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Réflexions techniques et vulgarisations sur la Data Science et l’IA, et leur application dans des contextes scientifiques.


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Comment le Deep Learning décode les lois de la physico-chimie ?

Comment un algorithme peut prédire le rendement d'une réaction chimique avant même qu'on ait utilisé un seul réactif, alors que tant de lois physico-chimiques fondamentales restent encore mal comprises ? Tour d'horizon des dernières architectures de Deep Learning permettant d'appréhender ces prédictions (RNN, GNN, PINN) et leur application aux données scientifiques.

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