-
https://www.eventbrite.com/e/billets-conference-scientifique-table-ronde-ia-1993329573413
30 ans de l’ENSAI | Conférence scientifique : « Science des données à l’ère de l’IA : quels apports mutuels, quels défis pour demain ? »
En bref : À l’occasion de son trentième anniversaire, l’ENSAI (École nationale de la statistique et de l'analyse de l'information), en partenariat avec le CREST (Center for Research in Economics and Statistics), vous invite à une après-midi de réflexions scientifiques et prospectives sur les synergies d'avenir entre statistique, science des données et intelligence artificielle.
Programme et Intervenants de renom
Cet événement rassemble des figures majeures de la recherche internationale et française pour faire le point sur les verrous théoriques et technologiques de l'IA.
Conférences scientifiques inaugurales
- Gérard Biau, Professeur à Sorbonne Université (SCAI / LPSM) et membre de l'Académie des sciences.
- Arthur Gretton, Professeur à University College London (UCL) et Senior Staff Research Scientist chez Google DeepMind.
Table Ronde : Les défis futurs à l'intersection des disciplines
Animée par Guillaume Gravier (Senior research scientist CNRS à l’IRISA et directeur du Cluster SequoIA), la table ronde finale croise les regards académiques et appliqués sur les mutations des métiers de la donnée.
Participants à la table ronde
- Gérard Biau (Sorbonne Université / Académie des sciences)
- Marianne Clausel, Professeure à l’Université de Lorraine (Groupe de recherche Simul au CRAN)
- Laurent Daudet, Directeur exécutif Intelligence Artificielle à l’ENS et professeur à l’Université Paris Cité
Informations pratiques et Inscription
Date : Mardi 13 octobre 2026
Horaires : De 14 h 00 à 17 h 30
Organisateurs : ENSAI & CREST (Groupe ENSAE-ENSAI)
Accès : Gratuit | S'inscrire à l'événement sur Eventbrite
Sources et Partenaires institutionnels
- Organisateurs : ENSAI (Grande École de la Data Science) et CREST (Center for Research in Economics and Statistics)
- Écosystème : Groupe ENSAE-ENSAI, IRISA, Cluster SequoIA, Sorbonne Université, UCL, Google DeepMind, Université de Lorraine, ENS-PSL.