La journée Machine Learning et Industrie a été organisée à EDF Lab Paris-Saclay le 23 mai par les experts de la R&D d'EDF, une journée suscitant beaucoup d'intérêt regroupant une dizaine d'entreprises extérieures et des académiques. Retour sur le programme de la journée et lien vers les présentations et notebooks.
Pourquoi organiser cet événement ?
La journée "Machine Learning & Industrie" a été co-organisée par la R&D d'EDF et le réseau français d’ENBIS (frE<NBIS).
C'est une initiative de trois experts de la R&D d'EDF : Yannig GOUDE, Manel BOUMGHAR et Margaux BREGERE avec l'appui de Bertrand IOOSS, chercheur senior.
Cette action s'inscrit dans le souhait de promouvoir la statistique et les méthodes d’apprentissage machine learning au sein des entreprises et de l’industrie mettant ainsi en valeur le savoir-faire de la R&D d'EDF.
Les méthodes d’agrégation d’experts sont très populaires en data science. Elles permettent de fusionner de l’information provenant de différentes sources : modèles statistiques, physiques, avis d’experts. Ces méthodes sont utilisées à EDF pour les questions de prévision de consommation électrique, de production ENR (énergies renouvelables) ou de prix.
Une journée ouverte aux entreprises extérieures et aux académiques
Cette journée a eu un très grand succès, une centaine de participants d'EDF et hors EDF étaient présents en présentiel dans les amphithéâtres d'EDF Lab Paris Saclay regroupant des entreprises extérieures & des académiques (Safran, Météo France, CEA Saclay, Dalkia, RTE, Enedis, Sopra Steria, Sorbonne Université, LMO Orsay, Université Paris Saclay, Université Lyon 2, INRIA, Chanel ...).
Un programme complet
La journée a été rythmée par une matinée de formation aux méthodes d’agrégation d’experts en ligne animée par Pierre Gaillard - Chercheur à l’INRIA Grenoble et auteur du package OPERA (Online Prediction by Expert Aggregation.
Pierre Gaillard a soutenu sa thèse en juillet 2015 au sein de la R&D d'EDF, la présentation étant la résultante de la collaboration avec les équipes de la R&D d'EDF qui utilisent son outil open source OPERA.
Les fondements théoriques de ces méthodes ont été abordés ainsi que des exemples d’applications en R et Python (notebooks).
L’après-midi a été consacrée à des exposés émanant de l’industrie, de start-ups et d’académiques autour d’applications industrielles d’apprentissage machine :
>> IA en santé "Naviguer entre algorithmes innovants et défis liés à la réglementation" par Malo Huard, Chief Scientific Officer MILVUE
>> Data for good, ou "comment utiliser des données mobiles pour répondre à des questions sociétales" par Stefania Rubrichi, Orange
>> Prédiction de la température par agrégation d’experts par Leo Pfitzner, Météo France
>> Vous trouverez les supports (slides + notebook) de la journée ici
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