Date : 2026-01-27
Lieu : Anglet, France
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Appel à soumission – EGC 2026 Atelier IA centrée sur les données (IACD)
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L’Intelligence Artificielle centrée sur les données (IACD, Data Centric AI, ou DCAI) est un paradigme qui place les données au cœur du processus d’apprentissage automatique, contrairement aux approches traditionnelles centrées sur les algorithmes et l’architecture des modèles. Cette approche met l’accent sur la qualité, la quantité et la représentativité des données qui sont des facteurs clés de la fiabilité et de la robustesse des systèmes d’IA. L’IA centrée sur les données s’intéresse aussi à l’automatisation du pipeline de science des données incluant la préparation des données, leur nettoyage, leur annotation et leur représentation.
L’objectif de l’atelier est de présenter les travaux des équipes francophones concernant l’IA centrée sur les données, et de fédérer les chercheurs travaillant sur cette thématique. Il fait suite à un premier atelier organisé lors d’EGC 2025, et qui a regroupé une trentaine de participants en moyenne autour de 13 présentations.
— Dates Importantes —
* Date de soumissions : 28/11/2025, 23:59 heure de Paris
* Notification aux auteurs : 20/12/2025
* Date de l’atelier : 27/01/2026
— Thèmes (liste non exhaustive) —
* Automatisation des pipelines de science des données
* Ingénierie des caractéristiques
* Méthodes centrées sur les données pour l’apprentissage automatique et la fouille de données
* Génération de jeux de données ou de Benchmarks
* Outils pour l’IA centrée sur les données
* Applications de méthodes centrées sur les données
— Soumission —
Les articles pourront porter sur des travaux originaux ou correspondre à des travaux déjà acceptés dans des conférences internationales. Ils pourront aussi décrire des solutions mises en place par des entreprises.
Deux types de soumissions :
Articles courts : 2 à 4 pages
Articles longs : 8 à 12 pages
Les soumissions devront être au format PDF exclusivement et devront utiliser le format RNTI latex : https://www.editions-rnti.fr/files/RNTI-202208.zip. Chaque article soumis sera évalué en double aveugle.
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