Le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche scientifique a fièrement annoncé le succès des tests initiaux de la plateforme ELM, soulignant son potentiel en tant que système d’IA tunisien autonome, placé sous la supervision directe des autorités éducatives et des corps enseignants, révèle un communiqué du ministère.

ELM offrira un accès illimité à une multitude de publications, programmes de formation, cours et travaux de recherche dans diverses disciplines d’étude, sans aucuns frais. Ce projet ambitieux a été discuté lors d’une réunion au ministère, dirigée par le ministre Moncef Boukthir et en présence des principaux acteurs du projet, Mohamed Nizar Yaiche et Karim Beguir.

L’accent a été mis sur la création de comités dédiés à la supervision, la gestion, la diffusion et la communication autour de la plateforme. Ces comités auront également la responsabilité de contrôler et d’évaluer le contenu scientifique avant sa mise à disposition, garantissant ainsi la qualité et la pertinence des informations partagées.

Boukthir a insisté, dans ce sens, sur l’importance de constituer rapidement un comité de pilotage pour veiller à la mise en œuvre efficace du projet.

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L’association Re*connectt, en partenariat avec l’organisation mondiale WIDS de l’Université américaine Stanford, a organisé (les 17 et 18 mars en mode hybride et le 19 mars en ligne) en Tunisie la première édition de l’évènement régional Women in Data Science (WiDS).

Intitulées “Tunisian Women and Data + AI Summit 2022, les journées étaient intenses, riches en sciences et technologies autour de l’intelligence artificielle (IA) et la Big Data.

L’intelligence artificielle et ses impacts sur la société, transformation future, sujets de recherche, enjeux économiques, l’IA dans les soins de santé, l’IA dans la finance, l’IA dans le patrimoine et l’éducation, l’IA dans les médias et réseaux sociaux, l’IA dans les transports, la Big Data dans l’agriculture… sont les principaux thèmes des travaux de cet évènement important.

Ces journées furent, à n’en point douter, une occasion inédite et unique de découvrir et de réunir de brillantes intervenantes tunisiennes d’un haut niveau d’expertise dans des domaines d’application variés de l’IA en Tunisie et dans le monde. Des femmes qui ont fait montre d’une courtoisie, d’un sens de l’engagement et d’une loyauté indéfectible envers leur pays.

L’évènement a permis beaucoup d’échanges riches et fructueux, à travers une forte participation en ligne et en salle. Mais il a été aussi un réel motif d’espoir à la fois pour la femme tunisienne et son avenir dans ces technologies et pour l’économie de la connaissance en Tunisie.

L’objectif à travers ces journées était d’inspirer différentes générations de femmes à étudier et à utiliser l’intelligence artificielle dans leurs domaines d’activité. Mais également de promouvoir une reconversion et une amélioration des compétences des salariés ou des chômeurs en Data et IA afin de sortir de la vulnérabilité vers l’employabilité.

Ces objectifs semblent visiblement atteints, de l’avis de tous les participants.

La femme tunisienne est un acteur-clé et incontournable de l’économie de la connaissance et du savoir en Tunisie. Sa capacité à inverser les tendances et à prendre la direction idoine pour sa représentativité dans les sciences et les technologies est désormais un fait évident.

Sami Ayari, fondateur de l’association, exprime sa reconnaissance envers ses soutiens locaux et internationaux: “Nous remercions nos partenaires, la banque tunisienne UBCI et GIZ Tunisie pour leur confiance et leur soutien, sans oublier l’organisation mondiale WIDS de l’Université américaine Stanford. Nous vous donnons rendez-vous pour la prochaine édition en 2023.”

Les meilleurs moments de WiDS dans le lien suivant.  

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InstaDeep a annoncé mercredi la formation d’une nouvelle équipe d’apprentissage automatique quantique (QML) au sein du département de recherche bien établi de l’entreprise. Cette annonce coïncide avec la publication de l’article de recherche “Autoregressive neural-network wavefunctions for ab initio quantum chemistry” dans la prestigieuse revue scientifique Nature Machine Intelligence.

Publication dans Nature Machine Intelligence

L’article a été écrit par le Dr Thomas (Tom) Barrett, chercheur chez InstaDeep, en collaboration avec les professeurs A. I. Lvovsky et Aleksei Malyshev du département de physique de l’Université d’Oxford, et applique l’apprentissage automatique au défi canonique de la modélisation des systèmes quantiques complexes. Il s’agit de la première recherche publiée par InstaDeep sur l’intersection croissante de l’IA et de l’informatique quantique. L’abstract est disponible sur le lien suivant : https://www.nature.com/articles/s42256-022-00461-z

L’apprentissage automatique quantique à InstaDeep

L’équipe QML sera dirigée par Tom Barrett et se concentrera sur l’intersection des technologies quantiques et de l’IA. Ces domaines se sont développés à un rythme rapide ces dernières années, avec du matériel de calcul quantique bruyant d’échelle intermédiaire disponible et l’IA qui continue à repousser les limites de ce qui peut être réalisé dans les problèmes les plus complexes. L’informatique quantique ayant le potentiel de révolutionner un grand nombre des activités les plus urgentes de l’IA – telles que la conception de médicaments et la résolution de problèmes d’optimisation classiquement insolubles -, la création de l’équipe QML est une nouvelle étape dans le voyage continu d’InstaDeep pour apporter des solutions de pointe aux problèmes les plus difficiles du monde.

InstaDeep étendra son équipe de chercheurs et d’ingénieurs spécialisés dans le domaine du QML au cours des prochains mois.

Plus d’informations sur le blog d’InstaDeep : https://www.instadeep.com/2022/04/instadeep-launches-dedicated-quantum-machine-learning-team-as-first-qml-research-paper-is-published-in-nature-machine-intelligence/

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Dans un cadre agréable au Port punique de Carthage, la startup innovante Historiar a présenté le fruit de longs mois d’efforts : un tour virtuel 360° du port, ainsi que du site de Sbeïtla et son fameux Arc d’Antonin, via des casques VR. Ce travail a été accompli grâce au soutien de l’Agence de mise en valeur du patrimoine et de promotion culturelle, de l’Institut national du patrimoine et d’Orange Tunisie.

Pour les deux premiers acteurs, ils ont permis à la startup d’accéder à toute la documentation nécessaire ainsi qu’aux différents sites archéologiques. D’ailleurs, l’Agence compte lancer prochainement un appel à candidatures pour les entités qui s’intéressent au patrimoine pour optimiser l’utilisation des nouvelles technologies dans la valorisation de l’histoire de la Tunisie.

Pour Orange, elle a déployé des moyens technologiques lourds pour installer la 5G dans la zone et permettre à Historiar d’améliorer la fluidité de son application. Une connexion internet plus rapide rend possible une meilleure qualité de vidéo et, surtout, l’utilisation de GPS très précis qui donne du sens au produit d’Historiar.

Les participants à l’événement ont pu vivre une expérience unique : munis d’appareils 5G fournis par l’opérateur de télécommunication, ils ont pu avancer dans le port duquel il ne reste que quelques monuments dispersés, tout en observant à l’écran des téléphones une reproduction de chaque endroit comme s’ils se retrouvaient à l’apogée de la civilisation carthaginoise ainsi que celle romaine.

Ce produit Historiar ouvre la porte à une nouvelle consommation du contenu culturel qui pourrait apporter une vraie valeur ajoutée au tourisme tunisien. Les sites et les musées restent largement sous-exploités et les explications qu’un guide pourra offrir ne peuvent être que limitées par rapport à la force de frappe de la technologie.

Toutefois, reproduire en trois dimensions le patrimoine tunisien nécessite des moyens financiers importants dont Historiar et les autres startups opérant dans le segment culturel ont besoin. Au-delà de son importance pour le pays, un tel investissement est rentable à moyen et long terme.

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InstaDeep et iCompass ont annoncé ce mardi que les deux startups spécialisées en IA offriraient TunBERT, le premier modèle de traitement du langage naturel (NLP) au monde pour le tunisien. Ce modèle sera disponible gratuitement et en open source pour stimuler davantage l’innovation dans un écosystème de technologie AI Tunisien en pleine croissance. Cet écosystème est devenu un phénomène économique et technologique en Afrique du Nord au cours de la dernière décennie.

TunBERT est un modèle linguistique pour le dialecte tunisien qui, en appliquant les dernières avancées en matière d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML), a été entraîné pour évaluer plusieurs tâches telles que l’analyse des sentiments, la classification des dialectes et les questions-réponses pour la compréhension écrite.

“Nous sommes ravis de dévoiler TunBERT, un projet de recherche né d’une collaboration étroite  entre iCompass et InstaDeep qui offre au dialecte tunisien une technologie de pointe”,indique Karim Beguir, CEO et cofondateur d’InstaDeep. 

En rendant TunBERT disponible gratuitement à l’écosystème, InstaDeep et iCompass visent à ouvrir la voie à de nouvelles percées en recherche et développement sur multiples secteurs, accélérant ainsi l’innovation en fournissant une base sur laquelle d’autres peuvent s’appuyer pour construire des applications sur tous les domaine d’expertise.

Une collaboration qui vise à améliorer la diversité et assurer une meilleure représentation pour tous les peuples et leur langues afin de développer d’une manière équitable l’intelligence artificielle dans le futur. 

Parlé par 12 millions de personnes, le Tunisien est étroitement lié aux dialectes nord-africains qui sont parlés par environ 105 millions de personnes. Le plus grand défi en ce qui concerne le dialecte tunisien est qu’il s’agit d’une langue non standard car elle n’a pas de règles grammaticales.

Pour surmonter ces défis, les équipes de recherche d’InstaDeep et d’iCompass ont créé un ensemble de données de 67,2 Mo extrait des réseaux sociaux. La taille de l’ensemble de données peut sembler petite, mais combinée aux percées technologiques de l’IA en apprentissage profond, elle s’est avérée suffisante pour obtenir d’excellents résultats avec  un modèle performant. 

Quant à l’évaluation des performances du modèle, l’équipe a mené des expériences de référence approfondies avec six ensembles de données pour trois tâches en aval: affiner TunBERT sur l’analyse des sentiments, l’identification du dialecte et les tâches de questions-réponses.

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