L’été avance. Florent, qui est en stage depuis presque 4 mois, va faire un exposé demain au séminaire d’été des étudiants, sur le thème “Exploration des Techniques de Transfert d’Apprentissage sur des Données Climatiques”

Le transfert d’apprentissage (ou Transfer Learning) représente une avancée notable dans le domaine de l’intelligence artificielle. Cette technique repose sur l’idée que lorsqu’un modèle est bien entraîné et performant dans un contexte donné, on peut utiliser ce savoir-faire dans un autre contexte, différent mais lié, pour améliorer la modélisation, notamment lorsqu’on dispose de peu d’informations sur ce dernier. Cependant, les performances des modèles de transfert d’apprentissage varient, et le choix de transférer la connaissance n’est pas toujours optimal. La principale difficulté réside dans la capacité à garantir les performances du transfert afin de justifier ce choix. Cette approche pourrait s’avérer particulièrement précieuse dans le contexte de l’analyse des données climatiques. En effet, les modèles utilisés dans divers secteurs pourraient bénéficier des techniques avancées de transfert d’apprentissage pour améliorer la précision des prévisions et optimiser les stratégies d’adaptation et d’atténuation du changement climatique. De plus, le transfert d’apprentissage permet de réutiliser des modèles existants, réduisant ainsi les coûts temporels et écologiques liés à l’entraînement de nouveaux modèles. Cette méthode pourrait rendre l’analyse climatique plus efficace et durable, tout en économisant des ressources précieuses.

Pour l’anecdote, il y a presque 5 ans, je donnais un exposé sur Paris “The Challenge of Predictive Models (for Rare Events)” (les slides sont toujours en ligne). Mes centres d’intérêt n’ont pas trop évolués,