CHAIRE D'EXCELLENCE PARTENARIAT ENTREPRISE UNIVERSITE GALATASARAY (PEUG)


Objectif du programme :

Le programme de Chaire d’Excellence PEUG a pour objectif principal de promouvoir l’excellence scientifique au sein de l’université en accueillant des enseignants-chercheurs ou des chercheurs de haut niveau d’établissements d’enseignement supérieur et/ou de recherche français. Le programme s’appuie sur un co-financement du Comité Turquie des CCEF afin de rapprocher la recherche à GSÜ aux milieux économiques et sociaux français en Turquie. Par ailleurs, l’accueil des talents scientifiques permet de renforcer la formation à la recherche et par la recherche des étudiants en master ou en doctorat des deux instituts des sciences et de sciences sociales de GSÜ. En outre, ce programme est un moyen pour faire émerger des projets de recherche collaborative sur financement compétitif nationaux, bilatéraux ou européens. 

 

Partenaires du programme : Université de Galatasaray, Ambassade de France, Section Turquie des CCEF (Conseillers du Commerce Extérieur de la France)


Contact pour la participation à ce programme : rbatitallah@gsu.edu.tr



Première Chaire en Intelligence artificielle et science des données 

en partenariat avec Groupama et TAV


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Biographie du Professeur Anne Boyer


Anne Boyer est professeur en informatique à l'Université de Lorraine (France). Elle enseigne essentiellement l'algorithmique, la programmation et les systèmes de recommandation à l'Institut des Sciences du digital, du management et de la cognition (IDMC, institut-sciences-digitales.fr). Anne Boyer est membre du laboratoire LORIA (laboratoire LOrrain de Recherche en Informatique et ses Applications, UMR 7503, www.loria.fr) où elle dirige une équipe de recherche KIWI (Knowledge, Information & Web Intelligence). Son domaine d'activité concerne 1) la modélisation prédictive, prescriptive et explicative du comportement d'un individu en interaction avec un système par analyse automatique des observations numériques disponibles, 2) les systèmes de recommandation. Ses travaux qui relèvent de la fouille de données et du machine learning sont appliqués en particulier dans le domaine de l'éducation, du e-commerce ou de la santé.


Contact : Anne.Boyer@loria.fr


Résumé de la Chaire :

La chaire "Intelligence Artificielle et Sciences des données", cofinancée par l'ambassade de France en Turquie, les groupes TAV-ADP et Groupama, a pour objectif de mettre en place des activités de recherche conjointes en Intelligence artificielle, plus spécifiquement en apprentissage automatique et fouille de données massives et multi-sources, entre les chercheurs de l'Université de Galatasaray, les deux entreprises partenaires de la chaire et l'équipe KIWI du Loria. Un des résultats attendus est le montage de réponses communes au PHC Bosphore ou à des appels européens en 2021, entre autres. Un autre résultat est la définition d'une méthodologie de travail conjointe entreprise/laboratoire, pour la définition de projets de recherche et recherche & développement communs. Enfin, la chaire devra conduire à l'organisation d'événements conjoints (école de printemps, workshop, ...) et la publication d'articles co-signés entre l'Université de Galatasaray et l'Université de Lorraine.

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Deuxième Chaire en Phénoménologie des systèmes d’apprentissage profond 
en partenariat avec AirTies


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Biographie du Professeur Natalie Depraz

Natalie Depraz est une philosophe française née le 13 décembre 1964, spécialiste de philosophie allemande, de phénoménologie et, plus avant, de Edmund Husserl. Elle est Professeure à l’Université de Rouen et Membre Universitaire des Archives-Husserl à l’École normale supérieure (ENS/CNRS).

Elle est l’auteure d’une douzaine ouvrages dont Attention et vigilance, à la croisée de la phénoménologie et des sciences cognitives (2014) et La surprise du sujet. Un sujet cardial (2018), traductrice de nombreux textes de Husserl et de Fink et éditrice d’une vingtaine d’ouvrages collectifs.

À partir de 1995 et jusqu’à la mort de Francisco Varela en 2001, elle travaille en étroite collaboration avec le neurobiologiste, ainsi qu’avec le psychologue Pierre Vermersch, avec lesquels elle écrit A l’épreuve de l’expérience : pour une pratique phénoménologique (2011), paru en anglais dès 2003 sous le titre : On becoming aware. A pragmatics of experiencing.


Contact : natalie.depraz@univ-rouen.fr


Résumé de la Chaire :

Les « réseaux de neurones convolutifs pour l’apprentissage profond » sont des « boîtes noires » qui produisent des prédictions et des artefacts étonnants, sans qu’on puisse en assimiler la logique à nos catégories cognitives et à nos habitudes épistémologiques en matière de relation entre pratique et théorie scientifique. Ces technologies ont comme conditions de possibilités la mise à disposition de très grandes quantités de données numériques et de moyens de calcul très performants, afin de mettre à profit de récentes améliorations d’algorithmes connus depuis les débuts de l’intelligence artificielle pour proposer des prédictions sans produire d’explications en terme d’une quelconque théorie de domaine.


Toutefois, nous manquons encore de représentations adaptées aux mondes propres à ces réseaux apprenants : produire ces « représentations » (quitte à interroger l’usage même de cette notion et à lui substituer celles, plus pragmatiques, d’opération et de génération), en formaliser des théories et les rendre accessibles à des non-informaticiens pose des problèmes scientifiques, technologiques et épistémologiques passionnants. Dans un nombre croissant de cas (perception visuelle, coordination sensori-motrice, mémoire procédurale, contrôle moteur, anticipation, coordination sociale, etc.), il ne semble pas nécessaire de devoir recourir à la propriété de la « représentation mentale » pour produire des explications et des prédictions théoriques. D’autres propriétés non-représentationnelles seront alors invoquées : le couplage entre variables (Tony Chemero), les attracteurs dans un système dynamique (Tim van Gelder,), l’intentionnalité motrice (Hubert Dreyfus, Andy Clarke), la sensibilité à l’information et aux signaux environnementaux (Dan Hutto), les habitudes et le couplage sensori-moteur (Francisco Varela, Ezequiel Di Paolo).


Une approche originale pour travailler ces questions pourrait être de mobiliser la méthode phénoménologique en philosophie.

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