La 3e édition des "Applied Machine Learning Days" a eu lieu du 26 au 29 janvier au SwissTech Convention Center de l’EPFL. Le développement spectaculaire de la manifestation lancée en 2017 démontre l’intérêt croissant autour du domaine du machine learning. L’événement a réuni cette année plus de 2000 personnes (deux fois plus que l’an dernier) sur 4 jours, organisé une trentaine de workshops, 16 tracks sur des domaines spécifiques et accueilli plus de 200 intervenants. Les AMLD se sont ainsi positionnés comme un des principaux événements en Europe dédiés au Machine Learning.
Le choix des initiateurs, les Professeurs EPFL Martin Jaggi, Marcel Salathé et Robert West, de positionner la conférence spécifiquement sur les applications de l’apprentissage machine expliquent en partie son succès auprès des chercheurs et de l’industrie.
Le week-end des 26 et 27 janvier était consacré à la pratique, avec plus de trente ateliers, démonstrations, tutoriels et sessions de codage pour tous les niveaux, proposés aux experts de l'apprentissage machine comme aux personnes ayant seulement quelques connaissances en programmation. Ces ateliers et sessions ont été menés par des experts de terrain, des associations à vocation technologiques et des sociétés telles que Crédit Suisse, Google, Swiss Re et NVIDIA.
Pour la seconde fois, une session était dédiée à la promotion de la technologie auprès des jeunes filles. Un atelier intitulé « Girlscoding : apprendre aux ordinateurs à penser » a été dispensé le dimanche pour les filles âgées de 12 à 18 ans. La SATW salue cette initiative qui rejoint ses efforts de promotion des métiers techniques auprès du jeune public féminin.
La conférence principale avait lieu les lundi 28 et mardi 29 janvier, avec des experts et chercheurs de haut niveau, des journalistes, des professeurs de renom et des entreprises ayant un impact majeur sur l'apprentissage machine et repoussant les limites de son application. La SATW a eu le plaisir d’assister à la présentation de Jeff Dean, Senior VP chez Google AI & Health qui a présenté la manière dont selon lui le machine learning peut nous aider à résoudre certains des principaux problèmes auxquels nos sociétés font face. Reprenant la liste des « grands défis d’ingénierie du XXIe siècle » publiée en 2008 par la US National Academy of Engineering, il a présenté l’état de la recherche de Google dans des domaines aussi divers que les infrastructures urbaines, la robotique, la santé et la mobilité.
Michael Baeriswil, Executive VP of Data, Analytics & AI, chez Swisscom a ensuite présenté la manière dont le géant helvétique des télécoms adapte sa structure pour être prête pour l’IA. Un défi à la fois technologique, organisationnel et culturel mais selon lui indispensable pour qu’une société comme Swisscom puisse s’adapter au monde qui se dessine. Il a conclu son exposé par "les leaders de demain ne se trouve pas dans les hôtels de luxe à Davos, mais dans les ateliers de coding des Applied Machine Learning Days". De quoi ravir le public du SwissTech Convention Center.
Un autre acteur qui mise avec force sur le développement de l’intelligence artificielle était représenté par Costas Bekas, du IBM Research Center de Zürich. Avec des centres recherches répartis dans le monde entier, IBM se présente comme un poids lourds de la recherche aux côtés de Google. Le chercheur résume ainsi la stratégie de la multinationale américaine: « Nous devons aller là où se trouvent les talents et les problèmes à résoudre. » Un de ces pôles de compétences mondiaux est justement en Suisse, réparti entre l’Arc Lémanique et la Région Zürichoise. Le canton de Vaud est d’ailleurs un acteur important de la recherche et de l’innovation en matière de machine learning, comme l’a brièvement présenté Patrick Barbey, Directeur d’Innovaud. L’organisme de soutien à l'innovation du canton était fier de voir 40% des startups classées au Top 100 des meilleures startups de Suisse installées dans la région.
« Il est difficile d’avoir une discussion sur le développement de l’IA dans le monde sans parler de ce qui se passe en Chine. »: c’est par ces mots que Marcel Salathé a introduit le panel de discussion autour de l’IA en Chine. L’ambassadeur de Chine en Suisse a adressé au public ses salutations, invitant les chercheurs et entrepreneurs présents à intensifier les collaborations avec son pays. Il a également réaffirmé le rôle moteur que la Chine souhaite jouer au niveau mondial dans le développement de l’intelligence artificielle. Les participants au panel de discussion ont résumé en 3 points les forces de la Chine dans l’IA:
Alors qui tirera finalement son épingle du jeu dans cette course à l’intelligence artificielle? Difficile de le prévoir. Si le chemin vers une intelligence artificielle générale est encore long, les AMLD 2019 ont permis de mettre en lumière les applications concrètes du machine learning aujourd'hui. Gare cependant aux excès d’anticipation, comme l’a bien résumé Garry Kasparov, ancien champion d’échecs et invité de marque de la soirée du 28 janvier: "Nous en sommes aux débuts de MS Dos et les gens pensent que nous sommes à Windows 10".
L’édition 2020 des Applied Machine Learning Days réservera à n’en pas douter à ses participants de nouveaux exemples concrets de mise en oeuvre dans tous les secteurs de l’économie et de l’industrie. Les organisateurs ont déjà annoncé pour l’an prochain leur volonté d’internationaliser la manifestation en ouvrant des antennes dans les principaux hubs de recherche mondiaux en intelligence artificielle.
Alexandre Luyet, Responsable Suisse Romande, +41 79 464 89 60, alexandre.luyet(at)satw.ch
