IA²

Institut d'Automne en Intelligence Artificielle

Le Touquet-Paris-Plage, France — 19 - 23 Octobre 2026

Introduction

L’objectif principal de cette école est de fournir une vision transversale et actualisée des différentes approches en IA, en mettant en lumière leurs apports concrets aux sciences expérimentales, formelles et humaines. Dans un contexte de spécialisation croissante, elle vise à offrir aux chercheur.ses, en particulier en début de carrière, l’occasion de prendre du recul sur leur discipline, de découvrir des techniques complémentaires à leur champ d’expertise, et de mieux comprendre les conditions d’intégration de l’IA dans des contextes scientifiques variés.


L’école mettra en évidence la complémentarité des approches symboliques et numériques, ainsi que le rôle structurant des modèles hybrides dans les usages scientifiques. Elle ambitionne également de présenter des avancées méthodologiques récentes, tant en termes d’apprentissage que de raisonnement ou modélisation des connaissances, en les ancrant dans des domaines d’application concrets (biologie, médecine, environnement, etc.). Enfin, elle abordera les enjeux épistémologiques et éthiques liés à l’usage croissant de l’IA dans les sciences, en particulier les questions de transparence, de robustesse, de reproductibilité et de responsabilité.


Loin de se limiter à une présentation technique, l’école vise à articuler les enjeux méthodologiques et scientifiques avec les besoins réels des communautés disciplinaires concernées, dans une logique de fertilisation croisée et de réflexion critique sur les transformations en cours.


L’édition 2026 s’inscrit dans cette dynamique en élargissant l’ouverture à d’autres communautés scientifiques pour objectif est de créer des passerelles durables entre la communauté IA et d’autres disciplines scientifiques fortement concernées par l’essor des méthodes d’IA, consolidant ainsi une approche véritablement interdisciplinaire.

Thematiques

Panorama de l'IA et Sciences

  • Introduction generale a l'IA et ses enjeux scientifiques
  • Apprentissage automatique et apprentissage profond
  • IA symbolique et raisonnement automatise
  • Constraint Reasoning : modelisation, approches (CP, SAT, ASP)
  • Raisonnement et decouverte scientifique

Graphes de connaissances et applications biomedicales

  • Introduction aux graphes de connaissances
  • Raisonnement et extraction d'informations biomedicales
  • Etudes de cas en biologie et medecine
  • Ontologies et repositionnement de medicaments

IA, sante et sciences humaines

  • Traitement automatique des langues et extraction d'informations
  • Grands modeles de langues appliques a la science
  • IA appliquee aux donnees medicales
  • IA et sciences humaines et sociales

Modeles generatifs, chimie et environnement

  • Modeles generatifs pour la decouverte de materiaux
  • IA pour la conception de materiaux et sciences environnementales
  • Simulation moleculaire par IA

Ethique et perspectives futures

  • Enjeux ethiques de l'IA appliquee a la recherche scientifique
  • IA responsable : transparence, explicabilite et impacts societaux
  • Perspectives et defis futurs de l'IA en sciences

Public concerné

Prioritairement :

  • Chercheurs et chercheuses (post-doctorants, CR, MCF) en IA ou utilisateurs de l'IA
  • Chercheurs et chercheuses dans des domaines connexes (biologie, chimie, medecine, SHS) utilisant l'IA dans leurs recherches

Secondairement :

  • Doctorants en IA
  • Doctorants dans des domaines connexes (biologie, chimie, medecine, SHS) utilisant l'IA dans leurs recherches

Prerequis : Aucun prerequis n'est necessaire pour suivre l'enseignement de cette ecole. Une mise a niveau incluant un panorama general sur les techniques d'IA est prevue en debut de semaine.


Inscription : L’école aura lieu au Touquet-Paris-Plage, du lundi 19 au vendredi 23 octobre 2026. Tarifs jusqu’au 25 septembre 2026 : 150 € pour les étudiants et doctorants, 250 € pour les académiques et 350 € pour les industriels. L’inscription est gratuite pour les agents CNRS. Les frais d’inscription incluent les pauses café, les repas et les événements sociaux, mais pas l’hébergement.

Programme

01
Panorama de l'IA et Sciences
  • Introduction generale a l'IA et ses enjeux scientifiques
  • Apprentissage automatique et apprentissage profond
  • IA symbolique et raisonnement automatiseThomas Schiex (INRA, France)
  • Constraint Reasoning : modelisation, approches (CP, SAT, ASP), outils/solveurs
  • Raisonnement et decouverte scientifique
  • Session demos et posters
02
Graphes de connaissances, ontologies et applications biomedicales
  • Introduction aux graphes de connaissancesFatiha Saïs
  • Raisonnement et extraction d'informations biomedicalesAdrien Coulet
  • Etudes de cas en biologie et medecineGayo Diallo
  • Session posters et exposes courts
03
IA, sante et sciences humaines
  • Traitement automatique des langues et extraction d'informations
  • Grands modeles de langues appliques a la scienceChristophe Cerisara (Loria, Nancy)
  • IA appliquee aux donnees medicalesPierre Zweigenbaum (LISN, Paris-Saclay)
  • IA et sciences humaines et sociales
  • Session demos et posters
04
Modeles generatifs pour la chimie et l'environnement
  • Modeles generatifs pour la decouverte de materiaux
  • IA pour la conception de materiaux et les sciences environnementalesAdlane Sayede (UCCS CNRS)
  • Simulation moleculaire par IA
  • Session demos et posters
05
Ethique et perspectives futures
  • Enjeux ethiques de l'IA appliquee a la recherche scientifique
  • IA responsable : transparence, explicabilite et impacts societaux
  • Perspectives et defis futurs de l'IA en sciences

Comité scientifique

Zied Bouraoui
CRIL, UMR 8188
Meghyn Bienvenu
LaBRI, UMR 5800
Engelbert Mephu Nguifo
LIMOS, UMR 6158
Nicolas Maudet
LIP6, UMR 7606

Comité d'organisation

Zied Bouraoui
CRIL, UMR 8188
Mouny SAMY MODELIAR
CRIL, UMR 8188
Yakoub Salhi
CRIL, UMR 8188
Naïm Es-Sebbani
CRIL, UMR 8188
CNRS Université d'Artois CRIL GDR RADIA