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ALLOHa | Advanced Living Lab For Ocean Hacks

Lieu d’innovation collaborative, ALLOHa a pour vocation de réunir d’une part, la communauté scientifique en Sciences Marines et en Data Sciences et d’autre part, les entreprises qui innovent dans ces domaines.

L’objectif est de créer un espace propice à la collaboration et l’émergence de solutions innovantes pour un océan durable.

Hébergé sur l’infrastructure de calcul et traitement de données marines Datarmor, le bac à sable ALLOHa composé de données, de moyens de calcul, d’outils et de compétences en data analytics offre un terrain d’expérimentation sécurisé pour développer des preuves de concept et la construction de projets collaboratifs.

ALLOHa c’est :

- Une communauté,
- Un programme d’animation,
- Une offre de services et
- Un Tiers-Lieu d’innovation collaborative pour favoriser l’émergence de groupes travaillant sur une preuve de concept.

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Programme d'animation

ALLOHa lance ses bouteilles à la mer

Lors de la journée Images Marine, a émergé l'idée d'un outil de partage sur des besoins (offre et demande)

Nous proposons donc de lancer des bouteilles à la mer en créant avec l'outil Trello des cartes "offre" ou "demande" :

de données ;
de conseils, de méthodes ;
de partenariats ;
de stage, emploi ;
de catalogues de données ;
de financements.

Le principe est simple, vous ajoutez une "carte" dans l'une des 6 listes en décrivant votre offre ou besoin et en y laissant vos coordonnées. Tout membre de la communauté ALLOHa peut y répondre.


	Je me lance

Besoin d'un coup de pouce pour formuler votre besoin ou pour utiliser l'outil ? Nous sommes là pour vous aider, contactez-nous !

Atelier Machine Learning

Prochaine date : le mardi 25 juin, de 10h30 à 12h

Coworking Deep Learning 27 juin de 9h à 17h


	EN SAVOIR PLUS

Domino's Lecture

Prochaine date : le mercredi 19 juin de 12h30 à13h50


	EN SAVOIR PLUS

Data scientists Experts sur rendez-vous les mardis ALLOHa lunch box le mardi 25 juin


	EN SAVOIR PLUS

A la demande de la communauté ALLOHA, des animations sur mesure. Contacter anouck.hubert@imt-atlantique

Atelier Machine Learning

Atelier Machine Learning au Pôle Numérique Brest Iroise PNBI.

Prochaine date, le mardi 25 juin, de 10h30 à 12h

L’Atelier Machine Learning c’est :

1 speaker
qui répond à une 1 question concrète et appliquée autour du machine learning
en utilisant 1 méthode de machine learning
sur 1 dataset formatté avec benchmark

Dans cet atelier, nous mettons l’accent sur

une compréhension intuitive et graphique de la théorie et de ses équations
les méthodes de la famille des réseaux de neurones !
le partage des données et des codes
la diffusion de bonnes pratiques en data sciences, eg notebook python, benchmarking, plateforme Datarmor (IFREMER) de centralisation des codes et données

Le prochain atelier Machine Learning aura lieu le mardi 25 juin 2019

Speaker : En attente de confirmation

Titre : En attente de confirmation

Question concrète : En attente de confirmation

Dataset formatté et benchmartké : En attente de confirmation

Le lien vers les ateliers précédents:

Lien Github: https://github.com/amlb/amlb.github.io

Coworking Deep learning le 27 juin de 9h à 17h dans la limite des places disponibles


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Domino's Lecture

Domino's Lecture tous les 15 jours les mercredis

Prochaine date : le mercredi 19 juin de 12h30 à13h50

Lecture et critique d’articles scientifiques portant sur des travaux fondamentaux en intelligence artificielle avec dégustation de pizzas pour mieux digérer la science !

A chaque session un nouveau Guru volontaire

Le rôle du “Guru” :

Diffuser sur la liste l’article au moins une semaine à l’avance
Diffuser un résumé (maximum une page) le matin de la réunion du groupe Dominos Lectures
Imprimer un exemplaire papier du résumé pour tous les membres du groupe

Le contenu du résumé diffusé par le “Guru” :

Contenu : Contexte, objectifs, contributions originales, modèle considéré, critique positives et négatives (1 à 3 phrases pour chaque point)
1 page max

Le rôle des participants au groupe Domino :

Chaque participant DOIT avoir lu le papier avant la réunion
Chaque participant prépare et envoie par mail une ou des questions au “Guru”

Sinon pas de pizza !

Le mercredi 19 juin de 12h30 à 14h au PNBI

Pour s'inscrire contactez

François Rousseau ou Ronan Fablet

Data Science Experts & Lunch Box

Tous les mardis, au Pôle Numérique Brest Iroise :Notre Pool de Data Scientists Experts est à votre disposition pour répondre à vos questions, demandes, pour conseiller, échanger, réseauter. Contactez nous et nous vous mettrons en relation avec l'expert qui convient.
ALLOHa lunch box pour se rencontrer de manière informelle, réseauter, échanger des informations et déjeuner !
- Prochaine date le mardi 25 juin. Le principe : Vous apportez votre déjeuner et nous offrons le café et le dessert.


	Ronan Fablet. Ronan est Professeur à l'IMT Atlantique, chercheur de l'UMR Lab-STICC, équipe TOMS (Statistical Signal Processing and Remote Sensing). Ses thèmes de recherche sont: Computer vision and signal processing: inverse problems, data-driven and learning-based models, texture analysis, motion analysis, bayesian and variational models, data assimilation, .... Applications to marine ecology and oceanography: ocean remote sensing, maritime tradic surveillance, submeso-to-mesoscale ocean dynamics, movement ecology, fish otoliths, fisheries acoustics, sonar seabed imaging,... En savoir plus
	Patrick Meyer Expert en Aide à la Décision et en Optimisation. Il est Professeur à IMT Atlantique, chercheur de l'UMR Lab-STICC, et responsable de l'équipe de recherche DECIDE. Ses thèmes de recherche sont : les algorithmes d'aide multi-critère à la décision, la modélisiation du processus d'aide à la décision, la modélisation des préférences des décideurs, l'optimisation combinatoire, ainsi que le développement d'outils informatiques pour l'aide à la décision. En savoir plus
	Romain Billot Romain est maître de conférences, HDR, en data science à IMT Atlantique depuis 2016. Il dirige des recherches en data mining et optimisation avec différents terrains d'applications comme la mobilité intelligente et la santé connectée. M. Billot est responsable des enseignements en statistiques et machine learning (filière data science).En savoir plus
	Pierre Tandeo est statisticien de formation et s'est tourné rapidement vers des applications environnementales, notamment en océanographie et en météorologie. Il s'intéresse aux problèmes : d'interpolation de données spatio-temporelles, de synergie satellitaire, d'assimilation de données et des systèmes chaotiques, de régressions et de classifications dans les géosciences, etc
	Nicolas Raillard est statisticien de formation et s'est intéressé dès la fin de ses études aux applications environnementales, notamment en océanographie et en météorologie. Il s'intéresse aux problèmes de modélisation de données temporelles et spatio-temporelles, de modélisation des valeurs extrêmes, ainsi que de fiabilité des structures