Le calcul intensif (HPC) a été déterminant pour la généralisation de l'intelligence artificielle à tous les domaines et tous les publics, en permettant une analyse de masses de données considérables en un temps record. Dans le domaine médical, les applications sont très nombreuses, comme par exemple la mise en au point de nouveaux médicaments, la médecine personnalisée, le traitement d'image. Nous retracerons l'histoire des progrès de l'IA grâce au HPC, puis nous aurons un aperçu des moyens à disposition des chercheurs et enfin des exemples concrets d'utilisation de ces moyens.
Résumés
Stéphane Canu, Besoins en HPC pour l'IA
Dans cet exposé, nous présenterons les besoins de la communauté de recherche en IA - en particulier celle de l'apprentissage automatique, dont les besoins sont les plus importants - en termes de ressources informatiques. Nous commencerons par une brève présentation de la recherche en intelligence artificielle et de sa spécificité expérimentale.
Guillaume Lechantre, Présentation de l'IR GENCI
Présentation de l'écosystème régional, national et européen de calcul hpc et IA.
Présentation des moyens nationaux de GENCI pour l'IA et des différents moyens d'accès aux ressources.
Bilan des projets INSERM IA en 2024
Consortium Jules Verne: futur calculateur exascale EuroHPC pour l'IA.
Catherine Etchebest, How molecular simulations and IA have become a key player in biology and chemistry: Some success stories
Thanks to the detailed view provided by molecular dynamics simulations, the design of new drugs can be carried out in a more rational way. This approach in itself can greatly speed up drug development. Theoretical chemists, in particular during the COVID19 pandemy, have provided important insights into the mechanisms of interaction between the viral spike protein and the host receptor. This is only the most famous example, but applications to major health problems such as antibiotic resistance, neurodegenerative diseases or cancer, to name but a few, have also been important success stories. I will present some of these success stories, written thanks to these theoretical methods that all require high-performance computer facilities. I will conclude the presentation with some examples of developments, important for medical applications, and based on deep learning methods that also benefit from the availability of HPC.
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