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4 4  Ces dernières années ont été marquées par un essor de l’IA, que ce soit dans les discours grand public ou dans les travaux de recherche. Au cœur de cet essor, on trouve différentes techniques dont les plus visibles actuellement sont les techniques d'apprentissage automatique (//machine learning//), avec en particulier l'apprentissage profond (//deep learning//), qui ont tendance à occulter la largeur et la richesse de ce domaine. Cette prégnance de l'IA dans toutes les activités nous oblige à nous positionner en tant que communauté du Génie Logiciel (GL) afin d'identifier les opportunités et les interactions entre GL et IA qui s'offrent à nous dans les années qui viennent. Dans ce groupe de travail, nous nous proposons de réfléchir non seulement à ce que l'IA peut offrir au domaine du GL, mais aussi à comment les techniques du GL peuvent servir en retour le domaine de l'IA, notamment dans le cadre de systèmes intégrant des composants produits par des techniques d'IA.
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7 -Pour plus de détails sur les questions de recherche que ce GT se propose d'aborder, voir le défi [[Gnie Logiciel et Intelligence Artificielle>>attach:Génie Logiciel et Intelligence Artificielle.pdf]], sur lequel les idées de ce groupe se reposent très largement.
7 +Pour plus de détails sur les questions de recherche que ce GT se propose d'aborder, voir le défi[[ Génie Logiciel et Intelligence Artificielle>>https://gdrgpl.myxwiki.org/xwiki/bin/download/Main/WebHome/Ge%CC%81nie%20Logiciel%20et%20Intelligence%20Artificielle.pdf?rev=1.1]], sur lequel les idées de ce groupe se reposent très largement.
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10 10  == Porteurs du GT ==