Appréhender le réel par les données

Pour appréhender le fonctionnement d’un système complexe, l’observation externe de son comportement est la piste la plus simple, mais qui nécessite de disposer d’une quantité très importante de données pour réussir la modélisation sur ses différentes zones de fonctionnement. Le déploiement massif de systèmes de mesure communicants et précis, couplés à des solutions efficaces de stockage rend réaliste cette approche pour un nombre croissant de systèmes.

Les techniques d’apprentissage statistique sont à la base de solutions d’extraction d’information particulièrement efficaces et les fonctionnalités qu’elles proposent s’avèrent à la fois robustes, parcimonieuses et scalables. Ces techniques permettent une modélisation de type « boite noire », que cela soit à des fins de classification, de détection, de régression ou de recherche de causalité et elles s’appliquent sur une large typologie de variables (signaux, images, vidéo, texte, parole, données relationnelles, graphes, données log, données dynamiques, séquences, etc.).

Les dernières avancées en apprentissage profond ouvrent des perspectives particulièrement attrayantes sur des corpus de grande taille en supprimant de facto l’étape préliminaire d’extraction de descripteurs grâce à un rapprochement pertinent entre les approches supervisées et non supervisées.

En complément, et pour aider à la compréhension des espaces de représentation dans lesquels évoluent les systèmes, l’axe « Science des donnés et Interaction » aborde également la visualisation des données, les interfaces utilisateurs, la réalité virtuelle, etc. qui sont des techniques facilitant l’interaction homme-machine, d’autant plus précieuses qu’elles concernent des problèmes dynamiques ou des problèmes en grande dimension difficilement appréhendables avec des outils standards.

L’axe 1 regroupe les compétences suivantes :

• apprentissage automatique,

• probabilités et statistiques,

• théorie des graphes,

• intelligence artificielle,

• web sémantique,

• traitement automatique des langues.
• traitement du signal,

• traitement d’image,

• vision,

• fusion de données,

• automatique,

• contrôle-commande,

• robotique.
• IHM,

• visualisation de données,

• ergonomie,

• réalité virtuelle,

• interaction.

Projets :

Projet CDF : Conception des Directives de Fabrication
Projet OAR : OpenAltaRica
Projet ROM : Réduction de Modèles et Optimisation Multi-physiques

Projet API : Amélioration de la Perception & Interaction
Projet CTI : Cybersécurité du Transport Intelligent
Projet LRA : Localisation et Réalité Augmentée
Projet TAS : Transport terrestre Autonome en Sécurité dans son Environnement

Projet BFI : Blockchain for Fintech and Insurtech
Projet IVA : Information Voyageurs Augmentée
Projet MSM : Modélisation de Solutions de Mobilité
Projet SCE : Smart City Energy Analytics

Projet IMM : Intégration Multimédia Multilingue

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