Laboratoire d'Informatique Signal et Image

Les travaux de l’équipe IC concernent principalement l’Ingénierie des Connaissances et ses applications dans des problématiques liées à l’Intelligence Artificielle (IA). En particulier, le groupe SysReIC (Systèmes Réflexifs et Ingénierie des Connaissances) a pour but de développer des projets de recherche associant Ingénierie des Connaissances et processus d’IA. L’un des thèmes principal des travaux est l’explicabilité des méthodes d’apprentissage automatique en introduisant la notion de représentation des connaissances (ontologie, graphe de connaissance, régles métiers, etc.) dans le processus d’apprentissage. Un autre thème de recherche de l’équipe IC est la conception et l’étude des environnements informatiques pour l’apprentissage humain.

Les travaux de recherche de l’équipe OSMOSE se situent à la confluence de deux domaines : d’un côté l’intelligence artificielle, en particulier les approches d’optimisation à base d’algorithmes évolutionnaires et plus largement des heuristiques de recherche locales et de l’autre les méthodes et des outils formels et opérationnels pour la multi-modélisation, en particulier de modélisation et simulation à événements discrets. Ces deux thématiques fonctionnent en synergie, la multi-modélisation pouvant nécessiter de la calibration sur des données réelles que l’intelligence artificielle peut offrir. De même, la complexité sans cesse croissante des modèles, et la profusion des données nécessitent des versions simplifiées du modèle ou des modèles issus de l’apprentissage automatique dont la combinaison adéquate peut être fournie par des techniques d’optimisation explorant l’espace des modèles.

Les activités de cette équipe se situent dans les domaines de l’analyse (classification) et de la synthèse d’images (simulation d’éclairage). Outre des activités spécifiques à chacun de ces domaines, elle développe des activités communes autour de la classification et de l’apprentissage, appliqués aux images, qu’elles soient d’origine naturelle ou artificielle.

L’équipe SPeciFI s’intéresse à l’étude des problèmes de perception multicapteurs et de fusion d’informations. Elle a pour objectif le traitement des signaux multi-dimensionnels issus de systèmes multicapteurs. D’un point de vue activités de recherche, on peut dégager deux domaines fondamentaux communs aux membres de l’équipe : l’Estimation, où l’on retrouve en particulier l’étude des problèmes de détection, d’estimation (bayésienne, robuste), de filtrage non-linéaire et de factorisation pour la séparation ; la Fusion d’Informations qui s’intéresse aux problèmes d’hybridation de capteurs, de modélisation, d’intégration d’informations contextuelles et de gestion des systèmes. Dans ce contexte scientifique, quatre actions de recherche sont développées dans l’équipe : Détection et suivi multicibles ; Surveillance de l’environnement naturel, industriel à l’aide d’imagerie hyperspectrale ; Systèmes de navigation ; Traitement des signaux GNSS.

L’objectif principal de ce groupe-projet est de contribuer à améliorer la compréhension des algorithmes évolutionnaires à l’aide notamment du concept de paysage de fitness afin d’automatiser la conception de ces algorithmes selon le problème spécifique à résoudre.

Le groupe-projet a pour objectif de créer et mettre à disposition pour la communauté scientifique un ensemble de bases de données d’images multispectrales et hyperspectrales de référence acquises avec ce matériel en condition intérieure et extérieure afin de répondre à différentes applications dans les domaines de la reconnaissance d’objets, la segmentation d’images, la classification de textures, …

Ce groupe-projet a pour objectifs d’étudier les possibilités d’accélérer la convergence des algorithmes de simulation d’éclairage par le biais de diverses techniques utilisées en IA.