Data-Réseaux

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 :

IA symbolique & contextuelle

Amel est professeure au sein du département Informatique de Télécom SudParis. Elle est responsable de l’équipe ACMES du laboratoire Samovar, spécialisée dans 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

Noël 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 sur l’analyse de données utilisant des techniques avancées d’IA pour l’internet des objets (ville intelligente), les « sources media » et les réseaux sociaux.

Mounim est directeur d’études (département EPH – équipe Samovar ARMEDIA) à Télécom SudParis. Spécialiste du machine learning, il étudie et réalise 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 au 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 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 en biologie cellulaire.

Données multimédia

VR

Titus est professeur et directeur du département ARTEMIS à Télécom SudParis. Au sein de l’équipe ARMEDIA du laboratoire Samovar, il effectue des recherches sur les méthodes de représentation des contenus visuels. Il s’intéresse 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 – spécialisée 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 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

code-source

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.

CONTACT

Photo de Hervé Debar sur la plateforme cybersécurité.

HERVÉ DEBAR

Directeur 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.

 

• DeepOr (start-up lauréate du Trophée Start-Up Numérique 2015)

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

 

EMPATHIC (projet Horizon 2020)

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.

 

Procédé d’estimation de trajectoires utilisant les données mobiles (Brevet, 2016)

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