Projets financés

Traiter des données de grande dimension en un temps raisonnable, en concevant des algorithmes à la fois robuste et efficaces, est un dessein scientifique stimulant, qui constitue la ligne directrice de ce projet. Les aptitudes de méthodes proximales, telles que ADMM ou l’algorithme du gradient prox

Le projet EXPEKCTATION concerne le développement d’approches pour un apprentissage automatique interprétable et robuste, en utilisant la compilation de connaissances : nous recherchons des techniques de prétraitement capables d'associer à un prédicteur boîte noire une boîte blanche, pouvant être uti

La vision et le programme du projet de recherche DeepCuriosity visent à développer les fondations d’une nouvelle approche scientifique de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage autonome. Les résultats récents de l’apprentissage profond par renforcement sont impressionnants (e.g. pour les

Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) s’est de plus en plus installée dans notre vie quotidienne. Cependant, l'IA telle que actuellement développée par la plupart des acteurs majeurs de l'industrie comme les GAFAM, est décentralisée vers des serveurs. Étant donné que la consommation

Le facteur clé du récent boom de l'IA est l'émergence de l'apprentissage profond (DL). Le succès de ces méthodes - en particulier pour l'apprentissage supervisé - est étonnant. Mais les limites et les inconvénients du DL sont connus. Les algorithmes DL actuels sont " gourmands en données ", la perf

Le projet vise à développer de nouvelles approches géométriques et topologique pour l’apprentissage machine et l’Intelligence Artificielle avec un objectif à la fois académique (fondements mathématiques) et industriel (collaboration avec deux entreprises partenaires, MetaFora BioSystems et Sysnav).

The work program of the Chair will be conducted in 3 directions, all applied to the domain of Computer Vision : i) privacy-aware federated learning ii) explainable deep learning iii) frugal and efficient deep learning algorithms. Towards Privacy-Aware Federated Learning: The introduction of mach

Couvrant plus de 70% de la surface de la terre, les océans jouent un rôle clé dans la régulation du climat de la Terre et pour nos sociétés (eg, ressources marines et activités maritime). Malgré le développement croissant des capacités de simulation et d’observation menant à des masses données multi

L’intelligence artificielle (IA), dans sa forme moderne, est en train de modifier en profondeur de nombreux domaines, parmi lesquels la santé. Le développement de l’IA au service de la santé ouvre des perspectives très prometteuses pour l’amélioration de la qualité des soins, la réduction des coûts

Le projet s’articule autour de l’accès aux données à base d’ontologies (en anglais : ontology-based data acces, OBDA). C’est une approche déclarative prometteuse qui exploite les connaissances sémantiques et le raisonnement automatique pour combler l’écart entre les besoins d’informations des utilis

Le problème de la satisfiabilité d'une formule propositionnelle (SAT) est fondamental dans de nombreux domaines de l’Informatique et particulièrement en Intelligence Artificielle (IA). Du fait de ses capacités à représenter le raisonnement, SAT constitue une approche très compétitive pour la résolut

L'identification des signatures cérébrales pronostiques de l'évolution clinique ou de la réponse au traitement ouvrirait la voie à une médecine personnalisée en psychiatrie. De nombreuses initiatives internationales ont assemblé d'importants jeux de données (N> 2000). Cependant, la grande hétérogéné

Le défi scientfiique fondamental d'AllegroAssai est de concevoir des techniques d'IA qui soient non seulement statistiquement maîtrisées (pour assurer leur performance, leur équité, leur respect de la confidentialité nécessaire, etc.) mais également aussi économes en ressources que possible (qu'il s

Le projet de chaire s’insère dans la dynamique de la politique déployée par l’Union européenne en matière d’éthique de l’intelligence artificielle. La Commission européenne estime que les défis pour l’Europe en matière d’IA sont surtout éthiques et qu’il fallait en fixer les lignes directrices pour

L’imagerie numérique et computationelle fait part des technologies clé pour analyser et comprendre le monde qui nous entoure. Ce domaine connait des changements importants en raison de l’apparition de nouvelles modalités d’images comme les champs de lumière ou les images omni-directionnelles et des

Avec l'énorme quantité de données impliquées dans l'entraînement d'un système d'apprentissage machine, ainsi que la tendance à pousser l'intelligence artificielle vers les appareils mobiles et les systèmes embarqués, la prise en compte des contraintes de calcul et de mémoire est d'un intérêt primord

Le professeur M. Vazirgiannis est impliqué dans la recherche en science des données depuis les années 90. Il a travaillé dans différents domaines de cette science tout en maintenant un impact scientifique significatif. Il dirige le groupe Data Science and Mining de LIX / École Polytechnique, et a ob

Résumé: Les nouveaux usages des robots sociaux affectifs, des agents conversationnels et des systèmes dits «intelligents», dans des domaines aussi divers que la santé, l'éducation ou les transports, reflètent une phase de changements significatifs dans les relations homme-machine qui devrait recevoi

Le projet s'appuie sur la complémentarité de deux paradigmes scientifiques majeurs, le paradigme physique et l'apprentissage automatique (ML). Le premier s'appuie sur des modèles élaborés et complexes de phénomènes naturels mais n'offre pas de méthodes naturelles pour intégrer les données générées p

La croissance rapide de la recherche en IA et de ses applications offre des opportunités sans précédent mais aussi des inquiétudes légitimes. Dans ce contexte, nous nous engageons à faciliter l’accès et l’utilisation de l’IA par un large segment de la population. Rendre l'IA plus accessible à tous d