DIM Intelligence Artificielle

Le 12 mars, chercheurs, entreprises et acteurs publics se retrouvent chezCap Digital pour AI4IDF 2026, l’événement midterm du DIM Intelligence Artificielle francilien. Une soirée pour explorer les avancées majeures de l’IA en Île-de-France et favoriser les synergies.

© Hi! PARIS DIM Intelligence Artificielle

Cap Digital et le DIM AI4IDF vous donnent rendez-vous pour AI4IDF 2026, l’événement midterm du DIM Intelligence Artificielle francilien, le jeudi 12 mars de 18h à 20h30, dans les locaux de Cap Digital à Paris.

Co-organisée par le DIM AI4IDF, qui fédère, sous la coordination d'Inria, les quatre grands clusters de recherche en IA soutenus par la Région Île-de-France (PrAIrie, SCAI - Sorbonne Center for AI , Hi! PARIS et l’Institut DATAIA) et par Cap Digital, cette soirée réunira chercheurs, doctorants, entreprises, start-up et acteurs publics autour des avancées structurantes de l’IA en Île-de-France.

Pensé comme un temps fort de mi-parcours, AI4IDF 2026 proposera un panorama inspirant des travaux menés au sein du DIM pour une intelligence artificielle centrée sur l’humain et à impact social :

— L'IA, une ambition francilienne - intervenant.e de la Région Île-de-France à confirmer

—Creation 3D: La révolution de l'IA - keynote de Marie-Paule Cani,Professeure en computer science, Ecole Polytechnique

— Démonstration d’une plateforme robotique - Guillaume Morel, Professeur en robotique, Sorbonne Université

— Pitches de 6 thèses illustrant la richesse des recherches en IA dans le domaine de la santé, et de la création :

Gwenn Guichaoua - Machine learning pour la caractérisation des cancers du sein TNBC
Adam Remaki - Modélisation de l’évolution des maladies chroniques via comptes rendus médicaux
Rita Yabouri - Prédiction des trajectoires cognitives chez les personnes âgées présentant un risque de maladie d'Alzheimer
Louis Ollivier - A Large-Scale Yeast Genomics Resource for Population Analysis and Machine Learning Applications in Health and Nutrition
Paul Saighi - Unsupervised learning in an electronic spiking neural network for brain-machine
Reda Khoufache - Modèles Bayésiens non-paramétriques scalables pour le clustering et co-clustering
— Clôture par Chloé Clavel, coordinatrice du DIM AI4IDF : avec un point d’étape et focus sur les priorités à venir

La soirée se clôturera par un cocktail networking, un temps de convivialité propice aux échanges et aux collaborations entre recherche et innovation.