Créé en 2016, le Laboratoire Machine Learning, Big Data, Mobile Robotics (LDR) développe une expertise au croisement de l’intelligence artificielle, du big data, de la robotique mobile et de l’informatique affective.
Son équipe travaille sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, de l’acquisition à la décision. Celle-ci mène des recherches méthodologiques en mathématiques et algorithmique (apprentissage, fusion d’information) ainsi que dans le domaine des systèmes embarqués et de la robotique.
L’objectif de ces travaux est d’apporter des réponses à différents challenges de l’IA, comme l’adaptabilité et la soutenabilité. Ainsi que de développer des systèmes d’intelligence augmentée, centrés sur l’Humain, particulièrement dans les domaines de l’éducation et de la santé.
L’informatique affective, dont l’objectif est d’entraîner les machines à identifier l’état émotionnel d’un individu à travers sa communication verbale et non verbale, est ainsi au cœur de nombreux projets menés par le Laboratoire LDR.
Qui regroupe les méthodes d’exploration, d’extraction et de sélection de caractéristiques dans les données et utilise des méthodes issues du traitement du signal, de l’image et des statistiques.
Qui s’appuie sur des solutions méthodologiques originales dans les domaines de l’estimation et de l’apprentissage artificiel : réseaux de neurones profonds, méthodes à noyau, méthodes d’ensemble de classifieurs.
Etudiée sous plusieurs angles, en vue de traiter des flots de données potentiellement hétérogènes : combinaison amont/aval, opérateurs d’agrégation, apprentissage semi-supervisé et apprentissage tout au long de la vie.
De la conception de drones autonomes à l’utilisation de flotte de drones pour des applications artistiques (Light Painting).
L’objectif de ce projet est d’analyser, à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle, les interactions entre deux groupes d’étudiants travaillant sur un même problème en visio-conférence.Il permet, entre autres, de détecter le fameux « effet Eurêka » qui se produit quand les étudiants réussissent à résoudre le problème. S’il n’apparaît pas, le professeur peut alors intervenir et guider les étudiants.Ce projet, financé par l’Agence Nationale de la Recherche, réunit des chercheurs spécialistes de l’intelligence artificielle (ESIEA), des didacticiens et des pédagogues (Télé-Université du Québec, Université des Antilles) ainsi que des spécialistes des interactions langagières (Institut Polytechnique de Paris).
Ce projet utilise l’intelligence artificielle pour aider un individu (élève, personne en recherche d’emploi …) à maîtriser les techniques de communication orales. L’objectif : que celui-ci puisse mobiliser son savoir-faire et son savoir-être, dans des situations critiques telles que les soutenances, les entretiens de motivation et de recrutement.L’analyse automatique des vidéos d’entretien permet de donner au candidat un retour sur son comportement (posture, expression faciale, ton de la voix), ses traits de caractère (constructif, enthousiaste, etc.) ainsi que des indicateurs sur ses points forts et ceux à améliorer.Outre l’Institut Polytechnique de Paris (aspects langagiers) et l’Université Technologique de Troyes (statistiques avancées), ce projet intéresse l’entreprise Ubisoft qui travaille sur les modèles motivationnels des joueurs.
Cette thématique regroupe plusieurs projets.
L’ESIEA apporte son expertise dans les domaines du traitement d’image et de la fusion d’informations et collabore activement avec l’ONERA
Le Laboratoire de recherche Machine Learning, Big Data, Mobile Robotics de l’ESIEA travaille en partenariat avec des centres de recherche français et internationaux et des pôles de compétitivité sur divers projets collaboratifs.
Université du Québec à Montréal, Ecole Polytechnique de Montréal
Télécom Paris Tech, Central Supélec, Université Pierre et Marie Curie, Muséum National d’Histoire naturelle, Direction Générale de l’Armement
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