- Jeremy Grignard est titulaire d'un doctorat en informatique, données et intelligence artificielle de l'École polytechnique. Il a également obtenu un Master en mathématiques appliquées à la data science et un diplôme d'ingénieur en informatique et Big Data. En 2019, il rejoint l'Institut de Recherche et Développement Servier pour terminer sa thèse avec l'Inria Saclay, au cours de laquelle il a développé des méthodes computationnelles utilisant les graphes de connaissances, la data science et des modélisations mathématiques pour améliorer la découverte précoce de médicaments. Depuis 2022, en tant que Senior Data Scientist, il conçoit et met en œuvre des projets d'IA liés à l'inférence génique, au machine learning, aux algorithmes d'hétéromodalité, aux modèles d'apprentissage profond biologiquement contraints, aux graphes de connaissances et aux grands modèles de langage.
Conférencier(e) sur
Comment les graphes de connaissances permettent d'augmenter la probabilité de découvrir de nouveaux médicaments efficaces pour soigner des patients ?
Keynote
Big Data Use-Cases
16/10/2024
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17:00 - 17:25
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Salle de Conférence 2