La
série de séminaires de recherche organisée par le centre de recherche
sur l'intelligence artificielle réunit des professeurs, des doctorants,
des boursiers postdoctoraux et des alumni pour des discussions approfondies menées par des universitaires reconnus sur la manière dont l'intelligence artificielle crée une valeur commerciale, éthique et sociétale.
L'objectif de cette série est de stimuler la recherche
interdisciplinaire, les interactions à l'échelle du campus et le
networking.
Conférence - Economic Statecraft and Industrial Policy
Cet événement est organisé par Berkeley APEC Study Centre en collaboration avec SKEMA Centre for AI et d'autres centres de recherche partenaires.
Date: 21-22 septembre 2023
Lieu: University of California Berkeley
Date: 28 septembre 2023
Heure: 12h - 13h30 CET
Lieu: salle 3.216 et en ligne
Prof. Nisreen Ameen,
Senior
Lecturer en Marketing Digital & Co-directrice de la "Digital
Organisation and Society Research Centre" Royal Holloway – University of
London Animateurs du panel : Ingrid Dufour Bonami - Medical digital lead EMEA Bayer, participe comme Co-lead of the Health Group for Impact AI et Marc Simon, Health Manager for French Local Authority, Member of Health Group for Impact IA
Synopsis: La
transformation numérique est souvent considérée comme une initiative à
l'échelle de l'organisation décrivant une forme holistique de
transformation de l'entreprise rendue possible par les systèmes
d'information. Néanmoins, malgré la référence croissante à la
littérature académique et pratique sur les investissements dans la
transformation numérique, des études récentes ont montré que les
initiatives de transformation numérique ne sont pas toujours orientées
stratégiquement ni clairement définies, en particulier dans le contexte
de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA). Ce projet visait à
examiner le processus par lequel les organisations passent pour
atteindre la scalabilité dans l'utilisation de l'IA, dans leur tentative
d'adopter la numérisation ; et comment cela affecte l'innovation de
nouveaux produits et services. En particulier, nous voulions comprendre
comment une organisation mondiale aborde la transformation numérique,
notamment dans le cas de l'IA, et identifier les mécanismes spécifiques
qui sont adoptés à des fins de scalabilité. Le projet est fondé sur un
partenariat académique-industriel, avec une entreprise pharmaceutique
mondiale.
Date: 23-24 novembre, 2023
Synopsis :
Les récents développements en matière de numérisation, d'informatique,
de robotique et d'IA ont permis une innovation technologique à une
échelle sans précédent, y compris dans les services publics et
commerciaux. Actuellement, les décisions relatives à la manière dont les
systèmes automatisés doivent remplacer ou compléter les services
existants, et au moment où ils doivent le faire, sont dictées par les
avancées technologiques plutôt que par les demandes de la société.
L'implication des citoyens dans le débat sociétal et les processus de
prise de décision concernant les services automatisés renforcerait le
contrôle et l'adoption par le public. À cette fin, EPURAI cherche à
rassembler des perspectives théoriques et empiriques sur la manière dont
les citoyens peuvent participer aux processus de conception des
services automatisés (co-ingénierie) et à l'élaboration des politiques (co-gouvernance).
Nous nous concentrons sur la manière dont le public peut être impliqué
dans l'élaboration de règles et de réglementations pour le déploiement
de systèmes intelligents et de robots dans le contexte des services
publics et commerciaux.
Date: 11 janvier 2024
Heure: 12h - 13h30 CET
Lieu: salle 3.216 et en ligne
Prof. Vanessa Nurock,
Professeure des Universités au Département de Philosophie, Directrice adjointe du CRHI,
Université Côte d’Azur Animateurs du panel : Adrien Vansteelant - Development Manager SKEMA Ventures et Ludovic Dibiaggio, Professeur d'Economie, SKEMA Business School
Synopsis : During the early stages of technological development, it is easy to control or modify the technology but difficult to predict the impacts of the new technology. On the contrary, in the late stages of technological development, the impacts of the technology are easily assessed but it becomes difficult to modify the technology. This ‘dilemma of Collingridge’ is commonly considered as one of the best ways to figure out the impossible task of AI Ethics. However, these last years have seen the emergence of Ethics by Design for AI. I will suggest that this dilemma could and should be exited thanks to an Ethics by Design of AI which (i) situates ethics at every step of the process, (ii) relies on a reflective equilibrium between theory and practice, (iii) relies on a care approach and not only a risk approach.
Date : 20 février 2024
Heure : 12h - 13h30 CET
Lieu : Campus Grand Paris, salle 3.216 et en ligne
Animateur du panel : Gwendal Bihan - Co-founder & CEO of Axionable, Board Member & VP of Impact AI
Synopsis : In the seminar 'Three Perspectives on AI in Business: Innovation, Growth, and Sustainability,' we'll explore the multifaceted impact of AI in business, based on studies from the Digital+Sustainable Innovation Lab. We discuss when to use AI or HI in the innovation process, using empirical evidence from the platform Venturely to show how AI-based innovation processes support and accelerate innovation. I examine how European scaleups use generative AI in their growth trajectory, highlighting key strategies and outcomes. Lastly, I present a balanced view on the opportunities and risks of AI in business, offering a framework for analyzing digital sustainability. This seminar aims to provide actionable insights into how AI can be effectively integrated into business practices and potential avenues for future research.
Date: 14 mars 2024
Heure: 12h - 13h30 CET
Lieu: ampus Grand Paris, salle 3.216 et en ligne
Synopsis : Despite the scientific consensus on climate change, drastic uncertainties remain. Crucial questions about regional climate trends, changes in extreme events, such as heat waves and mega-storms, and understanding how climate varied in the distant past, must be answered in order to improve predictions, assess impacts and vulnerability, and inform mitigation and sustainable adaptation strategies. Machine learning can help answer such questions and shed light on climate change. I will give an overview of our climate informatics research, focusing on challenges in learning from spatiotemporal data, along with semi- and unsupervised deep learning approaches to studying rare and extreme events, and precipitation and temperature downscaling.