Nos étudiant.e.s au Deep Learning Indaba 2022 à Tunis

Pendant une semaine, plus de 350 participants venus de 36 pays d’Afrique intéressés par l’intelligence artificielle (IA), ont pu renforcer leurs compétences grâces aux enseignements reçus, aux échanges et débats autour de l’état de l’art de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle.

Pour cette année, deux étudiantes du Centre d’Excellence Interdisciplinaire en Intelligence Artificielle pour le Développement (CITADEL) ont pris part à cette grande rencontre africaine. A l’issue d’une étude de dossiers, Angélique et Laetitia, ont été sélectionnées pour prendre part au Deep Learning Indaba qui a été une opportunité pour elles d’acquérir des connaissances en phase avec leurs projets de recherche au sein de CITADEL.

Elles répondent à quatre questions pour partager leur expérience d’Indaba.

Sidbewendin Angelique YAMEOGO

est étudiante en Master 2 informatique et stagiaire à CITADEL. Son projet de mémoire porte sur la Création d’une base de données de fake news et d’un modèle de détection de fake news à partir de l’Intelligence Artificielle. Elle en dit plus sur cette expérience qu’elle a vécu.

  1. Qu’est-ce que vous avez appris de cet Indaba?

Il faut dire que Deep Learning Indaba est un rassemblement de la communauté africaine de l’apprentissage automatique et de l’IA. Nous avons beaucoup appris sur les recherches dans les domaines de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle en Afrique. Deep Learning Indaba renforce le leadership local dans chaque pays de notre continent. Cette opportunité nous a permis de rencontrer plusieurs professeurs et chercheurs dans le domaine de l’IA avec qui nous avons pu mener des discussions autour de nos thématiques. De plus nous avons pu découvrir Lacuna Fund qui est la première initiative au monde visant à fournir aux scientifiques, aux chercheurs et aux entrepreneurs sociaux dans des contextes de revenus faibles et moyens à l’échelle mondiale les ressources dont ils ont besoin pour produire des ensembles de données étiquetées qui répondent aux problèmes urgents de leurs communautés. Enfin, ce fut l’occasion pour nous de découvrir plusieurs communautés ML(Machine Learning) parmi lesquelles SisonkeBiotik qui est une communauté ouverte et inclusive de chercheurs passionnés à l’intersection de l’apprentissage automatique et des soins de santé.

  1. Comment s’est déroulé la formation pour vous ?

Indabax était une conférence avec des travaux pratiques. Généralement nous avons des workshops en matinée et dans l’après-midi des pratiques sur google colab. Nous avons appris par exemple ce qu’est JAX, comment l’utiliser, en quoi elle est différente d’autres bibliothèques comme PyTorchv et TensorFlow. Nous avons également participé à un atelier sur l’avenir de la NLP(traitement automatique des langues) pour les langues africaines. Le dernier jour nous avons eu une session en français portant sur l’Intelligence Artificielle en Afrique francophone où le principal problème soulevé était le manque de données massives en langue française et langue locale.

  1. Aviez-vous des attentes particulières ? Si oui ont-elles été comblées ?

Oui j’avais quelques attentes qui ont été comblées. J’ai pu avoir des discussions avec des chercheurs qui ont travaillé sur les fake-news qui est mon domaine de recherche à CITADEL. J’ai pu me connecter avec d’autres chercheurs Sud-Africain, Sénégalais, Nigérian, Congolais…

  1. En quoi ce que vous avez appris vous sera utile dans le cadre de votre formation à CITADEL ?

Participer à Deep Learning Indaba m’a permis d’être plus motivée et mieux organisée pour mes recherches. Cela m’a permis d’apprendre davantage sur l’Intelligence Artificielle. La plupart des chercheurs ont travaillé avec camembert qui est un transformer basé sur la langue française, ce qui m’a plus motivée à faire des recherches sur Flaubert qui est également un transformer basé sur la langue française. En vue de comparer les deux et choisir le Meilleur pour mon travail et comprendre pourquoi c’est camembert qui a été le plus utilisé. Je suis également en contact avec un chercheur qui a déjà travaillé sur la détection des fake news. Ces apports me permettent de mieux avancer dans mes travaux.

Imelda Laetitia SIMBORO

Imelda Laetitia SIMBORO est étudiante en Master 2 Ingénierie Statistiques de l’Environnement et stagiaire à CITADEL. Son projet de recherche porte sur la détection automatisée de la déforestation au Burkina Faso à l’aide des données de la télédétection : cas de la Forêt Classée de Dindéresso.

  1. Qu’est-ce que vous avez appris de cet Indaba?

Participer au Deep learning Indaba a été l’occasion pour nous de côtoyer des gens qui sont du domaine de l’intelligence artificielle, tant des travailleurs que des étudiants. Les partages d’expériences des anciens participants Indaba nous ont inspirées et motivées à redoubler d’efforts et à toujours viser l’excellence. A travers les sessions pratiques (niveau débutant pour la majorité), nous avons appris la fonctionnalité de nouveaux packages tels que JAX. Nous avons appris les différences entre la modélisation générative et discriminative (classification), les réseaux de neurones graphiques, etc.

  1. Comment s’est déroulé la formation pour vous ?

La formation s’est déroulée comme suit : il y a eu des sessions parallèles où on avait le choix (phases pratiques : modèles génératifs profonds, Introduction au ML avec JAX, Pratique de l’apprentissage profond bayésien, etc.) et des sessions communes (conférences)

  1. Aviez-vous des attentes particulières ? Si oui ont-elles été comblées ?

Echanger avec des spécialistes du domaine quant au choix du modèle que nous avons fait pour notre étude était notre attente majeure. Nous avons eu des discussions avec les formateurs pour avoir leurs avis, et également avec certains participants, notamment Caleb Robinson, un représentant de Microsoft.

  1. En quoi ce que vous avez appris vous sera utile dans le cadre de votre formation à Citadel?

Nous avons eu des orientations par rapport à notre travail, et des propositions de liens vers des modèles que nous allons tester avec nos données, et nous avons gardé contact avec des participants de divers pays qui peuvent nous aider si jamais nous avons des difficultés. Aussi, Indaba pourrait être un canal par lequel nous aurons des opportunités plus tard.

A propos de INDABA :

L’Indaba est dirigé par un groupe de pilotage, l’Indaba Abantu, qui est composé d’Africains engagés. L’Indaba est également soutenu par un conseil consultatif, qui est composé de penseurs critiques en matière d’apprentissage automatique, d’intelligence artificielle et de ses impacts sur les personnes et les sociétés, et qui guide la réflexion et la planification.

Un indaba est un mot zoulou désignant un rassemblement ou une réunion. 

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