RECHERCHE | Thèmes
Résumé
Cet axe de recherche porte sur le développement de méthodes d’apprentissage automatique destinées à l’analyse et à l’exploitation de données complexes et de grande dimension. Les travaux s’intéressent notamment aux techniques d’apprentissage profond, aux réseaux de neurones et aux méthodes d’apprentissage non supervisé. L’objectif est de concevoir des modèles capables d’identifier automatiquement des structures, des tendances et des informations pertinentes à partir de volumes importants de données.
Objectifs spécifiques
- ✓ Apprentissage profond et réseaux de neurones
- ✓ Apprentissage non supervisé
- ✓ Traitement du big data
- ✓ Extraction de connaissances
Applications
- ✓ Classification et prédiction
- ✓ Analyse de données massives
- ✓ Reconnaissance de patterns
- ✓ Systèmes de recommandation
Impacts
Les recherches menées dans cet axe contribuent au développement de solutions intelligentes capables d’exploiter efficacement des données complexes et massives. Les méthodes proposées permettent d’améliorer la classification, la prédiction et l’identification automatique de connaissances utiles. Elles peuvent être appliquées à différents domaines nécessitant l’analyse de grandes quantités de données et la mise en place de systèmes intelligents d’aide à la décision.
Cet axe de recherche porte sur la conception de méthodes et de systèmes permettant de représenter, organiser, intégrer et exploiter les connaissances. Les travaux s’intéressent notamment aux ontologies, à la représentation des connaissances et aux technologies du Web sémantique. L’objectif est de faciliter l’accès à l’information, l’interopérabilité des données et le développement de systèmes d’information intelligents capables d’exploiter des sources de données hétérogènes.
Objectifs spécifiques
- ✓ Ontologies et représentation des connaissances
- ✓ Web sémantique et Linked Data
- ✓ Systèmes d’information intelligents
- ✓ Interopérabilité des données
Applications
- ✓ Systèmes d’information d’entreprise
- ✓ Portails et plateformes de connaissances
- ✓ Intégration de données hétérogènes
- ✓ Applications du Web sémantique
Impacts
Les recherches menées dans cet axe contribuent au développement de systèmes capables de mieux organiser, partager et exploiter les connaissances. Les approches proposées facilitent l’intégration de sources de données diverses, améliorent l’interopérabilité des systèmes et permettent de développer des applications intelligentes basées sur la connaissance. Elles trouvent des applications dans les systèmes d’information, les plateformes de connaissances et les environnements numériques interconnectés.
Cet axe de recherche porte sur le développement de méthodes statistiques et d’algorithmes stochastiques pour l’analyse, la modélisation et la simulation de systèmes complexes. Les travaux s’intéressent notamment aux méthodes de Monte Carlo, à l’évaluation des risques et à la prévision de phénomènes complexes. L’objectif est de développer des approches quantitatives permettant d’exploiter efficacement les données et d’améliorer la prise de décision dans des environnements incertains.
Objectifs spécifiques
- ✓ Méthodes MCMC et SMC
- ✓ Évaluation des risques financiers
- ✓ Prévision des changements climatiques
- ✓ Simulation numérique complexe
Applications
- ✓ Gestion des risques financiers
- ✓ Prévision climatique
- ✓ Optimisation de systèmes complexes
- ✓ Analyse de données massives
Impacts
Les recherches menées dans cet axe contribuent au développement de méthodes statistiques et algorithmiques adaptées à l’étude de systèmes complexes et incertains. Les approches proposées permettent notamment d’améliorer l’évaluation et la gestion des risques, de renforcer les capacités de prévision et d’optimiser les processus de décision. Elles trouvent des applications dans des domaines tels que la finance, l’environnement, l’industrie et l’analyse de données.
Résumé
Cet axe de recherche porte sur la conception de méthodes et de modèles permettant d’améliorer les processus de décision dans des environnements complexes. Les travaux s’intéressent notamment à l’optimisation, à la décision multicritère, à la modélisation des préférences et à la théorie des jeux. L’objectif est de proposer des approches quantitatives permettant d’analyser différentes alternatives, de prendre en compte plusieurs critères et de rechercher des solutions adaptées aux contraintes réelles. Les recherches couvrent également les situations impliquant plusieurs décideurs, où la coopération, la négociation et la gestion des conflits jouent un rôle essentiel.
Objectifs spécifiques
- ✓ Développement de méthodes d’aide à la décision multicritère
- ✓ Application de la théorie des jeux
- ✓ Modélisation formelle des processus de décision
- ✓ Analyse axiomatique des systèmes de préférences
Applications
- ✓ Optimisation des stratégies d’entreprise
- ✓ Résolution de conflits multi-acteurs
- ✓ Aide à la décision en gestion de projets
- ✓ Analyse de risques stratégiques
Impacts
Les travaux de cet axe contribuent au développement de méthodes quantitatives et d’outils d’aide à la décision pouvant être appliqués à différents secteurs. Ils permettent notamment d’améliorer la qualité des décisions, d’identifier des stratégies optimales et de faciliter la gestion de situations complexes impliquant plusieurs acteurs. Ces recherches donnent également lieu à des publications scientifiques, à des projets de recherche et à des travaux de thèses et de mastères.
