Chaires de recherche
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Data Science and Artificial Intelligence for Digitalized Industry and Services
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Explicabilité de l’intelligence artificielle pour le blanchiment d’argent (XAI-4-AML)
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Elle vise à concevoir des algorithmes décentralisés plus efficaces, respectueux de la confidentialité et adaptés à la variété des usages de la blockchain.
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Valeurs et politiques des informations personnelles
Actualités des chaires
La lettre du LTCI
— 19/01/2023Élections. Nouveaux arrivants. Google Award Inclusion. Meilleur poster. Ma thèse en 3 min. Smart Gardens. Micro-architecture. IA. ChatGPT. NoRDF. C3S. Agenda du LTCI.
Beau parleur comme une IA (The Conversation/I’m Tech)
Data science & IA, Enseignants-chercheurs — 26/12/2022Fabian Suchanek et al. : Les intelligences artificielles apprennent à parler grâce aux [...]
Chaire DSAIDIS : retour sur la journée scientifique 2022
Data science & IA — 06/07/2022La journée de la chaire Data Science & AI for Digitalized Industry & Services a eu lieu le 15 juin 2022. Cet [...]
GOLIAT : exposition aux ondes, comprendre les risques et s’en prémunir
Confiance numérique, Enseignants-chercheurs — 27/06/2022Dans le cadre de ce projet européen, Télécom Paris et la chaire C2M participent [...]
Data science et performance industrielle
Partenariats entreprises, Data science & IA — 17/06/2022Valeo, partenaire industriel de la chaire Data Science & Artificial Intelligence for Digitalized Industry & [...]
TopTen : accélérer le déploiement des antennes 5G
Très grands réseaux et systèmes — 09/03/2022Le projet TopTen de Kapteos, CEA-Leti et Télécom Paris vient de recevoir, dans le cadre du plan de relance, [...]
Recherche européenne sur l'exposition aux champs électromagnétiques
Confiance numérique, Très grands réseaux et systèmes — 02/03/2022Télécom Paris et la chaire C2M sont impliqués dans deux des consortiums [...]
«Mobi-Kids» : nouveaux résultats sur l'impact sanitaire des tél. mobiles
Très grands réseaux et systèmes — 11/02/2022Une étude internationale menée sur cinq ans, dans quatorze pays, se penche sur un [...]
Protection des données : analyse d’impact dans le cas des voitures connectées
Confiance numérique — 09/02/2022Ce rapport de la chaire C3S, de Claire Levallois (coordinatrice de la Chaire VP-IP) et Jonathan [...]
La détection d’anomalies : un domaine en exploration
Data science & IA — 01/07/2021Si la collecte, le stockage et l’analyse sont les premiers traitements appliqués aux données massives qui viennent [...]
Réglementation IA/finance : perspectives croisées Asie/Europe
Data science & IA, Économie numérique — 03/06/2021Lors de ce quatrième Lundi de l'IA et de la Finance organisé par l'ACPR et Télécom Paris, [...]
Le partage de données pour l’IA en finance
Économie numérique — 22/03/2021Cette 3ème session des lundis de l'IA et de finance avec l'ACPR et Telecom Paris a abordé les questions de partage de données [...]Monnaie digitale : pourquoi la Chine fait la course en tête (RFI)
Économie numérique, Enseignants-chercheurs — 11/02/2021David Bounie, économiste à Télécom Paris, donne son avis d'expert sur la volonté [...]
Faire comprendre aux algorithmes de quoi nous parlons
Data science & IA, Design interaction perception — 01/02/2021Chloé Clavel et Fabian Suchanek : comment apprendre aux algorithmes à modéliser et extraire [...]
Regards interdisciplinaires sur les biais algorithmiques dans la finance
Confiance numérique, Data science & IA — 25/01/2021L’édition du 11 janvier des « Lundis de l’IA et la Finance » de l’ACPR et [...]