"Le Rwanda trace son chemin pour devenir un carrefour vibrant de compétence technologique", a-t-elle déclaré.
Elle a tenu ces propos lors de la Conférence Africaine Internationale sur l’Optimisation et les Applications de l’Apprentissage Machine (MLOA) qui s’est tenue le 24 Juillet 2023.
Organisée par la Chaire de Recherche Allemande de AIMS Rwanda et le Groupe d’Optimisation des Processus de l’Université de Technologie d’Ilmenau, Allemagne, cette conférence vise à fournir une plateforme pour les experts afin qu’ils puissent partager leurs connaissances, insights et expériences sur les tendances actuelles, les perspectives d’avenir et les applications tournées vers l’avenir de l’apprentissage machine et des méthodes d’optimisation mathématique.
"Notre mission est de nourrir un écosystème fertile qui valorise chaque individu et idée, indépendamment du genre, de la race ou du contexte social, catalysant ainsi le pouvoir et la connaissance de la jeunesse du Rwanda et au-delà pour surfer sur la vague de l’avancée scientifique et technologique mondiale", a déclaré Ingabire.
Selon elle, l’Afrique aspire à être à l’avant-garde de l’innovation. Dans cette quête ambitieuse, des institutions comme AIMS Rwanda sont au premier plan.
"Leur engagement à former les esprits des jeunes visionnaires, à orienter le discours sur l’IA et l’apprentissage machine, et par conséquent à transformer notre société, est louable", a-t-elle ajouté.
Le Rwanda a récemment approuvé une politique nationale sur l’IA, marquant un moment crucial dans le développement de l’écosystème d’intelligence artificielle du pays et une avancée vers l’atteinte des objectifs de développement national.
Selon Ingabire, l’attention du pays portée aux lois sur la protection des données témoigne de son dévouement à garantir la confidentialité de ses citoyens.
L’apprentissage machine révolutionne tous les aspects de la vie humaine, avec des implications profondes dans divers domaines, y compris la science, la technologie, l’industrie et la vie quotidienne.
Il offre par exemple des solutions prometteuses à des problèmes complexes que les méthodes conventionnelles (médicales, ingénierie) peinent à résoudre.
L’intégration des méthodes d’optimisation mathématique et d’apprentissage machine conduit à des modèles d’apprentissage machine de plus en plus fiables et interprétables, ce qui a contribué à l’organisation de la conférence.
Selon Pr. Sam Yala, président du réseau AIMS, l’importance de la conférence dépasse largement les frontières de la communauté scientifique.
"Nous comprenons que les applications réelles sont essentielles pour exploiter le véritable potentiel de l’apprentissage machine. Nous avons donc créé une plateforme où se rencontrent le monde universitaire et l’industrie, favorisant des interactions significatives et des collaborations fructueuses qui accéléreront l’adoption des technologies de pointe dans des contextes pratiques", a-t-il déclaré.
Yala a ajouté que cette plateforme vise à dynamiser et à impliquer la communauté scientifique africaine en rassemblant des scientifiques et des experts de renom du monde entier, dans le but d’inspirer et de stimuler la prochaine génération de chercheurs africains, en encourageant une culture de curiosité et d’innovation qui, selon lui, façonnera l’avenir du continent.




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