Projets financés

La question de la diversité de l’information - cruciale pour un débat démocratique sain – a été récemment soulevée en raison de l’utilisation massive des média sociaux comme source d’informations. Ces plateformes posent des problèmes car l’information présentée n’est souvent pas éditorialisée et es

Cette proposition vise à tirer parti des piliers de la théorie et de la science des données, afin d'inférer des modèles calculables : i) informés des connaissances préalables existantes (premiers principes et théories de la physique) ; ii) fournir de nouvelles indications sur les principes satisfait

En rupture avec les approches actuelles basées chacune sur un seul paradigme d’analyse, le projet scientifique d’HERELLES propose de : - Définir une architecture générique permettant de faire collaborer des méthodes multiparadigmes (supervisées vs non supervisées) travaillant potentiellement sur de

Recent successes of Machine Learning (ML), in particular the deep learning approach, and their growing impact on numerous fields have raised questions about the induced decision process. Indeed, the most efficient models are often overly parameterized black boxes whose inner ruling system is not acc

Un regroupement hiérarchique correspond à diviser récursivement un ensemble de données en groupes de plus en plus petits. L’hypothèse fondamentale de cette approche est que la structure visible dans les données dépend de l’échelle d’observation choisie. Cette hypothèse a été confirmée, en théorie et

- Un objectif central de SUMM-RE est de s'appuyer sur des travaux existants qui exploitent une faible supervision pour annoter automatiquement des ensembles de données pour la structure du discours en étendant ces méthodes au discours spontané et conversationnel. Les annotations discursives de quali

Les graphes sont omniprésents. Également appelés réseaux, les graphes servent à modéliser de nombreux problèmes et données du monde réel : réseaux sociaux, réseaux routiers, molécules et génomes, images et objets 3D , etc. De nos jours, bon nombre de ces applications, sont confrontées à un problème

Notre projet s'intéresse à l'activité du Soleil, dont les événements (par exemple les éruptions et les éjections de masse coronale (CME)) sont des phénomènes dynamiques qui peuvent avoir de forts impacts sur l'environnement solaire-terrestre. Les événements d'activité solaire semblent être fortement

L'apprentissage automatique est omniprésent dans les applications mais soulève des problèmes de confidentialité lorsqu'il est appliqué sur des données personnelles. Le point de départ de PRIDE est que ces données doivent appartenir aux personnes qui les produisent. Ceci nécessite de revoir les algor

Quelles sont les conditions permettant l’émergence de systèmes de communication dans des populations d’agents artificiels? Comment ces systèmes de communication peuvent à leur tour soutenir l'acquisition de comportements coopératifs complexes ? Ces questions suscitent actuellement un intérêt considé

A une époque où des données sont collectées et exploitées massivement, il est crucial de développer des outils efficaces d'apprentissage machine qui capturent la complexité de ces données. Les approximations de rang faible sont un de ces outils. Elles permettent de miner simultanement l'information

Les mondes virtuels sont de plus en plus utilisés dans l’industrie du loisir numérique, afin de fournir aux utilisateurs une expérience unique et extraordinaire, dans laquelle la qualité et l’étendue du monde jouent un rôle central. Pour obtenir cette qualité, les industriels ont recours de manière

Depuis peu le domaine de recherche à l'intersection entre vie privée et apprentissage automatique connaît un essor très important. Malgré cela, de nombreuses questions restent ouvertes et limitent l'application de véritables systèmes d'apprentissage machine respectueux de la vie privée. À titre d'ex

Le projet a 2 objectifs: a) rendre la reconnaissance automatique de parole des machines plus "humaine"; b) valider nos connaissance sur la perception de la parole grâce au traitement de données. MIM proposera des modèles qui prédisent la reconnaissance vocale humaine avec une résolution fine. Les ap

Dans le domaine de l'apprentissage machine, l'apprentissage statistique joue un rôle crucial et son application dans notre vie quotidienne n'est plus à prouver. Par ailleurs, les progrès technologiques en matière d'enregistrement ont soulevé le défi de la gestion des données fonctionnelles. Pour l'é

Les graphes apparaissent presque dans toutes les disciplines et le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique est une tâche cruciale. Par exemple, l'apprentissage de la représentation du réseau vise à intégrer des nœuds dans un espace de faible dimension en préservant les propriétés str

L’objectif est de réaliser une tête parlante numérique tridimensionnelle complète comprenant le conduit vocal depuis les plis vocaux jusqu’aux lèvres, le visage et intégrant la simulation numérique des phénomènes aéro-acoustiques. Notre projet vise particulièrement l’apprentissage des gestes art

Les algorithmes d'apprentissage sont de plus en plus utilisés pour optimiser les prises de décisions, mais cela entraine des discriminations inacceptables. L'objectif de ce projet est de proposer un framework innovant pour la construction d'algorithmes d'apprentissage qui respectent des contraintes

Un problème majeur des métriques d'évaluation en traitement du langage concerne le fait qu’elles sont conçues pour mesurer globalement une approche par rapport à une référence, et ainsi comparer des systèmes entre-eux. Bien que ces systèmes automatiques soient destinés aux utilisateurs finaux, ces u

Les solutions embarquées autonomes et intelligentes sont principalement conçues comme des systèmes cognitifs composés de trois étapes : perception, décision et action, périodiquement invoquées en boucle fermée afin de détecter des changements dans l'environnement et choisir de manière appropriée les

Des informations sur l’occupation du sol de notre planète constituent des données environnementales essentielles pour le changement climatique. Récemment, les nouvelles Séries Temporelles d’Images Satellitaires à hautes résolutions offrent des nouvelles possibilités pour la cartographie des changeme

La vision par ordinateur est indispensable pour toute vision d'extérieure. Pourtant, la plupart des algorithmes ne fonctionnent qu'en conditions dégagées. Notre recherche a montré que même les meilleurs algorithmes d'apprentissage profond sont affectés par les artefacts visuels des conditions météo

L'augmentation rapide du volume de données collectées, de l’espace de stockage et des puissances de calcul a rendu l'Intelligence Artificielle (IA) indispensable dans de multiples domaines. Bien que les réseaux de neurones permettent de résoudre des problèmes difficiles pour les algorithmes traditio

Au cours de la dernière décennie, les réseaux neuronaux profonds sont devenus l'état de l'art dans de nombreuses tâches de vision par ordinateur. Néanmoins, leurs performances sont affectées lorsque les données de test sont acquises dans des environnements visuellement différents des données utilisé

L'apprentissage automatique est un levier important des technologies du langage nécessitant des corpus annotés pour entraîner et évaluer des modèles. Le projet CoDeinE propose de pallier le manque de corpus partageables dans des domaines sensibles (santé, finance...). Le projet est centré sur la déf

Les recherches récentes en Apprentissage Automatique et Fouille de Données cherchent à automatiser le processus de découverte de connaissances et à réduire les interactions avec l’expert avec de bonnes raisons comme la difficulté à traiter des volumes importants de données (d’autant plus en grandes

Les aéronefs sans pilote (UAV) deviennent des outils essentiels dans un nombre croissant de tâches. Cependant, voler dans des environnements complexes nécessite une coordination rapide entre la détection et le contrôle afin de lancer des manœuvres agressives et de permettre des capacités de vol esse

Ce projet se positionne au coeur du domaine de recherche sur l'analyse de l'influence sociale, en essayant de démontrer non seulement que ce cadre peut être appliqué à d'autres domaines de recherche grâce à une approche axiomatique, mais également que les aspects algorithmiques et stratégiques jouen