Chair objectives

La chaire ADDX vise à établir un lien entre les méthodes basées sur des modèles et les méthodes basées sur des données pour la détection d’anomalies (AD) et le diagnostic (DX) en tirant les avantages mutuels des deux approches et en les intégrant étroitement dans un cadre d’IA hybride. 
La chaire  accorde une place importante à la détection d’anomalies. Celles-ci correspondent à des observations aberrantes, hors distribution ou à des motifs inhabituels dans les données.  
 
La détection d’anomalies est essentielle dans les systèmes d’information et de communication : elle peut indiquer une corruption des données ou un comportement défectueux. 
La confiance dans les systèmes d’intelligence artificielle (IA) dépend de la qualité des données et leurs performances ne sont pas garanties pour des entrées qui ne se situent pas dans la distribution d’apprentissage. D’autre part, la détection des anomalies joue un rôle crucial dans la certification des données obtenues à partir de capteurs ou d’images ainsi que dans l’identification des symptômes qui peuvent être utilisés pour le raisonnement diagnostique et la gestion de santé des systèmes.

Principal investigator

L’extraction de connaissances explicites à partir de données et l’apprentissage guidé par les connaissances appliquées aux problèmes antérieurs seront les clés de voûte de la recherche de cette chaire. Les approches de l’apprentissage superficiel et profond seront confrontées et intégrées de manière synergique.
Les activités de recherche de la chaire sont organisées de manière équilibrée entre une recherche de type “ciel bleu” et la recherche plus appliquée qui répond à des besoins socio-économiques. Une collaboration est prévue avec d’autres chaires, POPML4PS et TRIAL sur les thèmes de l’optimisation polynomiale et de la robustesse ainsi qu’une implication dans le programme intégratif DEEL.
Un partenariat industriel est également prévu et plusieurs industriels ont déjà manifesté leur intérêt pour cette chaire, à savoir Airbus, Continental, Vitesco Technologies, le CNES et le développement d’une application dans le domaine de la santé est également prévue en collaboration avec l’Oncopole.
La chaire est portée par une équipe de cinq chercheurs qui apporteront des compétences dans trois domaines complémentaires pour les tâches visées : L’IA, les mathématiques et l’automatique. Ce spectre d’expertise permettra d’obtenir des résultats en matière d’IA hybride.

Co-chair

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