Projets financés

L'étude PISA 2019 montre que 20% des élèves français de 15 ans ont des difficultés sévères en lecture et que les écarts socio-économiques creusent les différences de niveaux. Lalilo veut réduire ces inégalités à l'aide d'une plateforme en ligne fondée sur l'intelligence artificielle pour différencie

Les modèles d'IA centralisés sont complexes et les calculs nécessaires pour entraîner des systèmes d'IA sont multipliés par dix chaque année. Les modèles fondamentaux comportent des centaines de milliards de paramètres. Les compromis entre la capacité de calcul, la taille et la consommation d'énergi

L'apprentissage par renforcement a récemment donné des résultats exceptionnels dans un large éventail de tâches, en particulier pour les jeux vidéo. Ces agents ont été capables de résoudre aussi bien des jeux nécessitant des actions rapides que des décisions bien planifiées. Appliqués à la robotique

Le choix du meilleur solveur possible pour un problème d'optimisation dépend des caractéristiques du problème ainsi que des ressources de calcul disponibles. Comprendre cette dépendance est une tâche de recherche essentielle en optimisation. Pour aider les chercheurs et les praticiens à choisir les

Décrire une voix en quelques mots est une tâche arbitraire. Nous pouvons parler d'une voix "grave", "soufflée" ou "rauque", mais la caractérisation d'une voix nécessiterait un ensemble restreint d'attributs rigoureusement définis constituant une ontologie. Or, une telle grille de description n'exist

Un manque de tact social de la part d'un système conversationnel (chatbot, assistant vocal, robot social) peut provoquer une diminution de la confiance et de l'engagement de l'utilisateur envers le système. Ce manque d'intelligence sociale entrave l’acceptabilité des systèmes conversationnels par un

L’objectif général est de proposer un outil d’interprétation de requêtes SQL « respectueux de la vie privée » au sens de la confidentialité différentielle s’intégrant dans PostgreSQL. Ces requêtes iront de la forme Select-Project-Join-Aggregation (SPJA) aux exports de releases (DUMP) d’une partie de

En traitement automatique des langues, de grands modèles de langue à apprentissage profond ont contribué à révolutionner le domaine ces dernières années. Toutefois on observe que ces modèles connaissent des ratés sur des cas où les humains n'ont pas de problèmes particuliers. Le projet COMPO pro

PHLUSIM est un projet interdisciplinaire qui propose de profiter progrès récents dans le domaine de l'intelligence articielle pour transformer la dynamique des fluides numérique (CFD) et la modélisation d'ordre réduit (ROM) pour les fluides. Plus précisément, il cherche à appliquer des techniques in

L’objectif de ce projet est l’audit des algorithmes de machine learning et leur réparation. Les nouvelles législations (RGPD et European Act) fournissent un cadre légal qui va encadrer la mise en oeuvre pratique des algorithmes. Elles fournissent un certain nombre de recommendations que doivent su

Ce projet de recherche étudie les interactions entre l'apprentissage profond, les algèbres hypercomplexes et la morphologie mathématique à valeurs vectorielles. Une attention particulière sera accordée aux opérateurs morphologiques obtenus à l'aide d'ordres supervisés qui tiennent compte des aspects

Le projet CFTextAD est un projet de recherche fondamentale contribuant à l'axe E.2, "Intelligence artificielle et science des données". Il propose de créer un framework unifié pour la détection d'anomalies textuelles afin de comprendre comment au mieux associer modèles existants de représentation d

Depuis quelques années l'apprentissage profond domine le domaine de l'apprentissage automatique en raison de ses performances impressionnantes sur divers types de données, notamment les images, le texte ou les graphes, pour n'en nommer que quelques-uns. Pour ce dernier type de données, les Graphs Ne

La synthèse de médias décrit l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour générer et manipuler des données, le plus souvent pour automatiser la création de contenus (image, vidéo, audio). Les progrès technologiques dans ce domaine favorisent l'utilisation d'algorithmes d'IA dans l'industri

Les approches d'apprentissage automatique sont très importantes pour résoudre les problèmes inverses dits aveugles, tels que la déconvolution et la séparation de sources aveugles, qui sont difficiles à traiter avec des méthodes classiques. Une approche pour résoudre ce type de problèmes en combinant

Ce projet a pour objectif d'explorer les premières pistes de recherche quant aux apports de la multimodalité dans les jeux de données pour répondre aux exigences de l'apprentissage équitable. L'équité désigne ici les biais (dans les données et/ou induits), tout en s'intéressant à l'interprétabilité

Telles qu'elles sont définies par le règlement général sur la protection des données (RGPD), les données vocales entrent dans le cadre des données à caractère personnel. Son utilisation dans les applications est en outre considérée comme présentant un risque élevé dans la future « AI act ». En effet

Il existe un "décalage fondamental entre les représentations humaines et en IA: alors que les premières sont ancrées dans une expérience sensorimotrice riche, les secondes sont classiquement passives et limitées à quelques modalités comme la vision et le texte" (Hay et al, 2016). Dans ce projet, no

Depuis leur introduction en 2018, le paradigme novateur des réseaux de neurones informés par la physique (PINNs) fait l'objet d'une attention grandissante motivée par leur flexibilité dans le traitement d'un large éventail de problèmes impliquant des équations différentielles partielles (EDP). L’app

Un corpus arboré est une collection de phrases annotées avec leur structure syntaxique sous la forme d'abres de dépendances ou d'arbres en constituants. De telles ressources sont importantes pour les études linguistiques fondées sur les usages. Or, la construction de corpus arborés est particulièrem

L'utilisation des techniques d'intelligence artificielle (IA) dans les sciences naturelles est devenue omniprésente, en raison de leur capacité à prédire un résultat donné à partir de données d'entrée potentiellement complexes. Cependant, dans l'intérêt de la connaissance scientifique, l'IA ne peut

Ce projet se situe à l’interface de l’apprentissage statistique (principalement apprentissage profond) et de l’optimisation combinatoire (principalement stochastique et évolutionnaire). Son originalité est de proposer un couplage entre les deux types d'approches, fondé sur 3 modules: i/ la recherch

La motivation fondamentale de ce projet est l'utilisation de méthodes d'analyse topologique de données multiparamétrées pour les modèles d'apprentissage automatique, que ce soit pour la régularisation et la maintenance de ces modèles, ou pour la génération automatique de nouveaux descripteurs à four

Les interactions humaines à distance et les interactions homme-machine nécessitent des technologies de traitement de la parole fiables pouvant fonctionner dans des conditions acoustiques réelles non contraintes. Les enregistrements de parole sont inévitablement contaminés par des sources sonores int

Ces dernières années, les réseaux neuronaux profonds ont révolutionné le domaine de la reconstruction d’images, conduisant à des performances remarquables dans diverses applications comme l'imagerie médicale et astronomique. La reconstruction d'images via l'apprentissage profond est en train de tran

Malgré les avancées spectaculaires en apprentissage automatique, il est toujours difficile d'exploiter les méthodes d'apprentissages de manière systématique et fiable dans de nouvelles disciplines pour accélérer la découverte scientifique. Ce défi est largement due à l'absence d'un moyen cohérent d

L'Apprentissage Automatique est l'un des piliers actuels de l'Intelligence Artificiel. Il est aujourd'hui utilisé pour la prise de décision dans le domaine médical, en traitement de la parole ou dans les véhicules autonomes pour citer quelques exemples. Si l'apprentissage peut s'avérer bénéfique, le

De grands graphes sont de plus en plus utilisés dans de nombreux domaines tels que les réseaux de transport, les soins de santé (interactions médicamenteuses), les crypto-monnaies (transactions blockchain), les réseaux sociaux, la gestion des connaissances, etc. Les programmes récursifs constituent

Les méthodes d'IA alimentées par les réseaux de neurones profonds (DNN) connaissent un tel succès que certaines études affirment qu'elles ont dépassé les performances humaines. Leur nature complexe de boîte noire, le manque de généralisation hors distribution (OOD) et la considération erronée de la

"Less is more", le mot d'ordre de l'art minimaliste, fait son entrée dans l'intelligence artificielle (IA). Après une décennie maximaliste de réseaux de neurones toujours plus grands entrainés sur des bases de données toujours plus grandes (2012-2022), une contre-tendance apparait. Et si l'on pouvai

Dans un avenir proche, les agents intelligents seront omniprésents dans notre vie quotidienne, remplaçant ou assistant les humains dans une variété de tâches. L'apprentissage par renforcement (AR) permet d'apprendre de telles tâches de prise de décision séquentielle à partir de données. L'AR a connu

La détection d’anomalies est un défi en soi. Elle est non supervisée par nature, car les événements anormaux sont rares, variés et difficiles à collecter. En tirant parti des réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage de représentation, les principales catégories de méthodes de détection d'an

Percevoir l'environnement qui nous entoure à partir d'images et de vidéos est une capacité essentielle des agents artificiels pour agir et interagir avec le monde. Les développements récents des encodeurs et des descripteurs d'images ont permis d'améliorer grandement l’efficacité des algorithmes de

Les marchés du futur seront digitaux, larges (voire internationaux) et l'appariement entre l'offre et la demande sera facilité, organisé et régulé par des plateformes, qui apprendront automatiquement à partir des données reçues, de leurs erreurs ou succès passés. L'intelligence artificielle sera cer

La collecte et l'analyse statistique de signaux physiologiques sont maintenant omniprésentes, que ce soit pour le suivi des patients dans les hôpitaux ou pour des données de recherche en neurosciences. Si les méthodes statistiques basées sur des traitements manuels sont efficaces pour capturer des e

Le projet Semi-Amor vise à améliorer l'état-de-l'art en traitement automatique des langues (TAL) dans le cas des tâches pour lesquelles les sorties sont fortement contraintes, comme par exemple la génération contrôlée, l'analyse syntaxique ou sémantique, l'extraction conjointe d'entités et de relati