le sens où nous traitons essentiellement des données d'images de vidéos Mais il se trouve aussi que nos algorithmes de chiens-chats parfois peuvent être adaptés pour traiter d'autres modalités telles que le texte le langage la neuro-imagerie parfois des données génomiques Et naturellement on peut se retrouver à collaborer avec des chercheurs d'autres disciplines ce qui est aussi très enrichissant Donc pour en revenir à ces modèles de prédiction ce que nous cherchons à faire c'est les rendre plus performants et moins gourmands en données labellisées Il est par exemple parfaitement dommageable que nous ayons eu recours à une armée d'annotateurs pour être capable de distinguer un chien d'un chat Peut-on aussi rendre ces modèles plus robustes et plus fiables dans le sens où nous souhaitons que le système de vision de votre future voiture peut-être autonome soit capable de distinguer quelques soient les conditions un piéton de par exemple un passage piéton ce qui pourrait être relativement gênant Par ailleurs il devient aussi de plus en plus urgent de mieux comprendre les décisions automatiques qui sont faites par ces systèmes de décision - ces algorithmes qui prennent des décisions sans forcément nous demander notre avis et qui peuvent avoir un impacter notre vie Donc on souhaite rendre ceci plus interprétable donc quelques exemples concrets applicatifs Ici un système d'IA qui est capable de générer du texte - étant donné un clip vidéo avec un système d'attention qui va expliquer à quelle partie de l'image se réfère chaque mot Par exemple ici a couple of elephants standing in a field En bas man flying a kite on a beach Donc autre exemple de système d'IA la segmentation sémantique donc être capable en temps réel de labéliser chaque pixel d'une scène Par exemple sur la droite être capable de dire que la partie verte correspond à un sofa la partie violette correspond à un chien et caetera Donc on a aussi une partie des activités qui sont plus liées à l'activité humaine Par exemple ici un système qui est capable de modéliser la pose d'un individu en trois dimensions à partir d'un clip vidéo Et après lorsqu'on a aussi un peu de temps libre on peut aussi s'adonner à des activités un peu plus artistiques avec des systèmes qui vont apprendre à partir d'une base de données de peinture des différents styles et être capable ensuite d'effectuer différentes manipulations de façon automatique J'ai un peu triché je sais que la vidéo dure plus longtemps que 180 secondes Mais je vais pouvoir vous laisser pour conclure la dernière vidéo de Grenoble Voilà
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