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Chercheuse tout-terrain : Michèle Sebag, responsable de l’équipe apprentissage et optimisation du LRI-CNRS

Publié le

Michèle Sebag  61 ans est responsable de l’équipe apprentissage et optimisation du LRI - CNRS, Orsay

Sommaire du dossier

 

Michèle Sebag a exploré de multiples approches de l’IA. Diplômée de l’ENS, agrégée de mathématiques, elle commence sa vie professionnelle dans l’industrie chez Thomson avant de créer une start-up de conseil en IA. Elle rejoint ensuite le CNRS, d’abord au Laboratoire de mécanique des solides de l’École polytechnique, puis à l’université Paris-Sud au Laboratoire de recherche en informatique. Parmi les faits d’armes de ses équipes : le développement d’un algorithme capable de battre des joueurs humains au jeu de go en 2009, près de sept?ans avant l’AlphaGo de DeepMind. Aujourd’hui, elle travaille en particulier sur la modélisation causale, qu’elle veut utiliser pour réduire les biais du machine learning. Introduire la causalité dans les algorithmes permettrait, notamment, de rendre plus explicables les résultats de l’apprentissage automatique.

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