Equipe Apprentissage

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).

• Apprentissage multi-sources, multi-vues, multi-modales
• Apprentissage semi-supervisé ou faiblement supervisé
• Apprentissage par transfert, adaptation de domaine, transport optimal
• Apprentissage robuste et IA de confiance
• Modèles à architecture profonde
• Réseaux de neurones récurrents
• Réseaux adverses génératifs
• Analyse de graphes, appariement de graphes, métriques sur graphes
• Modèles à bases de graphes, représentations multi-échelles
• Modèles parcimonieux, apprentissage de dictionnaire et décomposition tensorielle
• Fusion d’information, apprentissage ensembliste, forêts aléatoires
• Modélisation de l'information spatiale et temporelle
• Apprentissage fédéré et serious games

• 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
• Analyse de scènes routières
• Analyse du trafic routier
• Gestion des risques
• Dynamiques spatiales historiques
• Analyse et description de scènes audio
• Analyse de séries temporelles

PRODIGE-AI : Probabilités, Théorie des matrices aléatoires, Géométrie et Généralisation pour l'IA Générative (PEPR IA, 2026-2030)
Partners : INRIA (Lyon), I2M (Marseille) , IMT (Toulouse), LHC (Saint Etienne), LIS (Marseille), LPT (Toulouse), LJAD (Nice)

Share2Detect : Sharing is detecting in Federated Learning (ANR, 2026-2030)

HyFoundationS : Modèles de fondation hyperspec**traux pour l’analyse des sols** (ANR, 2026-2030)

Partners : Institut CARMeN (ex-COBRA Lab)

POPSTRAS : Extraction d’informations à partir de tableaux semi-structurés manuscrits du Fichier Domiciliaire pour une histoire de la population de Strasbourg (1871-1939) (ANR, 2026-2030)
Partners : SAGE, UMR IDEES

EulCat : l’IA conversationnelle Normande (FEDER/Région Normandie, 2025-2027)
Partners : REDlab, JUST IA, CRIANN

OCTOPUSSY : Nouvelles techniques computationnelles pour l'optimisation de polymères (ANR, 2024-2028)
Partners : PBS, PIMM, COBRA, University of York

ODD : Online Deep anomaly Detection (ANR, 2024-…)

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

DynaTeam : Dynamique de coordination d'équipe (ANR, 2023-…)
Partenaires : CETAPS, Équipe RI2C du LITIS

FAMOUS : Fair Multimodal Learning (ANR, 2023-…)
Partenaires : LIS, LHC, INT, Euranova

FINLAM : Foundation INtegrated models for Libraries Archives and Museum (ANR, 2023-…)
Partenaires : TEKLIA, BnF

SHARP : Machine Learning for Safe Vehicle Charging Points (ANR, 2023-…)
Partenaires : Citeos Solutions Digitales (VINCI Energies), GREYC

CoDeGNN : Convolution and Decimation for Graph Neural Networks (ANR, 2021-2025)
Partenaires : GREYC, LIFAT

MediSeg : Deep medical image segmentation: what’s next? (ANR, 2021-2025)
Partenaires : LMI, ImVIA, Équipe QuantIF du LITIS

MultiTrans : Gradual Multi Transfer Learning for Safe Autonomous Driving (ANR, 2021-2025)
Partenaires : Équipe STI du LITIS, I3S, Valeo.ai

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

SCHISM : Supporting CHemoinformatics via Interactive unsupervised and Semi-supervised data Mining (FEDER, 2020-2024)

Partenaires : GREYC, CERMN

DeepART : Medical Image collection, segmentation and anonymization for DEEP learning in Adaptive Radiation Therapy (2020-2022)
Partenaires : Centre François Baclesse, Centre Henri Becquerel, GREYC

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

ESCAPE SG : Serious game de gestion d'évacuation (2019-2023)

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)

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 (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, Équipe 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 : Dy**namique 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

INTERNATIONAL

DEEDS: Deep Ensembles for Evolving Data Streams (CAPES COFECUB, 2025-2029)

DD-AnDet: Data-driven Anomaly Detectors for Time Series Data and Big Data (CAPES STIC-AmSud, 2024-2026)

MMLARP: Multimodal/Multiview Learning Applied to Real Problems (CAPES STIC-AmSud, 2024-2025)

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

Partenaire : Eindhoven TU

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

Nos thèses CIFRE avec DataHertz, Lokad, TEKLIA, Weinig **Luxscan, Actemium, SOLYSTIC, Itekube**

Collaborations internationales

• Heidelberg University (Allemagne), Optimisation linéaire en nombres entiers
• SCK CEN - Belgian Center for Nuclear Energy (Belgique), géostatistiques
• Université Catholique de Louvain (Belgique), réduction de dimension, imagerie médicale
• KU Leuven (Belgique), décomposition tensorielle
• Eindhoven TU (Pays-Bas), apprentissage faiblement supervisé, imagerie médicale
• Cornell University (États-Unis), sélection de variables
• Rutgers University (États-Unis), sélection de modèles statistiques
• ÉTS de Montréal (Canada), lecture des documents manuscrits et imprimés
• Universidade de Sao Paulo (Brésil), apprentissage de dictionnaire
• Pontifícia Universidade Católica do Paraná (Brésil), analyse automatique de documents manuscrits
• Indian Statistical Institute de Calcutta (Inde), biométrie et l’analyse des écriture

Collaborations institutionnelles nationales

• INRIA Grenoble, (équipe Thoth), apprentissage profond
• I3E, (équipe Maasai) apprentissage profond
• LIS (ex. LIF, équipe QARMA), apprentissage profond
• LIP6 (équipe MLIA), apprentissage profond
• INRIA Nancy - Grand Est (équipe MultiSpeech), reconnaissance d'évènements sonores
• LTCI (équipe S2A), apprentissage profond
• LIG (équipe APTIKAL), analyse de series temporelles
• MIP, analyse de gestes sportifs
• Lagrange, (équipe SI), transport optimal
• IRISA (équipe OBELIX), transport optimal
• IRISA (équipe IntuiDoc), analyse de données historiques financières
• CAMS (équipe MSC), analyse de données historiques financières
• PSE, Analyse de données historiques financières
• LARHRA, océrisation de la population parisienne
• CEA LIST, adaptation de domaine, analyse de séquences vidéo
• UMI UMMISCO, serious games

Collaborations institutionnelles régionales

• GREYC (plusieurs équipes dont Image et CoDaG), deep learning, images
• Centre François Baclesse, imagerie médicale
• Centre Henri Becquerel, imagerie médicale
• CERMN, chemoinformatique
• GMP, modèles physiques
• CORIA, mécanique des fluides numérique, modèles physiques
• UMR IDEES, serious games
• CETAPS, analyse de gestes sportifs
• IRSEEM, analyse de scènes routières
• CEREMA Normandie-Centre, analyse de scènes routières
• et les laboratoires de mathématiques LMI et LMRS

Partenaires industriels

• Groupe Hamelin, reconnaissance de textes manuscrits
• Toshiba, analyse de documents manuscrits
• Saagie, MLOps
• Netatmo, analyse de scènes sonores
• Atmo Normandie, analyse de séries temporelles
• DataHertz, machine learning embarqué
• Lokad, programmation différentiable
• TEKLIA, reconnaissance de documents
• Weinig Luxscan, apprentissage par transfert
• Actemium, analyse de scènes routières
• SOLYSTIC, reconnaissance de textes manuscrits
• Itekube, interfaces homme-machine
• Tellux, apprentissage par transfert, imagerie hyperspectrale

• Réseau d’Intérêt Normand (RIN) “Normandie Digitale”
• Fédération de recherche NormaSTIC (FR CNRS 3638) avec le GREYC
• AFRIF (Association Française pour la Reconnaissance et l'Interprétation des Formes)
• GRETSI (Groupe de Recherche et d'Etudes du Traitement du Signal et des Images)
• GRCE (Groupe de Recherche en Communication Ecrite)
• GdR ISIS (Information, Signal, Image et ViSion)
• SSFAM (Société Savante Francophone d'Apprentissage Machine)
• ainsi que GdR MaDICS et GdR IA

Nos publications sont disponibles sur HAL.