L’intelligence artificielle est désormais au cœur de la société. Si les performances empiriques des plus récentes techniques d’apprentissage machine, telles que les réseaux de neurones profonds, sont indéniables, de véritables questions théoriques émergent, et résonnent dans différentes communautés mathématiques. Le but de cette conférence est de réunir des chercheurs de spécialités diverses telles que l’apprentissage automatique, l’apprentissage statistique, mais aussi la science de l’optimisation, l’informatique et la physique statistique.

Trois thématiques maîtresses ont été identifiées :

(i) l’optimisation stochastique et l’apprentissage collaboratif. L’optimisation stochastique est devenue clé pour faire face au déluge des données, et a incontestablement déployé la puissance des réseaux de neurones. L’optimisation stochastique -des réseaux de neurones- a soulevé de véritables questions théoriques, qui mettent à l’épreuve l’optimisation non-convexe. D’autre part, l’apprentissage collaboratif consiste en l’accomplissement de tâches, d’optimisation, de manière décentralisée. Les techniques statistiques standard ne sont plus applicables telles quelles, et doivent s’adapter à des bases de données distribuées ou encore hétérogènes, avec des contraintes de communication entre machines.

(ii) la statistique en grande dimension. Les régressions parcimonieuses, la complétion de matrice ou encore l’apprentissage de dictionnaire sont des instances de problèmes inverses, qui ont été récemment défiées par les capacités prédictives des réseaux de neurones. Cette compétition ouvre des axes de réflexion, et l’optimalité des reconstructions de ces deux types de méthodes reste à être formalisée et étudiée, notamment en terme de stabilité et robustesse.

(iii) développements récents en optimisation : de la théorie à la pratique. Si l’optimisation non-lisse ou non-convexe a encore plusieurs défis à relever, il nous paraît primordial de réunir ses meilleurs théoriciens ainsi que ses meilleurs praticiens.

Les chercheurs les plus influents et mondialement reconnus dans les différents domaines sus-mentionnés seront invités à présenter leurs travaux les plus innovants. Cette diffusion scientifique interdisciplinaires pourra également bénéficier les jeunes chercheurs, car doctorants et post-doctorants seront également invités. Enfin, des plages horaires seront spécialement dédiées pour favoriser la mise en place de groupes de travail.