La recherche en IA et data-analytics à Télécom SudParis

Le développement rapide des masses de données disponibles crée d’importants besoins informatiques allant de la collecte à la prise de décision en passant par le stockage, le traitement, l’analyse et la modélisation.

Ces questions sont traitées de manière transverse à toutes nos thématiques de recherche au sein du laboratoire Samovar. Grâce à cette expertise, Télécom SudParis couvre donc un large spectre de disciplines et regroupe un très grand nombre de chercheurs aux spécialités variées.

Un exemple avec le projet CBORBIG, de reconnaissance d’objets en temps réel dans des vidéos par du machine learning et traitement de volume de données :

Télécom SudParis a été labellisée Carnot au sein du Carnot Télécom et Société Numérique.

La recherche en IA et data-analytics à Télécom SudParis

Robot Nao en gros plan.

Graphique des trajectoirs calculées en ile de france par machine learning.

réalité virtuelle réalité augmentée et données multimédia.

femme data IA ANALYTICS

IA symbolique & contextuelle

Amel est professeure au sein du département Informatique de Télécom SudParis. Au sein du laboratoire de recherche de l’Ecole, Samovar, elle est responsable de l’équipe ACMES par la définition de modèles, d’algorithmes et d’outils applicatifs, à l’informatique pervasive. Elle s’intéresse tout particulièrement à l’intelligence artificielle symbolique et contextuelle.

Machine Learning

Noel est professeur (département RS2M – équipe Samovar R3S) à Télécom SudParis, dirige le groupe Architecture de Service et co-dirige l’institut franco-coréen ILLUMINE (International Laboratory on Future Media & Services). Il travaille notamment l’analyse de données utilisant des techniques avancées d’IA pour des données issues l’internet des objets (ville intelligente), de sources media et des réseaux sociaux.

Mounim est directeur d’études (département EPH – équipe Samovar ARMEDIA) à Télécom SudParis. Spécialiste du machine learning, il étudie et réalise, plus particulièrement, des systèmes de communication entre l’homme et la machine.

Yohan est maître de conférences (département CITI – équipe Samovar TIPIC) à Télécom SudParis. Spécialisé en traitement statistique du signal, il s’intéresse aux différents aspects du machine learning, en particulier aux méthodes relatives au deep learning.

Elisabeth est maître de conférences (département Informatique – équipe Samovar ACMES) au sein de l’équipe HP2 (High-Performance & Parallelism). Elle travaille principalement sur les méthodes de haute-performance dans les architectures de réseaux et de communication. Elle se consacre actuellement à l’optimisation des systèmes de génération de données, particulièrement en biologie cellulaire.

Données multimédia

Titus est professeur et directeur du département ARTEMIS à Télécom SudParis. Au sein de l’équipe ARMEDIA du laboratoire Samovar, il effectue des recherches autour des méthodes de représentation des contenus visuels. Il s’intéresse notamment à l’indexation et codage des contenus, l’apprentissage sémantique d’images/vidéos, la reconnaissance de scènes ou encore les technique de reconstruction et d’animation de personnages virtuels.

Dijana  est enseignante-chercheuse en biométrie – plus particulièrement en reconnaissance des formes – et traitement du signal, au sein du département EPH de Télécom SudParis. Membre de l’équipe de recherche Samovar ARMEDIA, elle travaille sur le développement de méthodes d’optimisation pour les interactions homme-machine.

 

Ville intelligente

  • Vincent GAUTHIER
  •  Vincent est maître de conférences et enseignant-chercheur à Télécom SudParis (département RST – équipe R3S). Initialement porté sur l'informatique et les réseaux, il s'est spécialisé dans l’analyse des grands graphes et des données massives.

    Informatique

    Djamel est directeur d’études au sein de l’équipe Samovar ACMES et est directeur du département Informatique de Télécom SudParis. Il est spécialisé en middleware entre objets connectés. Il est aussi responsable de la plateforme de recherche HadapTIC, qui permet l'expérimentation des technologies de l’information et communication, appliquées aux objets connectés.

    François est maître de conférences (département Informatique – équipe Samovar ACMES) à Télécom SudParis. Expert en logiciels et algorithmes,  Il est membre de l’équipe HP2 (High-Performance & Parallelism) qui étudie les performances de systèmes parallèles et distribués.

    smart grid ville intelligente

    Open source, logiciels libres et informatique.

    Bernadette Dorizzi

    CONTACTS

    Bernadette DORIZZI - Directrice de la recherche et des formations doctorales :

    • M4P (projet PIA, 2016)

    Médecine personnalisée, préventive, prédictive et participative appliquée au diabète.

    • CBORBIG (Brevet – projet SATT, 2017)

    Reconnaissance d’objets en temps réel dans des vidéos par du machine learning et traitement de volume de données.

    Optimisation des systèmes informatiques et vision assistée par ordinateur en blocs opératoires.

    Coach virtuel personnalisable, empathique et expressif d’assistance aux personnes âgées.

    • PEPER (projet DATAIA - avec École Polytechnique et CentraleSupélec, 2018)

    Prédiction de la "prosommation" d'énergie renouvelable par apprentissage automatique.

    • Déduction de trajectoires multimodales d’utilisateurs dans des réseaux urbains, à partir des données mobiles (thèse CIFRE, 2016)

    Travaux en data-mobilité, en collaboration avec l’IRT SystemX.

    Utilisation de traces SFR pour l'optimisation des réseaux de transports.

    Diplôme Ingénieur – Voies d’Approfondissement (3e année) :

    • JIN – Jeux Vidéos et Interactions Numériques
    • ASR – Architecte de Services Informatiques Répartis
    • MSA – Modélisations Statistiques et Applications
    • HTI High-Tech Imaging

    Diplômes nationaux de Master :

    • TRIED – Traitement de l’Information et Exploitation des Données
    • RVSI – Réalité Virtuelle et Systèmes Intelligents
    • DataScaleData Management in a Digital World

    Masters of Science :

    • DATAPACData Analysis and Pattern Classification
    • Génopole
    • Institut DATAIA
    • La Poste
    • MGEN
    • Nokia
    • Orange
    • TeraLab
    • Watiz