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).
Chaire IA RAIMO : A Road toward safe Artificial Intelligence in MObility (ANR, 2020-2024)
EXO-POPP : Optical Extraction of Handwritten Named Entities for the Marriage Certificates of the Population of Paris (1921-1946) (ANR, 2021-2024)
Partenaire principal : LARHRA
CATCH : Compréhension Automatique de Témoignages de Capteurs Humains (ANR, 2021-2023)
Partenaires : Saagie, Atmo Normandie
LabCom L-Lisa : Laboratoire commun LITIS Saagie (ANR, 2021-2025)
Partenaire : Saagie
DeepART : Medical Image collection, segmentation and anonymization for DEEP learning in Adaptive Radiation Therapy (2020-2022)
Partenaires : Centre François Baclesse, Centre Henri Becquerel, GREYC
Partenaire : Eindhoven TU
AMCAS : Apprentissage Machine pour la Compréhension de l’Atomisation Secondaire (2020-2022)
Partenaire : CORIA
THESIS : THermoplastic Erosion Shield for new generation Ice protection System (2019-2022)
Partenaires : Zodiac Aerosafety Systems (aujourd'hui SAFRAN), Analyse and Surface, Dedienne Multi-plasturgy Group, IRSEEM, GPM, CORIA
Partenaires : UMR IDEES, UMI UMMISCO
APi : Apprivoiser la pré-image - Taming the Beast of the Preimage in Machine Learning for Structured Data : Signal, Image and Graph (ANR, 2018-2023)PAUSE APi : subvention complétant l'ANR APi dans le cadre du programme national d'aide à l'accueil en urgence des scientifiques en exil (PAUSE) piloté par le Collège de France
NormanD'eep : Deep learning et application (2018-2022)
Partenaire : GREYC
ASTURIAS : Analyse d'images de journaux (2018-2022)
Partenaires : GREYC, Equipe MIND du LITIS
DeepInFrance : Deep learning et apprentissage (ANR, 2018-2022)
Partenaires : INRIA Grenoble, I3S, GREYC, LIF-AMU, LIP6
LEAUDS : Reconnaissance d'évènements sonores (ANR, 2018-2022)
Partenaires : Netatmo, INRIA Nancy - Grand Est
ESCAPE : Simulation d'évacuation massive de la population (ANR, 2017-2022)
Partenaires : UMR IDEES, UMI UMMISCO
DynACEV : Dynamique de l’Apprentissage: Comportement et Expérience Vécue. Quelle place pour les stratégies d’exploration ? (ANR, 2017-2022)
Partenaire : CETAPS, ISSUL (Lausanne), MIP, SOPESES (Nouvelle-Zélande), SPARC (UK)
OATMIL : Transport optimal et apprentissage statistique (ANR, 2017-2022)
Partenaires : IRISA, Lagrange, Technicolor
HBDEX : Analyse de données historiques financières (ANR, 2017-2022)
Partenaires : PSE, CAMS, IRISA
POPP : Projet d’océrisation des recensements de la population parisienne (1921-1946) (2020-2021) - voir démonstrateur ici
Partenaire : LARHRA
EurHisFirm : Conception d'une infrastucture de recherche pour dématérialiser les informations économiques historiques en Europe sur les sociétés (H2020 EU, 2018-2021)
Partenaires : Consortium de 16 partenaires européens
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
Nos thèses CIFRE avec DataHertz, Lokad, TEKLIA, Weinig Luxscan, Actemium, SOLYSTIC, Itekube
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.
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.