Florian YGER, avec son équipe RIGOLETTO, remporte la Clinical BCI Challenge
La compétition « Clinical BCI Challenge », s’inscrit dans le programme du Congrès mondial de l'IEEE sur l'intelligence numérique, l’IEEE WCCI 2020. Elle a regroupé 14 équipes internationales dont l’objectif était de prédire les mouvements imaginés par des patients hémiparétiques souffrant d’un handicap fonctionnel de la main à partir des enregistrements de leurs ondes cérébrales.
L’équipe RIGOLETTO, RIemannian GeOmetry LEarning : applicaTion To cOnnectivity, a obtenu le meilleur score de prédiction de mouvement lors de la catégorie 1 de la compétition composée de 3 catégories.
L’équipe se compose de Marie-Constance Corsi, chercheuse associée au sein de l’équipe ARAMIS à l’INRIA, Sylvain Chevallier, maître de conférences au Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes de Versailles (LISV) et Florian Yger, maître de conférences au Laboratoire d’Analyse et Modélisation de Systèmes pour l’Aide à la Décision (LAMSADE) de Dauphine-PSL.
Florian Yger enseigne l'analyse de données et l'apprentissage statistique au sein du département MIDO. Il est membre du laboratoire LAMSADE et plus particulièrement de l'équipe MILES (Machine Intelligence LEarning Systems) qui se concentre sur l'intelligence artificielle responsable et explicable.
Il est membre du projet Prairie (PaRis Artificial Intelligence Research InstitutE) dont il détient une chaire Tremplin. Au sein du projet, Florian Yger aborde les questions de confiance, d'explicabilité et d'interprétabilité dans les modèles d'apprentissage automatique (y compris l'apprentissage profond) en mettant l'accent sur la robustesse aux exemples contradictoires et au raisonnement contrefactuel sur les données. Ce projet a des applications naturelles et pratiques dans le domaine médical.
L'inauguration du projet Prairie s'est tenue il y a un an. Retrouvez en images cette journée d'échanges sur les enjeux de l'IA
