Modélisation, Information et Systèmes

Le domaine SYSCO mène ses recherches autour de deux axes : un axe méthodologique, dédié à la commande et au diagnostic, et un axe applicatif, centré sur les véhicules et les énergies. Le premier axe porte sur l’analyse, la commande et le diagnostic des systèmes non linéaires, modélisés notamment par des approches floues (Takagi-Sugeno, polytopiques, descripteurs, etc.), en intégrant des contraintes comme le retard, la robustesse et la saturation. Ces dernières années, les travaux ont concerné la commande robuste et la commande tolérante aux fautes pour certains systèmes non linéaires incertains. Les applications ont porté sur l’écoconduite, la gestion d’énergie multi-sources et la mise en œuvre temps réel des algorithmes de commande et de gestion ;

En optimisation, l’accent est mis sur l’optimisation sous incertitude, en croisant apprentissage automatique et algorithmes, avec des applications en transport et gestion de la santé. Concernant les problèmes NP-difficiles, des techniques avancées de résolution sont développées pour des problèmes combinatoires comme SAT et CSP, avec des applications en ordonnancement et cryptographie. En cryptanalyse et cryptographie, les recherches portent sur la sécurité des schémas classiques et post-quantiques, notamment les attaques sur les courbes à base de couplage et l’optimisation des algorithmes associés. Enfin, en ontologies et gestion des connaissances, les travaux visent à renforcer la représentation des connaissances en IA et à personnaliser les parcours d’apprentissage via l’exploitation des traces pédagogiques issues des LMS comme Moodle.

Le projet de l’équipe PR est centré sur l’amélioration de l’autonomie des engins mobiles (au sol, dans l’espace, en virtuel) par la perception artificielle. L’approche pour contribuer à cette problématique consiste à concevoir des capteurs originaux et des méthodes pour les exploiter (algorithmes de traitement d’images, de vision, de localisation et de navigation).

Le domaine REDO articule ses recherches autour de trois thèmes principaux. En réseaux de capteurs, un projet développe un dispositif sans fil pour analyser les données physiologiques et posturales, en intégrant des modèles d’apprentissage pour détecter des troubles moteurs. En stockage et sécurité des données, les recherches portent sur la résilience des données via la blockchain, la cybersécurité appliquée à l’IoT, l’optimisation des ressources cloud et la protection des données personnelles. En informatique musicale, les études explorent l’analyse et la génération automatique de musique, la représentation multi-échelle des données musicales, l’impact du rythme sur les nouveau-nés prématurés et les troubles musculosquelettiques des musiciens.

Le domaine "Algorithmique et Complexité" (ALCO) vise à étudier et résoudre efficacement, via une approche algorithmique, des problèmes fondamentaux des systèmes distribués (e.g., élection de leader, construction d'arbres couvrants, diffusion d'informations, routage, exploration, rassemblement d'entités mobiles, etc.), que ces systèmes soient statiques ou dynamiques (comme Internet, réseaux Ad Hoc, IoT, etc.). ALCO s'articule autour de deux thématiques principales : - l'Algorithmique Mobile et - la Tolérance aux fautes. L'objectif général est d'approfondir la compréhension des systèmes distribués en développant des solutions algorithmiques innovantes et efficaces, mais également en identifiant les limites de faisabilité. Les recherches portent notamment sur l'impact de la qualité des communications, la conception d'algorithmes tolérants aux fautes et économes en énergie, ainsi que la gestion des temps de réponse dans des environnements dynamiques.