Équipes de recherche
Informatique et Intelligence Artificielle
IIA
- Responsable
- À désigner
- Effectif
- composition en cours de saisie
Présentation
Apprentissage et systèmes de calcul appliqués aux données scientifiques et industrielles.
Thématiques de recherche
I1 — Apprentissage automatique et apprentissage profond
Apprentissage supervisé et non supervisé, réseaux de neurones profonds, apprentissage par renforcement, apprentissage sur données limitées ou déséquilibrées, évaluation et robustesse des modèles.
I2 — Science des données et données hétérogènes
Données environnementales, biomédicales et industrielles ; télédétection, séries temporelles, fusion de sources, qualité et complétude des données, préparation et documentation des jeux de données.
I3 — Vision par ordinateur et reconnaissance de formes
Traitement et analyse d'images, segmentation, reconnaissance de caractères arabes manuscrits, imagerie appliquée à l'environnement et à la santé.
I4 — Calcul scientifique, génie logiciel et systèmes
Calcul haute performance et parallélisation, reproductibilité et versionnement, bases de données et systèmes d'information scientifiques, IoT et systèmes embarqués, jumeaux numériques, supervision et acquisition.
L'équipe IIA porte le socle technique commun de l'unité : environnements de calcul, dépôts de données et de code.
Contribution aux axes thématiques
| Axe | Travaux de l'équipe |
|---|---|
| ERN | Télédétection et suivi environnemental, bases de données environnementales, chaînes de traitement, calcul intensif appliqué à la simulation |
| SPE | Analyse de données biomédicales, systèmes d'information sanitaire, outils d'aide à la décision |
| GIOSI | Industrie 4.0, maintenance prédictive, détection d'anomalies, jumeaux numériques, supervision des procédés |
Compétences et outils
Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, SQL, Git, calcul parallèle, Arduino et Raspberry Pi.
Travaux conduits avec l'équipe MSM
Optimisation des architectures d'apprentissage ; quantification de l'incertitude des prédictions ; couplage entre modèles physiques et modèles appris.
Membres
La composition de l'équipe sera affichée dès que les membres y auront été rattachés dans l'espace chercheur.
Contact
Pour toute question sur l'équipe, écrivez à contact@umr-ames.mr