6th TRAIL Summer Workshop
Fort du succès des précédentes éditions du TRAIL Summer Workshop à Tournai (2020), Paris (2021), Berlin (2022), Nantes (2023) et Lisbonne (2024), TRAIL'25 perpétue la tradition de recherche collaborative et intensive en réunissant des chercheurs et des étudiants de premier plan en IA pour deux semaines d'innovation concrète.
L'institut TRAIL lance l'appel à projets pour le TRAIL Summer Workshop'25 sur la recherche en intelligence artificielle. Il se tiendra du 25 août au 5 septembre 2025 à Londres, au Royaume-Uni. L'appel à projet s'est clôturé le 1er mai 2025.
Cette année, TRAIL est fier de collaborer avec le King's Institute for Artificial Intelligence, pour le compte du King's College de Londres, et l'European University Alliance Circle U., renforçant ainsi son engagement à promouvoir la recherche interdisciplinaire et transfrontalière en IA.
Au programme:
Des projets d'IA de pointe menés par des équipes de chercheurs.
Des conférences de chercheurs seniors invités, offrant un aperçu des dernières avancées en IA.
Des présentations de projets régulières, garantissant une progression itérative et des retours constructifs.
Un environnement unique et immersif où étudiants et experts travaillent côte à côte, repoussant les limites de la recherche en IA.
Objectif de l'événement:
Créer un espace collaboratif unique où jeunes talents et scientifiques de pointe se réunissent pour co-développer l'avenir de la recherche en IA. Afin d'élaborer une proposition de projet convaincante pour l'atelier d'été TRAIL 2025, les participants sont encouragés à intégrer trois éléments clés :
S'aligner sur un domaine d'application recommandé et fournir un ensemble de données pertinent
S'inscrire dans une thématique scientifique
Relever un défi majeur TRAIL (recommandé, mais non obligatoire)
Domaines d'application :
Santé; Industrie 4.0; Industrie manufacturière; Mobilité; Énergie; Aéronautique; Éducation; Médias; Logistique; Environnement
Thèmes scientifiques :
IA fiable; Interaction homme-IA; IA embarquée; IA économe en énergie; IA respectueuse de la vie privée; Systèmes multi-agents; Impacts sociaux et éthiques; IA dans l'enseignement supérieur
