Projets financés

Le raisonnement analogique est une capacité remarquable du raisonnement humain. Les proportions analogiques sont des déclarations de la forme "A est à B ce que C est à D". Elles sont la base de l'inférence analogique, utilisée dans des tâches d'apprentissage machine (ML) telles que la classification

Le projet MaTOS (Machine Translation for Open Science) vise à développer de nouvelles méthodes pour la traduction automatique (TA) intégrale de documents scientifiques, ainsi que des métriques automatiques pour évaluer la qualité des traductions produites. Notre principale cible applicative est la t

Le but du projet SMeLT est de fournir une méthodologie d'apprentissage d'une mesure de similarité qui soit optimisée pour une tâche particulière de transfert analogique. Parmi les différentes tâches qu'un système d'analogie computationnelle implémente, la tâche de transfert met en oeuvre une inf

Le projet EpiRL vise à étudier comment combiner la planification épistémique et l'apprentissage par renforcement (RL), en proposant de nouveaux algorithmes efficaces, adaptatifs et capables de calculer des décisions reposant sur la théorie de la connaissance et de la croyance. Nous attendons de cett

Comme les applications de l’IA peuvent avoir un impact bénéfique/néfaste sur les humains, un débat existe sur la manière d'y intégrer des capacités éthiques. Cela incite les chercheurs à développer des systèmes compatibles avec des valeurs éthiques, en passant de « l'éthique de conception » à « l'ét

La qualité audio est une caractéristique importante qui transporte une information intrinsèque sur le procédé de création d'une oeuvre musicale depuis son enregistrement jusqu'au mastering en studio. Récemment, nous avons proposé une méthode innovante permettant de détecter la liste d'effets appli

L'apprentissage artificiel est porteur de nombreux espoirs en médecine. Dans le projet BIP-UP, nous allons explorer la problématique du suivi individualisé de patient ayant subi une intervention en chirurgie baryatrique. Actuellement ce suivi est le même pour tous les patients alors que les praticie

Contrairement à la microscopie à fluorescence classique, la nouvelle génération d'instruments de microscopie à lumière polarisée permet de sonder l'orientation des biomolécules marquées par fluorescence dans les cellules. Comme les données générées correspondent à des signaux vectoriels 3D+temps pre

La démocratie participative est une forme de gouvernement qui permet à chacun de participer à l'élaboration des lois. Elle présente de nombreux avantages puisqu'elle renforce l'intégration des citoyens dans le débat politique. Plusieurs plateformes en ligne existent; la plupart d'entre elles propose

Identifier, extraire, structurer et stocker des connaissances sont des tâches majeures. Elles constituent des défis importants pour les organisations, en partie à cause de la dispersion des connaissances au sein de différents types de sources (e.g. bases de données, feuilles de calcul, documents tex

Les systèmes d'information donnent aux citoyens un accès à des informations provenant de sources fiables telles que la littérature scientifique. Cette dernière est difficilement accessible aux non-experts en raison de sa complexité langagière et du manque d’acculturation scientifique. Des décisions

La transformation numérique des industries manufacturières offre un environnement propice à l'adoption de technologies plus autonomes et (auto-)adaptatives, capables de répondre rapidement et avec souplesse aux changements endogènes et exogènes, tout en étant transparentes et en respectant des régle

L'omniprésence des solveurs SAT, de programmation par contraintes (CP) et de programmation linéaire en nombres entiers (MIP) dans la communauté optimisation a démontré l'importance des algorithmes génériques capables de résoudre tout problème qui peut s'exprimer dans un paradigme spécifique. Dan

L'objectif du projet PORTRAIT est de développer une méthode de test adaptatif permettant d'adapter les questions d'un test en fonction des réponses précédentes du sujet. Pour cela, le projet ambitionne d'étendre les avancées récentes des systèmes de recommandation et des méthodes d'apprentissage par

L'amélioration de la parole est un problème fondamental dans le traitement du signal qui vise à améliorer la qualité et l'intelligibilité d'un signal de parole enregistré dans un environnement bruyant. Ceci est d'une importance pratique primordiale, par ex. pour les systèmes de reconnaissance automa

Au cours des dernières années, les approches d’apprentissage profond ont connu un grand succès dans le domaine de la vision par ordinateur. Toutefois, cet apprentissage nécessite une quantité monstrueuse de données annotées pour atteindre les performances souhaitées. Dans le domaine de la santé, la

Les technologies de l’IA sont aujourd’hui trop gourmandes en énergie pour être compatibles avec nos objectifs de développement durable. Si des travaux récents ont permis d’évaluer l’empreinte carbone des méthodes d’apprentissage traditionnelles, celle d’une approche émergente comme l’apprentissage f

Les moteurs de recherche du web traditionnels recherchent des chaînes de caractères sur le web. Cependant, la recherche par mots-clés renvoie souvent de nombreux documents non pertinents, ce qui pousse les utilisateurs à affiner leur liste de mots-clés en suivant un processus d'essais et d'erreurs.

Un problème important en apprentissage et en statistique computationnelle est l'échantillonnage selon une distribution cible inconnue. En inférence bayésienne par exemple, cette dernière correspond à la distribution a posteriori des paramètres, qui n'est connue qu’à une constante de normalisation pr

Le projet EXPIDA a pour but de fournir aux utilisateurs de bases de données une riche famille de méthodes explicables pour traiter des données imparfaites (c'est-à-dire incohérentes et/ou incertaines) dont le but est d'aider à l'analyse des données d'incidents aériens, et donc d'améliorer la sécurit

Lors d'un processus de test, des observations sont rassemblées à propos d'un système inconnu (par exemple un nouveau médicament et un placebo) afin de répondre à une question (par exemple quel traitement est le plus efficace). Un protocole de test est bon s'il permet d'arrêter le test après un nombr

La classification des formes est l'une des tâches les plus importantes de la vision par ordinateur, comme le démontre le grand nombre de travaux traitant de l'analyse des formes des objets 3D. Les formes des objets 3D peuvent être représentées par des graphes et, par conséquent, les techniques de gr

CEDRO fait partie du vaste thème de l’inférence décentralisée (optimisation stochastique, estimation et apprentissage) sur graphes. Il reconnaît notamment la capacité croissante de nombreuses technologies émergentes à collecter des données de manière décentralisée et continue. Par conséquent, l’acce

L’apprentissage auto-supervisé (Self-Supervised Learning ou SSL) a émergé récemment comme une méthode d’intelligence artificielle (IA) incroyablement prometteuse. Grâce à cette méthode, les colossales masses de données non annotées qui sont accessibles peuvent être utilisées par des systèmes d’IA p

Les besoins en alimentation devraient croître considérablement dans les prochaines décennies. Pour relever ce défi dans un contexte de changement climatique, une meilleure compréhension des relations génotype-phénotype est cruciale pour améliorer les capacités de production des cultures. La recherch

La segmentation et regroupement en locuteurs (SRL) vise à répondre à la question : "qui parle et quand ?". Il s'agit d'un problème difficile à résoudre en raison de la complexité des scénarios (environnement de propagation, grand nombre de locuteurs et leurs mobilités...). En présence d'au moins deu

D'importants volumes de données d'Observation de la Terre (OT) sont disponibles grâce aux satellites européens Sentinel-2 et aux programmes français d'imagerie SPOT et BDORTHO. Néanmoins, cette masse de données est non-étiquetée et ne contient pas d'information sémantique utile pour l'apprentissage

De nombreuses applications concrètes traitent d’affectations basées sur des préférences : différents agents ont des préférences sur des éléments (activités, ressources ou encore d’autres agents) et celles-ci doivent être agrégées en une décision collective qui est une affectation des éléments aux ag

Le développement d'une IA responsable requiert l'intégration de 3 éléments fondamentaux : la robustesse, le respect de la vie privée (privacy) et l'absence de biais (fairness). Dans le projet REPUBLIC, nous proposons d'étudier ces 3 aspects dans le cadre de l'apprentissage par renforcement (AR) sous

Le projet WhyBehindScenes vise à développer de nouvelles méthodes pour comprendre automatiquement le scénario dans les vidéos, et en particulier le pourquoi dans les vidéos montées (dans les films et les émissions de télévision). L’exploration se fera dans deux directions : d’un côté en cherchant à

Il y a plusieurs décennies, l'apparition de la photographie numérique a permis l'apparition et le développement de nouveaux champs de recherches (traitement d'image, reconnaissance de forme, vision par ordinateur), qui ont révolutionné notre vie quotidienne. Nous pensons que dans un futur proche, l'

Donner un sens aux récits du quotidien est une tâche difficile, qui nécessite une compréhension approfondie de la langue et des connaissances de bon sens. Alors que les humains peuvent s'appuyer sur un raisonnement de haut niveau pour tirer des conclusions, les modèles actuels manquent largement de

Le besoin d'adresser la variété des données a ouvert la voie à la conception des bases de données multiples. Les multi-bases de données incluent les multistores, qui exposent une interface de requête déclarative unifiées sur des données hétérogènes, ainsi que les polystores qui combinent les avantag