L'intelligence artificielle à l'ETH Zurich
L'intelligence artificielle touche de plus en plus notre quotidien. Elle transforme également la recherche. Consciente de sa responsabilité, l'ETH Zurich encourage l'innovation et la confiance dans cette technologie en plein essor.
Contenu
- ETH AI Center
- Augmentation du nombre d'étudiants en IA
- Diversité des spin-offs de l'ETH dans le domaine de l'IA
- Intelligence artificielle et apprentissage automatique
- L'IA dans le magazine de l'ETH Globe
- Coopération internationale en IA
- Recherche en IA
- Actualités ETH sur l'apprentissage automatique et l'IA
Les applications et les méthodes de l'intelligence artificielle (IA) sont aujourd'hui de plus en plus visibles et présentes dans le quotidien de la science, de l'économie et de la société. Dans ce contexte, l'IA et l'apprentissage automatique n'ont pas seulement un impact sur les utilisateurs privés et les processus industriels, mais ils modifient également la manière dont les chercheurs et les ordinateurs se partagent le travail (cf. encadré ci-dessous).
En principe, l'IA peut élargir les méthodes dans chaque domaine de recherche. En conséquence, l'IA et l'apprentissage automatique sont aujourd'hui largement ancrés dans l'enseignement, la recherche et le transfert de savoir à l'ETH Zurich.
Innover en reliant les domaines de recherche
La force de l'ETH Zurich en matière d'IA consiste à
- dans l'excellente recherche fondamentale sur la théorie et les méthodes de l'IA en mathématiques, statistiques, informatique, technologies de l'information et sciences des données, avec un accent sur les méthodes basées sur l'apprentissage.
- dans l'excellence de la recherche de pointe appliquant l'IA et dans la qualité de l'infrastructure. Les applications de l'IA existent aujourd'hui dans des domaines de recherche aussi variés que les sciences naturelles, l'ingénierie, la robotique, la santé, la fabrication, le climat, l'environnement, l'énergie, la mobilité, l'architecture, la construction, le design, la société, le droit ou la politique de sécurité.
La combinaison de l'excellence dans les fondements de l'IA et de la recherche de pointe dans les disciplines contient un énorme potentiel pour des méthodes d'IA innovantes qui sont à la fois fiables, explicables et dignes de confiance.
ETH AI Center - le point de contact pour les questions d'IA
S'appuyant sur ses atouts actuels, l'ETH Zurich a ouvert l'ETH AI Center en octobre 2020 : L'ETH AI Center se veut un précurseur de systèmes d'IA fiables, largement accessibles et inclusifs au profit de la société.
Le site ETH AI Center met en réseau des chercheurs de l'ETH en théorie et méthodes d'IA avec des chercheurs de l'ETH qui développent l'IA pour leur domaine ou étudient les effets de l'IA. Avec la participation de 29 chaires dans un premier temps, des locaux propres et de nouveaux programmes de bourses, la position forte de l'ETH Zurich dans la recherche de cette technologie clé est consolidée.
L'ETH AI Center s'associera aux meilleures institutions de recherche en IA en Europe et au-delà, afin d'accélérer les progrès, de soutenir les start-up et les collaborations dans l'industrie et de promouvoir la prochaine génération de chercheurs en IA, de dirigeants et d'entrepreneurs. L'ETH AI Center fait partie du réseau européen de l'IA. page externeELLIS et une plateforme de dialogue entre la science, l'économie, la politique et la société.
L'ETH AI Center
En tant que n?ud central de l'ETH Zurich pour l'intelligence artificielle, l'ETH AI Center réunit des chercheurs qui travaillent sur les bases, les applications et les effets de l'intelligence artificielle à travers tous les départements.
Visitez le site web du centre
Contact
ETH AI Center
Rue de l'Université 6
CAB E 73.1
8092 Zurich
Suisse
Le nombre d'étudiants de l'ETH reflète l'importance accrue de l'IA : alors que seuls quelques centaines d'étudiants suivaient un cours sur l'apprentissage automatique et les méthodes d'IA en 2012/13, ils sont désormais près de quatre mille. "Introduction to Machine Learning" est le cours le plus fréquenté. Dans chaque département de l'ETH, il y a des étudiants qui suivent des cours d'IA.
Depuis 2017, l'ETH répond à cette demande par un centre supplémentaire. Master en science des données et un DAS en science des données en sciences des données.
D'une manière générale, les spin-offs de l'ETH issues du domaine des TIC (technologies de l'information et de la communication) représentent une part importante et récemment en forte croissance du nombre de spin-offs de l'ETH nouvellement créées.
Depuis 3 à 5 ans, de plus en plus de start-up et de spin-offs de l'ETH axés sur l'IA sont également créés. Parmi les fondateurs et fondatrices, on trouve aussi bien des étudiants que des dipl?més et des professeurs.
Les spin-offs de l'ETH qui utilisent des méthodes d'IA sont actives dans de nombreux domaines d'application différents, comme le montre la sélection suivante : Marché immobilier (UrbanDataLab), pharmacie (aiNET, deepCDR), cybersécurité (Exeon Analytics, Xorlab, Futurae), développement de modèles (Modulos, LatticeFlow), analyse de conduites d'eau (Hades Technologies), robots autonomes et drones (Sevensense, Voliro, SeerVision).
Pour un aper?u d'autres spin-offs de l'ETH dans le domaine de l'IA et dans d'autres domaines, voir ETHtransfer. L'ETH AI Center contribue également à soutenir les start-ups et les entreprises de l'IA. L'entrepreneuriat à renforcer.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique
L'intelligence artificielle (IA) désigne les technologies qui permettent aux ordinateurs d'assister les humains dans des t?ches dont la résolution requiert de l'intelligence. AI est l'abréviation de l'anglais "artificial intelligence".
Un domaine important de l'intelligence artificielle est l'"apprentissage automatique", qui trouve son origine dans les procédures statistiques et pilotées par les données. Dans l'apprentissage automatique, un ordinateur apprend de manière autonome, à partir de données d'entra?nement, comment reconna?tre des modèles et des régularités dans des ensembles de données.
Ces méthodes peuvent donner des résultats précieux, en particulier lorsque les données sont très grandes, complexes ou disparates. Les méthodes d'IA complètent la créativité des chercheurs et fournissent souvent des propositions surprenantes auxquelles on n'avait pas encore pensé soi-même.
