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Mécanique quantique pour la prédiction et intelligence artificielle pour la détection et l'atténuation précoce des emballements thermiques – QUANTASTiC
Le risque d’emballement thermique reste un enjeu majeur dans l'industrie chimique, représentant près de 25 % des accidents. Le projet QUANTASTIC vise à développer des modèles cinétiques multifactoriels pour identifier les risques et optimiser les processus chimiques. Il innovera dans la détection pr
Agents cellulaires intelligents : décoder la morphogenèse multicellulaire grâce à la modélisation physique inverse et à l'IA – CellAgents
Ce projet vise à comprendre comment les cellules animales s’auto-organisent en structures complexes, en s’appuyant sur des approches innovantes de modélisation inverse et d’intelligence artificielle. En se concentrant sur les premiers stades embryonnaires et sur des tissus 3D bio-ingénierés, notre r
Intelligence Artificielle Argumentative Générative – GRAIL
Le projet GRAIL vise à étudier et à développer de nouveaux modèles d'IA génératifs argumentatifs applicables à divers domaines. Notre objectif est de créer une nouvelle génération de systèmes d'IA qui apprennent à raisonner comme les humains en utilisant le raisonnement argumentatif, contrairement a
Intelligence Artificielle de microscopie d'optique de phase pour la fertilité – PHAIFER
Le potentiel développemental de l'ovocyte dépend en grande partie de la qualité de son cytoplasme. La fertilité féminine est menacée dans nos sociétés, les femmes ayant tendance à repousser le moment de leur première grossesse. Des millions de couples dans le monde ont d’ailleurs recours à l'assista
Conception et développement d’un système d’aide à la décision à base d’Intelligence Artificielle pour la prédiction de la qualité de l’air et la détermination des risques sanitaires des particules – IARISQ
La pollution de l’air et les particules atmosphériques sont des enjeux de santé publique. L’impact sanitaire de ces particules n’est plus à démontrer mais des zones d’ombre persistent sur l’implication de leurs caractéristiques physicochimiques. Dans ce cadre, le projet IARISQ vise à étudier, concev
Des formes de grains exotiques aux structures métagranulaires intelligentes : vers les origines de la cohésion géométrique – Exo2GeCo
Dans les constructions granulaires classiques, les grains sont cimentés entre eux (exemple, le béton, où le gravier est rendu cohésif via une pâte cimentaire). Les forces adhésives transforment le réseau de forces en un réseau auto-contraint de forces en tractions/compressions. Ces forces permettent
Combinaison d'Intelligence Artificielle et de Simulations Monte Carlo pour la Quantification en Temps Réel de la Réponse aux Dommages de l'ADN causés par les Radiations Ionisantes. – ARSINOE
Le projet ARSINOE représente une avancée significative dans le domaine de la planification de la radiothérapie, en tirant parti de l'intelligence artificielle (IA) pour optimiser le processus de traitement. En intégrant l'IA dans les algorithmes Monte Carlo (MC), ARSINOE vise à prédire les conséquen
L'Intelligence Artificielle pour Etudier la Communication Animale dans la Nature – WildCom-AI
Dans ce projet, nous utiliserons l’IA pour explorer les liens entre le traitement cérébral de l’information et les comportements complexes exprimés par des primates non-humains dans leur environnement naturel. Nous étudierons l’influence de la perception des visages sur les comportements socio-sexue
Matériaux composites intelligents et durables pour la surveillance de la santé des structures navales – SMATSH
La transition vers un transport durable et des navires militaires plus réactifs et furtifs ne peut se faire sans matériaux composites. Toutefois, l'utilisation des composites maritimes (MCs) pour les navires civils ou militaires nécessite des algorithmes robustes et efficaces de surveillance structu
Des outils intelligents pour une utilsation agile du blé – EVAGRAIN
L’évaluation de la qualité des grains de blé est un enjeu majeur pour la filière céréalière. Dans un contexte marqué par la diversité des systèmes de culture, l’aléa climatique et les attentes sociétales en matière d’alimentation, comprendre les déterminants de cette qualité et disposer d’outils fia
