{"version":"1.0","type":"rich","provider_name":"Acast","provider_url":"https://acast.com","height":250,"width":700,"html":"<iframe src=\"https://embed.acast.com/$/6484c005e432cf001030c493/6a31a75a9b6fd8dcabca1c45?\" frameBorder=\"0\" width=\"700\" height=\"250\"></iframe>","title":"#74 - Marine Le Morvan - Meilleur que les LLMs","thumbnail_width":200,"thumbnail_height":200,"thumbnail_url":"https://open-images.acast.com/shows/6484c005e432cf001030c493/1781638565393-0b4c58af-e388-485f-a026-3c02b2691b04.jpeg?height=200","description":"<p>Oubliez les LLMs. </p><p>Les travaux de cette chercheuse en IA seront bientôt sur toutes les lèvres. </p><p> </p><p>Cela faisait 20 ans que le monde de l’IA se cassait les dents sur ce problème. </p><p>Malgré les progrès fulgurants de la discipline, que ce soient les LLMs, ou même le deep learning en général, rien n’y faisait. </p><p> </p><p>Impossible de faire mieux que les modèles de machine learning “classiques”. </p><p> </p><p>On parle pourtant d’un problème qui vaut de l’or. </p><p> </p><p>Imaginez pouvoir prédire le chiffre d’affaire d’une entreprise. </p><p>Ou bien le prix de vente de votre appartement. </p><p>Voire même les risques de cancer chez un patient. </p><p> </p><p>Tout ça, sans aucune compétence en machine learning. </p><p> </p><p>Et bien, c’est la promesse des TFM. </p><p>Les “Tabular Foundation Models”.  </p><p>(Retenez bien cet acronyme) </p><p> </p><p>Des modèles capables d’interpréter vos bases de données, et de prédire à peu près tout ce qui vous passerait par la tête. </p><p> </p><p>La promesse est folle. </p><p>Et certains industriels l’ont bien compris, car sans faire de bruit, ils y ont déjà investis plusieurs millions. </p><p> </p><p>Au coeur de cette révolution, il y a un labo de recherche français. </p><p>L’INRIA. </p><p> </p><p>Déjà mondialement reconnus pour leurs travaux sur scikit-learn, une des libraires de ML les plus utilisées dans le monde, </p><p>Les voilà désormais leaders des TFM. </p><p> </p><p>Mais comment ont ils réussi à “craquer” ce problème qui résistait depuis 20 ans ? </p><p><br></p><p>C’est la question que j’ai posé à Marine Le Morvan, chercheuse à l’INRIA et pionnière du domaine.</p><p><br></p><p>Bonne écoute 🎧</p><p><br></p><p><br></p><p>PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)</p><p><br></p><p><br></p><p>Notes de l'épisode :</p><p><br></p><ul><li>le modèle de fondation tabulaire de l'INRIA, \"TabIClV2\" : https://github.com/soda-inria/tabicl</li></ul><p><br></p><p>---------------------------------</p><p><br></p><p>Retrouvez Marine sur :</p><p>- Linkedin : https://www.linkedin.com/in/marine-le-morvan-ba823a145/</p><p>- sa page : https://marinelm.github.io/</p><p><br></p><p>--------------------------------</p><p><br></p><p>Je suis Mathieu Sanchez, CTO d'Acasi, et pour me suivre, c'est principalement sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/matsanchez/</p><p><br></p><p>Vous pouvez aussi suivre Tronche de Tech, sur vos réseaux favoris :</p><p>- Linkedin : https://www.linkedin.com/company/tronche-de-tech/</p><p>- Instagram : https://www.instagram.com/tronchedetech/</p><p>- TikTok : https://www.tiktok.com/@tronchedetech</p><p>- Twitter : https://twitter.com/TroncheDeTech</p><p><br></p><p>Et nous rejoindre sur le Discord : https://discord.gg/EET4MfwXKHr</p>","author_name":"Mathieu Sanchez"}