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[Webinaire] IA & Génétique animale

29/06/2021
Type d'événement ou fait marquant: 
Evénement

L’analyse de données de génomique et phénotypes haut-débit pour aborder les problèmes liés en particulier à la santé, l’environnement ou le bien-être animal, requiert le développement de nouvelles méthodes capables d’intégrer des données diverses, hétérogènes et de grande dimension. Dans ce cadre, l’avènement des approches d’Intelligence Artificielle (Deep Learning, Machine Learning, etc.) offre de nouvelles voies d’analyse très prometteuses pour répondre à ces problèmes complexes.

L’objectif de ce webinaire sur l’Intelligence Artificielle est tout d’abord de donner une vue d’ensemble des possibilités et des enjeux de l’IA en interaction avec les problématiques biologiques, puis de présenter quelques exemples d’application de ces approches déjà en cours dans le Département génétique animale.

 

Invité : Thomas Scheix Directeur de recherche INRAE

Département MathNum - unité MIAT Mathématiques et Informatique Appliquées Toulouse

Thomas Schiex est ingénieur, diplômé de l'école centrale Paris en 1986. Il obtient un DEA en Intelligence artificielle à l'Université Paul Sabatier en 1987, puis il réalise une thèse intitulée Conception et implémentation d'un dialecte paresseux de Lisp : H.E.L.P qu'il soutient à l'Université Toulouse 3 Paul Sabatier, dirigée par Michel Cayrol, en 1991 et une habilitation universitaire en 2000. Il est directeur de recherche à INRAE Toulouse, dans le département de recherche MathNum.

Site web

https://fr.wikipedia.org/wiki/Thomas_Schiex