Avant l’université Paris-Saclay, il y avait eu le baccalauréat international – mention très bien – au lycée Vernant de Sèvres (Hauts-de-Seine ; sa ville de naissance), la prépa aux grandes écoles au lycée Hoche de Versailles… puis la voie X-ENS, avec notamment un master MVA (mathématiques, vision, apprentissage). Le tout ponctué d’expériences au Canada (chercheur stagiaire à l’université McGill ; analyse et modélisation de la dynamique et de la géométrie du cœur), au Chili (développeur stagiaire pour la société Option ; réalisation d’une plate-forme d’administration pour un service de publicité ciblée) et au Guatemala.
En 2020, au sortir de son postdoc à l’ENS (transport optimal – optimisation stochastique – apprentissage automatique), Arthur Mensch avait fait son entrée chez DeepMind, dans les labos de Paris. Il y est resté jusqu’en mai 2023 et la création de Mistral AI. Depuis lors, le Gouvernement l’a nommé membre de son comité de l’intelligence artificielle générative.
Son article le plus populaire en nombre de citations Google Scholar date de 2022. Il traite de Flamingo, famille de modèles de vision adaptables à de nouvelles tâches à partir d’un petit nombre d’exemples. Suivent des articles qui concernent respectivement l’optimisation de l’entraînement des LLM (2022) et l’évolution de leurs performances en fonction de l’échelle.
Quelques mois plus tard, Julien Chaumond allait intégrer le corps des télécommunications. Et gérer « la coordination des actions publiques en faveur du développement des secteurs du Web et du mobile auprès du ministère de l’Economie et du secrétariat d’Etat au développement de l’économie numérique ». Il le présente en tout cas ainsi sur son blog, où le dernier article remonte à l’automne 2012. C’était sa période d’« entrepreneur et consultant dans les domaines du Web et e-commerce », marquée par la publication d’un livre (Social commerce : quand le e-commerce rencontre le Web d’aujourd’hui).
Entre deux articles sur le bouton « J’aime » d’Amazon et sur le « post-purchase sharing » chez Voyages-SNCF, on trouve trace de sa start-up Prodcast – devenue ensuite Productism -, « site social ou les utilisateurs […] commentent et se recommandent des produits ». Au printemps 2013, il en parlait au passé dans un de ses premiers articles sur Medium, consacré à la « quête du cofondateur idéal ». Son nouveau projet entrepreneurial était alors en marche : une « plate-forme sociale pour la lecture d’e-books », appelée Glose. « Vous pouvez très facilement surligner, archiver, partager et annoter du texte », expliquait-il encore fin 2014, en anglais dans le texte, sur Facebook.
Changement d’univers en 2015, en tant qu’ingénieur logiciel pour Stupeflix, start-up à l’origine d’une app mobile de création de clips assistée par IA… et sur laquelle GoPro allait mettre la main en 2016. Julien Chaumond allait quant à lui revenir pour un temps dans la sphère publique, comme conseiller auprès du ministre délégué au numérique. L’aventure Hugging Face allait ensuite commencer. D’abord en France puis, à partir de l’été 2017, aux États-Unis.
Des articles scientifiques dont Julien Chaumond est coauteur avec l’équipe Hugging Face, le plus cité sur Google Scholar est daté de 2019. Il est relatif à DistilBERT, un « petit » modèle de langage généraliste entraîné par distillation et spécialisable sur un grand nombre de tâches. Suivent, de la même année, ceux qui traitent respectivement de la bibliothèque Transformers de Hugging Face et d’une approche associant ce type d’architecture à l’apprentissage par transfert pour entraîner des chatbots multitâches.
Le natif de Dunkerque allait rester, jusqu’en 2017, coordinateur du groupe de travail Enseignement supérieur et Recherche au sein du think tank Terra Nova. Depuis lors, il a publié son premier livre, avec le dessinateur George Mathan : le roman graphique Dream Machine ou comment j’ai failli vendre mon âme à l’intelligence artificielle, paru chez Flammarion.
Soutenue en 2000 dans la lignée d’un master de physique à l’ENS, sa thèse de doctorat en mathématiques appliquées à l’université d’Aix-Marseille a porté sur la représentation numérique des signaux audiophoniques. Certains de ses articles les plus populaires – en nombre de citations Google Scholar – ont trait à ce même champ disciplinaire. Ils touchent, entre autres, à la détection de l’attaque (IEEE, 2005) et à l’usage de la représentation parcimonieuse (IEEE, 2009). Le plus cité, rédigé avec des collègues des universités de New York, Jérusalem, Paris-Saclay et de l’Institut Max-Planck d’optique quantique, traite de l’interface entre machine learning et sciences physiques.
Ancien membre honoraire de l’Institut universitaire de France, Laurent Daudet a aussi enseigné, entre autres, à l’université Pierre et Marie Curie.
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