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Accueil > Plateformes > IA et HPC > Intelligence Artificielle

Intelligence Artificielle

 1. Introduction

L’intelligence artificielle est utilisée depuis de nombreuses années en physique des hautes énergies. C’est une approche, évoluant rapidement, pour caractériser et décrire les données ayant le potentiel de changer radicalement la manière dont les données seront réduites et analysées. Certaines applications permettront d’améliorer les résultats de physique obtenus. D’autres permettront une utilisation plus efficace des ressources de calcul et de stockage, augmentant ainsi le « physics reach » de l’expérience.
L’apparition à la fois de nouveaux algorithmes (e.g deep learning) ainsi qu’un accès plus développé aux machines de calcul haute performances (en particulier les GPUs) donne depuis quelques temps un regain d’intérêt pour ces techniques.

On pourra consulter le rapport du groupe de travail GT-09 Calcul, algorithmes et données de l’exercice de prospective nationale en physique nucléaire, physique des particules et astroparticules document (2020).

 2. Acteurs de l’IA

Acteurs à Sorbonne Université :

  • SCAI (Sorbonne Center for Artificial Intelligence) est une structure de Sorbonne Université dédiée à l’Intelligence Artificielle
  • LIP6

Acteurs à Université de Paris :

  • DIIP, Data Intelligence Institue of Paris

Autres acteurs majeurs :

  • L’IDRIS (Institut du développement et des ressources en informatique scientifique) est le centre majeur du CNRS pour le calcul numérique intensif de très haute performance. Avec les autres centres nationaux (CINES pour le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, et TGCC pour le CEA), et sous la coordination du GENCI (Grand équipement national de calcul intensif), l’IDRIS participe à la mise en place de ressources informatiques nationales, au service de la communauté scientifique publique qui nécessite des moyens informatiques extrêmes. En particulier on peut consulter la page dédiée à l’IA sur la machine Jean Zay
  • PRACE au niveau européen

Acteurs en physique des hautes énergies :

  • l’IN2P3 à travers ses master projets Machine Learning (s’enregistrer sur machine-learning-l in2p3.fr), Quantum Computing, Recherche en informatique (WRENCH, SIMGRID)
  • HSF (HEP Software Foundation)
  • le CERN à travers ses pages machine learning et le groupe IML (Inter-Experimental LHC Machine Learning Working Group) ou les pages collaborations comme ATLAS

 3. Outils et logiciels

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 4. Ressources HPC

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 5. Formation

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 6. Documentation

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