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Le succès des grands modèles de langage est déterminé par l’abondance et la structure naturelle des données. Qu’est-ce que cela nous dit sur notre univers et sur nous-mêmes? Comment pouvons-nous utiliser ces connaissances pour faire avancer des applications dans des domaines critiques comme la découverte de médicaments? Chris pose ce genre de questions et s’intéresse à la création de systèmes d’apprentissage automatique qui apprennent dans des contextes obstinément complexes pertinents à la médecine. Il a reçu le prix commémoratif Corcoran pour sa thèse d’Oxford et a reçu plusieurs prix d’articles lors des principales conférences sur l’apprentissage automatique. Chris est reconnu pour ses techniques d’estimation de gradient, qui sont maintenant des outils standards dans la boîte à outils de l’apprentissage profond, ainsi que pour son rôle en tant que membre fondateur du projet AlphaGo, qui fut le premier programme informatique à battre un champion du monde dans le jeu de Go.