Cade Metz est un correspondant technologique du New York Times, couvrant l'intelligence artificielle, les voitures autonome, la robotique, la réalité virtuelle et d'autres domaines émergents. Auparavant, il était rédacteur principal du magazine Wired. Il a signé avec Penguin Dutton aux États-Unis et Random House au Royaume-Uni pour écrire un récit non romanesque sur le petit clan de visionnaires IA qui changent rapidement notre monde.Il a écrit le livre "Genius Markers" qui vise à dévoiler les enjeux méconnus autour de l'univers de l'intelligence artificielle.

Chercheur universitaire avec une expertise en apprentissage automatique, vision par ordinateur, réseaux de neurones, apprentissage en profondeur, optimisation, apprentissage à grande échelle et modélisation statistique en général. Nicolas à reçu le prix Lagrange 2018 avec Francis Bach et Mark Schmidt. Nicolas cherche à comprendre comment l'interaction entre le bruit et la courbure affecte la vitesse de convergence et la généralisation dans l'optimisation stochastique. Il veut aussi comprendre la dynamique de l'optimisation dans l'apprentissage par renforcement, en particulier autour de la méthode de descente de gradient. Au cours des dernières années, il s'est moins intéressé aux réalisations techniques pures et plus à l'impact sociétal.

Journaliste couvrant les agitateurs de la technologie et du commerce électronique il a commencé chez Forbes en tant que membre de l'équipe de gestion de la richesse, en rassemblant les fameuses listes des milliardaires mondiaux et Forbes 400 du magazine. Il a travaillé dans un certain nombre de publications, dont le New York Times, Bloomberg News, l'Orange County Register et le Half Moon Bay Review, Il travaille maintenant en tant que reporter à buzzfeed. Il pense notammment que les déclarations au sujet de la gestion des propos nuisibles sur la plateforme fb fait par l'Expert IA Yan Lecun ne reflète pas totalement la réalité.

Mickael étudie ce qui se passe lorsque les personnes et les systèmes d'information se heurtent. Ses recherches portent sur les systèmes d'information intelligents, tels que les systèmes de recommandation, les systèmes de recherche d'informations et les moteurs de recherche, et les applications d'apprentissage automatique destinées aux utilisateurs, à travers le prisme de l'interaction homme-ordinateur. Deux questions clés guident son programme de recherche:Comment concevoir et adapter ces systèmes pour mieux répondre aux besoins humains dans des applications réelles? Et comment ces systèmes interagissent avec les gens, à la fois leurs utilisateurs individuels et envers la société en général? Le but de ses recherches est de maximiser les avantages des systèmes de recommandations et autres systèmes d'information intelligents pour leurs utilisateurs et la société, tout en identifiant et en atténuant les risques potentiels pouvant découler de l'utilisation et du déploiement de ces systèmes.