Oubliez les LLMs.

Les travaux de cette chercheuse en IA seront bientôt sur toutes les lèvres.

Cela faisait 20 ans que le monde de l’IA se cassait les dents sur ce problème.

Malgré les progrès fulgurants de la discipline, que ce soient les LLMs, ou même le deep learning en général, rien n’y faisait.

Impossible de faire mieux que les modèles de machine learning “classiques”.

On parle pourtant d’un problème qui vaut de l’or.

Imaginez pouvoir prédire le chiffre d’affaire d’une entreprise.

Ou bien le prix de vente de votre appartement.

Voire même les risques de cancer chez un patient.

Tout ça, sans aucune compétence en machine learning.

Et bien, c’est la promesse des TFM.

Les “Tabular Foundation Models”.

(Retenez bien cet acronyme)

Des modèles capables d’interpréter vos bases de données, et de prédire à peu près tout ce qui vous passerait par la tête.

La promesse est folle.

Et certains industriels l’ont bien compris, car sans faire de bruit, ils y ont déjà investis plusieurs millions.

Au coeur de cette révolution, il y a un labo de recherche français.

L’INRIA.

Déjà mondialement reconnus pour leurs travaux sur scikit-learn, une des libraires de ML les plus utilisées dans le monde,

Les voilà désormais leaders des TFM.

Mais comment ont ils réussi à “craquer” ce problème qui résistait depuis 20 ans ?

C’est la question que j’ai posé à Marine Le Morvan, chercheuse à l’INRIA et pionnière du domaine.

Bonne écoute 🎧

PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

Notes de l'épisode :

• le modèle de fondation tabulaire de l'INRIA, "TabIClV2" : https://github.com/soda-inria/tabicl

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