ISSAI/GAP2026 Atelier sur l'IA pour les sciences physiques à Grenoble (GAP)
Ordre du jourIntelligence artificielle
17 juin 2026 - 20 juin 2026
Description
AISSAI/GAP2026 est la deuxième édition de l'atelier Grenoble AI for Physical Sciences (GAP), après le grand succès de sa première édition en 2024. GAP rassemble des experts internationaux travaillant à l'intersection de l'intelligence artificielle et des sciences physiques, avec un accent particulier sur les problèmes inverses, l'inférence basée sur la simulation, la découverte guidée par les données et les modèles fondamentaux pour la science. L'édition 2026 continuera à mettre en avant les avancées de pointe en matière de théorie, d'algorithmes, de calcul haute performance et d'applications dans des domaines tels que le climat et les géosciences, l'astrophysique, les neurosciences et les systèmes d'ingénierie. Le format met l'accent sur des conférences pédagogiques et prospectives qui présentent les concepts fondamentaux et passent en revue les défis actuels et les frontières de la recherche. Nous attendons environ 200 participants cette année. En plus des conférences invitées, le programme comprendra une session de posters afin de présenter les recherches en cours, d'encourager les échanges entre les participants et de stimuler de nouvelles collaborations interdisciplinaires.
Participation et inscription
Les dates clés pour participer à l'atelier sur place sont les suivantes :
17 avril 2026 : date limite pour la soumission des posters 1er mai 2026 : notification d'acceptation des posters soumis 15 mai 2026 : date limite pour toutes les inscriptions
L'événement sera diffusé en streaming surhttps://videos.univ-grenoble-alpes.fr/live/events/
Orateurs principaux
Nous aurons le plaisir d'accueillir les conférenciers suivants, dont la participation est déjà confirmée :
Linus Bleinstein, EPFL
(modèles fondamentaux pour les sciences de la vie)
Patrick Galinari, Sorbonne Université
(modèles fondamentaux pour les applications scientifiques)
Samuel Hurault, CNRS, Université Gustave Eiffel
(modèles de diffusion, appariement de flux et problèmes inverses)
Ching-Yao Lai, Université de Stanford
(apprentissage profond inspiré de la physique pour les problèmes inverses)
Fanny Lehmann, ETH Zurich
(modèles fondamentaux pour les sciences géophysiques)
Jakob Macke, Université de Tübingen
(inférence basée sur la simulation)
Julien Mairal, Inria
(problèmes inverses pour l'imagerie)
Laurence Perrault-Levasseur, Université de Montréal
(méthodes bayésiennes pour l'astronomie et la cosmologie)
Nelly Pustelnik, CNRS, ENS Lyon
(réseaux neuronaux basés sur des modèles)
L'événement accueillera une session d'affiches captivante à laquelle tous les participants sont invités à se joindre avec leur propre affiche. L'objectif est de faire de cette session un moment clé pour partager avec les autres participants vos travaux liés aux thèmes du GAP2026 et engager des discussions animées. Veuillez soumettre un bref résumé ou l'affiche. Le sujet doit être lié à l'AISSAI/GAP2026, avec une attention particulière pour les travaux explorant la synergie entre l'IA et le calcul haute performance (HPC) à l'ère de l'exascale. Vous pouvez soumettre des articles présentant des travaux en cours, des travaux déjà présentés ou publiés lors d'un précédent événement (pour lesquels vous pouvez réutiliser une affiche déjà imprimée). Une sélection sera effectuée afin de s'assurer que toutes les affiches sont en rapport avec les thèmes de l'atelier. Veuillez toutefois noter qu'il n'y aura pas de compte rendu.
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