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    Thématiques principales

    Traitement du signal, image, apprentissage, ingénierie des connaissances, information quantique, sciences de l’information…

     

    Équipes concernées

    LARIS (ISISV), LERIA (RR,MOC), LAREMA (APS)

     

    Périmètre et contexte

    Une partie des recherches de la sous-équipe « Probabilités et statistique » du LAREMA est dirigée vers l'apprentissage statistique et notamment vers l’aspect algorithmique du problème d’apprentissage à partir de données bruitées. Un projet de valorisation a récemment conduit à la mise au point une méthode permettant de reconstruire des clusters à partir de données bruitées. Cette méthode est appliquée à des données biologiques et un transfert vers l’industrie est en cours.

    L’équipe ISISV du LARIS s'intéresse au traitement des signaux et des images en lien avec les sciences du vivant (applications médicales et végétales). Les visées sont à la fois méthodologiques, technologiques et cliniques et les finalités sont l’interprétation et l’aide à la décision. Quatre axes sont abordés :

    • analyses non linéaires
    • information, fluctuations et bruit
    • modélisation, simulation et architecture logicielle
    • perception, interaction et cognition

    L'équipe RR du LERIA rassemble quant à elle les compétences nécessaires afin de concevoir et maîtriser la conception des divers maillons des systèmes des traitements de données et d’informations, et développe des travaux autour des thèmes suivants :

    • Systèmes à base de connaissances et interaction,
    • Traitement automatique des langues naturelles et recherche d’information,
    • Systèmes de raisonnement automatique pour informations imparfaites.

    Des collaborations fortes existent entre l’équipe RR et l’axe MOC du LERIA pour concevoir des solutions algorithmiques pour le traitement de grands volumes de données, notamment en recherche documentaire ou en bio-informatique. De manière générale les algorithmes d’optimisation permettant d’aborder des espaces de solutions de très grandes tailles trouvent souvent une utilité toute particulière dans ce contexte d’exploration de données. Notons que les membres de l’équipe RR sont fortement impliqués dans la communauté française, notamment autour de l’intelligence artificielle fondamentale (conférences et groupes de travail de GDR2 CNRS). Ils participent en outre actuellement à un projet ANR sur l'interrogation d'informations web hétérogènes multisources à grande échelle.

    Cet axe est ainsi en lien direct avec la problématique générale dite actuellement du « Big Data », mais aussi naturellement avec l’axe 5 de la SFR.