Intelligence Artificielle

Les progrès fulgurants de l’apprentissage statistique accomplis au cours de la dernière décennie nourrissent les anticipations les plus folles sur la capacité de la machine à reproduire le comportement humain.

Labo bcom - intelligence artificielle
© Fred Pieau
Ces techniques de l’Intelligence Artificielle s’appliquent indifféremment à des masses de données convergeant vers un centre de calcul ou à des données captées et traitées par un smartphone. Elles rentrent désormais dans une phase de domestication qui pose des questions technologiques, juridiques et éthiques afin de proposer des approches responsables de l'IA.

Le Laboratoire Intelligence Artificielle conçoit des solutions pour répondre aux problématiques des futurs réseaux de télécommunication, de la vision par ordinateur, de la cyberdéfense et de la e-Santé. La conception d’applications de radiocommunication et d’imagerie embarquées, la détection ou classification d’anomalies, la résilience des systèmes, la gestion des facteurs humains, la prédiction des pathologies et la fiabilisation du diagnostic sont les principaux défis traités. Pour cela, il s’appuie sur les disciplines traditionnelles du traitement automatique du langage, du signal et de l’image, de la vision 3D et de la programmation dynamique dont le potentiel est démultiplié par l’apprentissage statistique. Il peut également compter sur des compétences en ingénierie matérielle/logicielle et une cellule juridique. Son approche méthodologique rend ses algorithmes explicables et robustes de manière à faciliter leur certification.

Stéphane Paquelet - bcom
© Fred Pieau

Stéphane Paquelet

Responsable du labo Intelligence Artificielle

Grâce aux techniques d’apprentissage actuelles, nous automatisons des tâches aussi variées que l’interprétation de texte, la cartographie de l’espace, la génération d’images réalistes, la prédiction de comportements ou la planification d’actions.
produits et services
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Développer sa compétitivité grâce à l’intelligence artificielle

publications scientifiques

18.01.2024

An Efficient Deep-Learning-Based Solution for the Recognition of Relative Changes in Mental Workload Using Wearable Sensors

In this work, a new solution for the automatic recognition of relative changes in mental workload is proposed. Wearable sensors were used to collect EEG, EDA, PPG and eyetracking data from 26 human subjects while performing the nback task with three difficulty levels n ∈ {1, 2, 3}. The objective is to recognize whether the mental workload is increasing, decreasing or stable by comparing the…

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21.11.2023

Towards a closed loop recycling process of end-of-life lithium-ion batteries: Recovery of critical metals and electrochemical performance evaluation of a regenerated LiCoO2

The growing demand for lithium-ion battery technology emphasizes the critical need to establish effective recycling and proper disposal methods for used batteries, ensuring the long-term sustainability and security of the battery supply chain. This study addresses this need by exploring two hydrochemical routes, using sulfuric acid and nitric acid, respectively. The objective is to investigate…

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26.09.2023

Optimizing Multicarrier Multiantenna Systems for LoS Channel Charting

Channel charting (CC) consists in learning a mapping between the space of raw channel observations, made available from pilot-based channel estimation in multicarrier multiantenna system, and a low-dimensional space where close points correspond to channels of user equipments (UEs) close spatially. Among the different methods of learning this mapping, some rely on a distance measure between…

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08.06.2023

MES-loss: Mutually Equidistant Separation Metric Learning Loss Function

Deep metric learning has attracted much attention in recent years due to its extensive applications, such as clustering and image retrieval. Thanks to the success of deep learning (DL), many deep metric learning (DML) methods have been proposed. Neural networks (NNs) utilize DML loss functions to learn a mapping function that maps samples into a highly discriminative low-dimensional feature space…

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