Conférencier: Pierre-Olivier Parisé est professeur de mathématiques au Département de
mathématiques et d’informatique
Depuis le mois d’août 2024. Il détient un doctorat en mathématiques fondamentales de l’Université Laval et a complété un stage postdoctoral à l’Université d’Hawaï à Mānoa. Ses travaux de recherche portent sur des
problèmes d’approximation dans certains espaces de fonctions et de la soudure conforme de
certaines courbes du plan complexe. Depuis tout récemment, il s’intéresse aux connexions entre
son domaine d’expertise, les espaces de fonctions, et l’apprentissage machine.

L’intelligence artificielle, et plus particulièrement l’apprentissage automatique, a récemment connu un progrès fulgurant. Le modèle de type transformer a permis aux machines d’apprendre des tâches que l’on pensait réservées aux humains. Dans cette présentation, le conférencier reviendra sur l’histoire de l’intelligence artificielle et discutera d’un outil qui, à première vue, pourrait sembler obsolète : les espaces de Hilbert à noyaux reproduisant (RKHS). Il va exposer la théorie des RKHS et leur utilité pour certains algorithmes en apprentissage machine. Ensuite, il partagera ses travaux de recherche sur ce sujet, avant de conclure par quelques problèmes
ouverts en IA, accompagnés de pistes de solutions qui pourraient remettre les RKHS, ainsi que
leurs généralisations (les RKBS), au cœur du paysage de l’intelligence artificielle.

https://uqtr.zoom.us/j/88028690974?pwd=TGvDbiMsA1fad8KfpE09KaAmSqOb6c.1