Quand l'IA joue aux dés: Plongez dans le Reservoir Computing avec ReservoirPy

Prochain Meetup à la technopole Hélioparc

L'IA, c'est bien plus que des modèles massifs et gourmands en calcul ! Saviez-vous qu’il existe une approche ultra-efficace pour traiter des données temporelles comme la météo, le langage ou encore les sons ? Le Reservoir Computing (RC) est une technique d’apprentissage automatique qui exploite des réseaux de neurones récurrents… mais sans les entraîner entièrement ! Résultat ? Un coût computationnel réduit et des performances impressionnantes pour la prédiction et la classification de séries temporelles. Mieux encore : le concept dépasse les réseaux de neurones classiques et peut être implémenté avec des systèmes physiques, comme la lumière, pour effectuer des calculs sans ordinateurs !

Nous avons développé ReservoirPy, une bibliothèque Python open-source qui rend cette approche accessible et reproductible. Dans cette session, je vous présenterai : les principes et intuitions derrière le Reservoir Computing, Des cas d’usage concrets (prédiction de séries chaotiques, reconnaissance audio…), comment utiliser ReservoirPy pour vos propres projets ... Et nous plongerons dans les riches dynamiques des réseroirs pour voir comment l'aléatoire peut générer de la musique !

Biographie: Xavier Hinaut est chercheur en apprentissage machine bio-inspiré et neurosciences computationnelles à l’Inria Bordeaux depuis 2016. Spécialiste du Reservoir Computing, il travaille à l’interface entre neurosciences, intelligence artificielle, robotique et linguistique : de la modélisation du traitement des phrases humaines à l’analyse du chant des oiseaux et de leurs activités neuronales. Il explore le potentiel des réservoirs aussi bien pour le machine learning (ex. classification de chants d’oiseaux) que pour la modélisation cognitive (ex. apprentissage sensorimoteur du chant chez les oiseaux). Il pilote notamment le projet DeepPool, qui vise à modéliser le langage humain avec des architectures Deep Reservoirs, ainsi que l’action exploratoire BrainGPT sur les Reservoir Transformers. Il est également à l’origine du développement de ReservoirPy, la bibliothèque Python de référence pour le Reservoir Computing. Passionné par la transmission des connaissances, il organise des hackathons IA, d’où sont nés des projets créatifs comme ReMi, un système de génération musicale basé sur des réservoirs.

Lors de ce meet-up, il partagera sa vision du Reservoir Computing, ses applications et ses perspectives, et montrera comment cette approche peut être utilisée pour des tâches variées, allant de la prédiction de séries temporelles à la création musicale. Une occasion unique d’échanger autour d’une IA efficace et innovante.