Projets financés
Modélisation des interactions entre l'hippocampe et le cortex dans « la conscience temporelle», établie à partir de l'imagerie cérébrale multimodale anatomique et fonctionnelle – HM-TC
Ce projet vise à évaluer le rôle du lobe temporal médial et de ses connexions avec différentes régions corticales dans des tâches impliquant la conscience temporelle, et à en déduire un modèle neurocomputationnel de fonctionnement de la mémoire à partir des données d'imagerie multimodale. La conscie
Robotique Evolutionniste et Neurosciences Computationnelles – EVONEURO
Le projet EvoNeuro a pour but d'explorer les enrichissements mutuels dont pourraient bénéficier la robotique évolutionnistes (ER) et les neurosciences computationnelles (CN) dans le cadre d'une approche unifiée. Cet objectif dérive de deux constats : 1) de Neuro vers Evo : dans le cadre des ER, t
Déconvolution d'Images Augmentée en Microscopie Optique N Dimensions – DIAMOND
L'objectif de cette ANR est l'étude exhaustive (du signal à l'information) de deux nouvelles techniques d'imagerie optique : la microscopie tomographique et la macroscopie confocale. Le développement de méthodes de déconvolution performantes et faciles d'utilisation en recherche biologique et médica
Approche déclarative pour énumérer des motifs intéressants – DAG
Ce projet a pour objet la fertilisation croisée entre trois domaines de recherche -- l'intelligence artificielle, l'algorithmique combinatoire et les bases de données -- pour apporter des solutions originales à un type fondamental de problèmes en fouille de données. Nous nous concentrons sur les p
Coadaptation Cerveau Ordinateur pour de meilleures interfaces – CO-ADAPT
Les interfaces cerveau-ordinateur (Brain Computer Interfaces, BCI) proposent un canal de communication direct entre le cerveau et un ordinateur, court-circuitant les interfaces traditionnelles telles que clavier ou souris, et apportant à l'utilisateur un retour au travers d'une modalité sensorielle
Apprentissage Statistique par une Architecture Profonde – ASAP
ASAP est un projet de recherche fondamentale mené par des équipes de recherche académiques. Son objectif : créer une rupture dans la théorie et la méthodologie de l'apprentissage statistique, en s'attaquant à l'un de ses verrous majeurs, à savoir la création automatique de caractéristiques pertinen
Temps versus optimalité en optimisation discrète – TODO
Très souvent, en informatique ou en recherche opérationnelle, nous sommes face à la situation suivante: nous devons résoudre un problème d'optimisation discrète dont l'espace de solutions est de taille exponentielle par rapport à la taille de l'instance. La prise de compte de ces situations a concen
Programmation du Web Diffus – PWD
Le Web est la nouvelle plate-forme où seront déployées les applications de demain. Quoiqu'aujourd'hui déjà large, le Web ubiquitaire va encore s'agrandir pour connecter tous les nombreux équipements électroniques qui nous environnent. Mais bien qu'ayant permis l'émergence d'applications novatric
Méthodes Inverses de Traitement en Imagerie du Vivant – MITIV
Les méthodes de reconstruction d'images dites « méthodes inverses » ont connu des progrès spectaculaires ces dix dernières années. Nous avons participé à ces avancées, notamment en développant la déconvolution aveugle, et en en démontrant l'intérêt pour l'imagerie médicale et biologique. L'objectif
Modèles et algorithmes d'apprentissage pour les données structurées et complexes – LAMPADA
LAMPADA est un projet de recherche fondamentale qui traite du passage à l'échelle des méthodes d'apprentissage automatique dans le contexte du traitement des données structurées. Il vise à étudier et développer des algorithmes pour trois grands défis qui sont, les grandes dimensions, les masses
