Apprentissage

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Responsable d'équipe : Paul Honeine

L’objectif général consiste en l’étude des techniques de modélisation et d’apprentissage statistiques permettant d’appréhender la diversité des données (dimensionnalité, structures, non stationnarité) et la nature des solutions attendues (connaissances a priori).

Approches

  • Optimisation multi-critères
  • Apprentissage multi-sources, multi-vues, multi-modales
  • Apprentissage par transfert et adaptation de domaine
  • Modèles à architecture profonde
  • Analyse de graphes
  • Modèles non linéaires et méthodes à noyaux
  • Apprentissage de dictionnaire et modèles parcimonieux
  • Fusion d’information, combinaison de classifieurs, forêts aléatoires
  • Apprentissage robuste et IA de confiance

Applications

  • Reconnaissance de l’écriture
  • Analyse de documents manuscrits
  • Analyse de documents anciens
  • Recherche d’information
  • Imagerie médicale
  • Analyse de gestes sportifs
  • Analyse et synthèse de molécules

Nos partenaires

Collaborations Internationales
  • Réseau d’Excellence PASCAL2 (apprentissage statistique)
  • Univ. Kent, UK (programme INTERREG IV DocExplore exploration documents anciens)
  • Telefonica I&D Barcelona (système de recommandation, reconnaissance de la parole)
  • Univ. Cornell et Univ. Rutgers, USA (sélection de variables)
Partenaires industriels et institutionnels
  • BNF (qualité des données)
  • CASSIDIAN (text mining)
  • EMC Captiva (traitement du courrier entrant)
  • Itesoft (reconnaissance des entités nommées)
  • CEA (apprentissage statistique et biologie)
  • Bertin Technologies (apprentissage statistique)
  • Thalès (filtrage d'alarmes et big data)
  • OrangeLabs (sécurité des réseaux)

Projets

Chaire IA RAIMO : A Road toward safe Artificial Intelligence in MObility (2020-2024)

DeepART : Medical Image collection, segmentation ans anonymization for DEEP learning in Adaptive Radiation Therapy (2020-2022)

THESIS : THermoplastic Erosion Shield for new generation  Ice protection System (2019-2022)
Partenaires : Zodiac Aeosafety Systems, Analyse and Surface, Dedienne Multi-plasturgy Group, IRSEEM, GMP, CORIA

Read E-Doc : Développement d'u système d'extraction d'informations alphanumériques spécifique dans des bordereaux dématérialisée d'expéditions de containers (2019-2021)
Partenaire : Toshiba

NormanD'eep : Deep learning et application (2018-2022)
Partenaire : GREYC

ASTURIAS : Analyse d'images de journaux (2018-2022)
Partenaires : GREYC, Equipe MIND du LITIS

ESCAPE SG : Serious game de gestion d'évacuation (2019-2022)

LabCom L-Lisa : Laboratoire commun LITIS Saagie (2021-2025)
Partenaire : Saagie

ESCAPE : Simulation d'évacuation massive de la population (2017-2022)
Partenaires : 
UMR IDEES, UMI 209 UMMISCO

DeepInFrance : Deep learning et apprentissage (2018-2022)
Partenaires : INRIA Grenoble, I3E, GREYC, LIF-AMU

LEAUDS : Reconnaissance d'évènements sonores (2018-2022)

APi : Apprivoiser la pré-image - Taming the Beast of the Preimage in Machine Learning for Structured Data : Signal, Image and Graph (2018-2023)
Partenaires : LTCI, LIG

PAUSE APi : subvention complétant l'ANR APi dans le cadre du programme national d'aide à l'accueil en urgence des scientifiques en exil piloté par le Collège de France

Dynacev : Dynamique de l'apprentissage : comportement et expérience vécue (2017-2022)
Partenaire : CETAPS

OATMIL : Transport Optimal et Apprentissage statistique (2017-2022)
Partenaires : IRISA, Lagrange 

HBDEX :  Analyse de données historiques financières (2017-2022)
Partenaires : 
PSE, CAMS, IRISA 

THESISTHermoplastic Erosion Shield for new generation  Ice protection System  (FEDER, 2019-2022)

EurHisFirm :  Conception d'une infrastucture de recherche pour dématérialiser les informations économiques historiques en Europe sur les sociétés (H2020 EU, 2018-2021)

WeSmile : Weakly supervised medical image segmentation (PHC Van Gogh, 2020-2022)
Partenaire : Eindhoven TU

CATCH : Compréhension Automatique de Témoignages de Capteurs Humains (2021-2023)
Partenaires : Saagie, Atmo Normandie

POPP : Projet d’océrisation des recensements de la population parisienne (1921-1946) (2020-2021) - voir démonstrateur ici
Partenaire : LARHRA


Nos thèses CIFRE avec DataHertzLokad, TEKLIAWeinig Luxscan, ActemiumSOLYSTIC, Itekube

Principaux logiciels


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PIVAJ

PIVAJ (Plateforme d'Indexation et de Visualisation d'Archives de Journaux) is a software suite for automatic analysis and display of digitized historical newspapers.The offline part extracts sections, articles and text from the digitized images, to build structured METS/ALTO files.

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DocExplore

DocExplore is a free software suite to build and display augmented books from digitization. DocExplore is WySiWyG, no XML knowledge required, and works on Windows, MacOs and Linux.

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Autres produits et outils informatiques de l'équipe Apprentissage

Logiciels, plateformes et librairies en Python ou Matlab issus des travaux de recherche de l'équipe Apprentissage du LITIS :PIVAJ : 

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