Editorial
Chères et chers collègues
Ce début d’année universitaire 2022-2023 a été marqué par une vive envie chez tous de renouer avec des activités d’antan en présentiel. Le colloque GRETSI 2023 organisé à Nancy en septembre dernier en a certainement été l’un des signes avant coureur puisque, avec 530 participants, la communauté n’y a jamais été aussi nombreuse. Ce succès avait été précédé par celui de l’école d’été de Peyresq dédiée aux enjeux méthodologiques et sociétaux de l’apprentissage profond. Que l’ensemble des organisateurs de ces événements, auxquels ceux des réunions du GdR ISIS sont associés, en soient remerciés au nom de l’ensemble notre communauté. Qu’il est difficile d’organiser un rendez-vous scientifique sur site lorsqu’on a peu de visibilité sur l’avenir !
En ce sens, nous invitons tous les organisateurs potentiels de réunions du GdR ISIS à se rapprocher des membres de son comité de direction. Aguerris à l’exercice et endurcis par les épreuves passées, ils sauront vous guider pas à pas, de la publication des appels à communication au jour J. Succès assuré, en 2022, chaque réunion a ainsi accueilli 90 participants en moyenne. De même, nous encourageons les doctorants souhaitant effectuer une mobilité de recherche au cours de leur thèse dans un autre laboratoire, en France ou à l’étranger, à contacter les animateurs du réseau des doctorants. Le GdR ISIS soutient ainsi une dizaine d’initiatives chaque année, au fil de l’eau.
Le mandat actuel du comité de direction du GdR ISIS arrivera à son terme le 31 décembre 2023. Même si l’échéance est assez lointaine encore, le printemps 2023 sera consacré à la préparation du document de renouvellement par le prochain comité de direction. Parmi les projets possibles, en plus de l’animation scientifique, il pourra convenir par exemple de développer une nouvelle dimension opérationnelle par le biais de GT, qui pourra être assortie d’une production scientifique. Autant de beaux projets en perspective soutenus par le GdR ISIS, pour lesquels nous vous invitons à manifester votre intérêt selon l’appel en cours jusqu’au 6 janvier inclus.
Avec un peu d’avance, le comité de direction vous souhaite d’excellentes fêtes de fin d’année et vous adresse sesmeilleurs vœux, avant de vous retrouver dès la rentrée !
Appel à candidatures
Le comité de direction du GdR ISIS sera partiellement renouvelé comme de coutume pour le prochain mandat, qui commencera le 1 janvier 2024.
Au préalable, le projet d’animation sera préparé au cours du printemps 2023, et soumis pour évaluation au cours de l’été prochain.
En conséquence, le comité de direction sollicite d’ores et déjà des candidatures auprès de la communauté afin de prendre connaissance des personnes intéressées par son animation. Celles-ci sont invitées à se manifester avant le 6 janvier 2023 minuit en faisant parvenir un CV et une lettre de motivation à l’adresse suivante : candidature-comdir@gdr-isis.fr
Dans votre déclaration, il conviendra de préciser clairement le ou les thèmes et sujets dans lesquels vous êtes les plus à même de pouvoir intervenir, sans oublier le réseau des doctorants et les relations inter-GDR/ouverture internationale.
Le comité de direction se réunira au début de l’année 2023 pour sélectionner les candidatures.
Actualités
Club EEA
Appel pour mise à jour annuelle de la carte interactive des laboratoires- CLUB EEA/GDR ISIS
La commission recherche met à jour, tous les ans sur le site du club EEA, la carte interactive donnant la distribution géographique des laboratoires académiques membres du club et du GDR ISIS et leur site associé. Merci de bien vouloir vérifier si votre laboratoire y figure et si les informations qui y sont associées sont toujours d’actualité : https://tsi2m.enssat.fr/eea_test_map/
Les membres de double appartenance GdR ISIS et club EEA sont invités à contribuer à la mise à jour de cette cartographie interactive (compte tenu des regroupements, disparitions, créations de laboratoires, etc.) en s’adressant à kacem.chehdi@univ-rennes1.fr
Commission Recherche du club EEA :
Kacem Chehdi (Président, kacem.chehdi@univ-rennes1.fr)
Mai Nguyen-Verger (Vice-Présidente, mai.nguyen-verger@cyu.fr)
Journée inter_GdRs « IA et réseaux de neurones profonds, ouvrir la boîte noire »
Les GDR ISIS, IGRV, IA et le Club EEA organisent le 13 mars 2023 au CNAM Paris, une journée commune « IA et réseaux de neurones profonds, ouvrir la boîte noire : du modèle explicable à la synthèse et présentation d’explications en image et signal ». Le programme et les instructions pour les inscriptions seront diffusés sur les sites des GDR participants et du Club EEA.
Organisateurs :
- GDR-ISIS : Nicolas Thome (nicolas.thome@cnam.fr), Alexandre Benoit (alexandre.benoit@univ-smb.fr), Jenny Benois-Pineau (jenny.benois-pineau@u-bordeaux.fr), Nicolas Audebert (nicolas.audebert@cnam.fr), Hervé Le Borgne (herve.le-borgne@cea.fr)
- GDR-IGRV : Romain Vuillemot (romain.vuillemot@ec-lyon.fr), Romain Bourqui (romain.bourqui@u-bordeaux.fr)
- GDR-IA : Wassila Ouerdane (wassila.ouerdane@centralesupelec.fr), Sébastien Destercke (sebastien.destercke@hds.utc.fr)
- Club EEA : Kacem Chehdi (kacem.chehdi@univ-rennes1.fr), Mai Nguyen-Verger (mai.nguyen-verger@cyu.fr)
GRETSI
- Le colloque GRETSI aura lieu à Grenoble du 28 aout au 1er septembre 2023 (http://gretsi.fr/colloque2023/). N’oubliez pas de soumettre vos papiers !!
- Le thème de la prochaine école d’été de Peyresq en traitement du signal et des images est « Réseaux et graphes complexes : théories et applications ». Cette école d’été aura lieu du 25 juin au 1er juillet 2023 (http://gretsi.fr/peyresq23/). Le programme est ci-dessous :
- Théorie et Analyse des graphes aléatoires (5 h), Alain Barrat, Professeur, Aix-Marseille Université
- Représentation de graphes (5 h), Pierre Vanderghyenst, Professeur, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Suisse
- Inférence sur graphe (5 h), Mounir Ghogho, Professeur, Université Internationale de Rabat, Maroc
- Diffusion et propagation de l’information (2 h), Chiara Poletto, Directrice de Recherche, Inserm Paris
- Traitement distribué sur graphe (2 h), Julien Hendrickx, Professeur, Université Catholique de Louvain, Belgique
- Graphes pour les Sciences Economiques et Sociales (2 h), Tiphaine Viard, Maîtresse de Conférences, Télécom Paris
- Une nouvelle branche de l’association GRETSI appelée « Applications industrielles » est en cours de construction. Elle sera animée par Anthony Larue <anthony.larue@fr.thalesgroup.com> et à pour objectif d’encourager les liens entre l’association GRETSI et l’industrie.
Jean-Yves Tourneret
IEEE SPS
En 2022, le chapitre SPS IEEE France a soutenu l’organisation de trois conférences, à savoir :
- 2022 7th International Conference on Frontiers of Signal Processing (ICFSP), du 7 au 9 septembre 2022, Paris, France, http://www.icfsp.org/
- ITSIS 2022, (International Conference on Information Technologies & Smart Industrial Systems, du 15 au 17 juillet 2022, Paris, France, https://www.itsis.org/
- 2022 Eleventh International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), du 19 au 22 avril 2022, Salzburg, Austria, https://ipta-conference.com/ipta22/
Pour 2023, nous avons reçu une première demande :
- 2023 Prognostics and Health Management Conference (PHM2023-Paris), du 31 mai au 2 juin 2023, Paris, France, http://www.phmice.org
Nous invitons les organisateurs de conférences à nous solliciter pour demander une labellisation.
William PUECH <william.puech@lirmm.fr>
Société savante AMIES
Les vidéos des tables rondes, des témoignages sur les métiers des maths et de le remise du prix du thèse maths entreprises, qui se sont tenus lors du 11ème Forum Emploi maths sont en ligne sur la chaîne youtube d’AMIES : https://www.youtube.com/playlist?list=PLZ1CPmYEFT4eDf2t1ZCDUh2xa8Weq2MPX
Club des partenaires du GdR ISIS
THALES
GSI’23 Conference, 6th Conference from Classical to Quantum Information Geometry
Palais du Grand Large, Saint-Malo, August 30th – September 1st, 2023
Just like the previous GSI’s, the objective of this 6th SEE GSI’23 conference, hosted in Saint-Malo, is to bring together pure/applied mathematicians and engineers, with common interest for Geometric tools and their applications for Information analysis and Learning. It emphasizes an active participation of young researchers to discuss emerging areas of collaborative research on “Geometric Science of Information and their Applications”.
GSI presents a panorama of Geometric Tools emphasizing mathematical theory, physical model, computational methods, and applications in mathematics, physics, statistics, engineering, signal/image processing, machine learning and data science.The Conference will be therefore held in areas of topics of mutual interest with the aim to:
- Provide an overview on the most recent state-of-the-art
- Exchange mathematical information/knowledge/expertise in the area
This conference will be an interdisciplinary event and will unify skills from Geometry, Probability and Information Theory.
Proceedings are published in Springer’s Lecture Note in Computer Science series. SPRINGER & MDPI will sponsor the best paper & best poster Awards.
SAFRAN / IRT SYSTEMX
Confiance.ai Days (4 au 6 Nov 2022) : le collectif Confiance.ai dévoile les avancées scientifiques et technologiques de son ambitieux programme dédié à l’IA de confiance dans les systèmes critiques
Initiative lancée dans le cadre de la première phase de la Stratégie Nationale en IA et financée par France 2030, le programme Confiance.ai relève le défi ambitieux de développer un environnement méthodologique et technologique au service de l’intégration de l’IA de confiance dans les systèmes critiques.
Les Confiance.AI Days ont permis de faire le bilan des 20 premiers mois de collaboration étroite au sein d’un écosystème riche de près de 50 partenaires industriels et académiques (dont plusieurs partenaires industriels et équipes académiques de GDR ISIS).
A l’occasion des Confiance.ai Days, les membres fondateurs du collectif Confiance.ai (Air Liquide, Airbus, Atos, Naval Group, Renault, Safran, Sopra Steria, Thales, Valeo, ainsi que le CEA, Inria, l’IRT Saint Exupéry et l’IRT SystemX) ont présenté les avancées scientifiques et technologiques du programme, les retours des premiers déploiements chez les partenaires et les perspectives à venir.
Pilier technologique du Grand Défi « Sécuriser, fiabiliser et certifier des systèmes fondés sur l’intelligence artificielle », le programme Confiance.ai vise à répondre à la problématique de l’intégration d’une IA sûre, fiable et sécurisée dans les systèmes industriels critiques (véhicules autonomes, contrôle industriel en ligne, systèmes d’aide à la décision, …). Pour ce faire, les partenaires conjuguent, sur une durée de 4 ans, leurs expertises en IA, ingénierie et sûreté de fonctionnement pour lever les verrous associés à l’industrialisation de l’IA et doter les acteurs industriels européens d’un environnement de confiance (suite d’outils logiciels et de nouvelles méthodes) souverain, ouvert, interopérable et pérenne.
Le déploiement à très grande échelle de systèmes industriels intégrant une IA de confiance est en effet un enjeu clé de compétitivité industrielle, économique, mais aussi de souveraineté.
En leur proposant un environnement technique qui garantira un haut niveau de confiance dans les produits et services à base d’IA, le programme Confiance.ai vise à doter les industriels nationaux de méthodes et d’outils pour répondre aux évolutions normatives et règlementaires portées au niveau national (DGA), européen ( Artificial Intelligence Act) ou sectoriel (EASA).
L’une des spécificités de ce programme est sa démarche intégrative et ouverte. Il fédère un écosystème de partenaires industriels, académiques et de laboratoires de recherche autour de l’ambition de faire de la France un leader de l’IA de confiance. Ainsi, autour des 13 fondateurs s’est rapidement constitué un collectif de près de 50 partenaires industriels et académiques.
En raison de cette dynamique, le programme est aujourd’hui vu comme un exemple, au niveau européen et même international. Le Canada met en place un programme de même type outre atlantique, dans un esprit de collaboration et complémentarité avec le programme français.
Concrètement, le programme adresse les grandes thématiques autour desquelles s’articule l’IA de confiance : méthodes et guidelines pour la conception de l’IA de confiance, caractérisation et évaluation de systèmes à base d’IA de confiance, conception de modèles à base d’IA de confiance, ingénierie de la donnée et de la connaissance, certification et IVVQ, et embarquabilité.
Une première version de l’environnement de confiance a été mise à disposition des industriels. Elle comporte un environnement de développement adossé à une chaine MLOps (chaine de traitement et de déploiement automatique des modèles de machine learning). En 2022, l’environnement propose notamment quatre plateformes dédiées à des problématiques majeures de l’IA de confiance :
- Une plateforme consacrée à la gestion du cycle de vie de la donnée (acquisition, stockage, spécifications, sélection, augmentation)
- Un ensemble de librairies dédiées à la robustesse et au monitoring des systèmes à base d’IA. Elles permettent notamment d’assurer que le système et son composant d’IA évoluent bel et bien dans le contexte préalablement défini (Operational Domain Design).
- Une plateforme dédiée à l’explicabilité, dont l’objectif est de rendre en des termes compréhensibles par un humain les choix et décisions prises par une IA
- Et une plateforme destinée à l’embarquabilité des composants d’IA qui doit permettre d’une part, d’identifier sur la base des spécificités matérielles du système cible les contraintes de conception à respecter, et d’autre part, d’accompagner tout au long de la réalisation et ce, jusqu’au déploiement du composant dans le système.
A ce jour, plus de 100 composants logiciels (applications, librairies…) sont en en cours de conception dans le cadre du programme, à des niveaux de maturité différents. Progressivement évalués et intégrés, ils sont également mis à disposition des partenaires afin d’en permettre la manipulation dans leurs propres ateliers d’ingénierie.
Voir Page d’accueil – confiance.ai pour plus d’infos.
Autres actualités
- Appel pour le prix de thèse AFRIF 2023
- Information transmise par AMIES: Plan de relance
- Rapport de prospective INS2I
Activités du GdR ISIS
Réunions programmées
Les informations sur ces réunions et les liens d’inscription sont à retrouver sur le site du GdR ISIS.
Comptes-rendus récemment publiés
Comptes-rendus des réunions d’animation, accessibles uniquement aux utilisateurs identifiés sur le site, à partir de cette page.
- Télédétection et Climat – 2023-12-07
- Etat des lieux de la reconstruction tomographique – 2023-11-17
- Caméra à événements appliquée à la robotique – 2023-11-16
- Traitement du signal pour la musique (Action Audio) – 2023-11-16
- Journée Visage, gestes, actions et comportement – 2023-11-13
- Méthodes bayésiennes approximées et variationnelles pour la détection, l’estimation et le décodage – 2023-09-28
- Journée Vision 3D et apprentissage – 2023-06-27
- Journée carrière des doctorants du GDR ISIS – 2023 – 2023-06-19
- Analyse forensique de données multimédia – 2023-05-16
- Etat des lieux de la compression des données multimédia – 2023-05-10
Dans le kiosque d’annonces du GdR ISIS
Propositions de postes
Postes d’enseignants-chercheurs
- Un poste de maître de conférence en imagerie médicale l’université de Paul Sabatier, Toulouse 3
- Poste Enseignant-chercheur en image et IA
- Postes d’enseignant-chercheur en « Machine Learning » à l’ENSAI
- Poste d’enseignant-chercheur (H/F) en « Vision, Robotique et Intelligence Artificielle »
- Appel à candidatures pour la fonction de direction du laboratoire Sciences et technologies de la musique et du son (UMR 9912 STMS) – Mandature 2025-29
Postes de chercheurs
Post-doctorants
- TWO Postdoctoral Researcher positions for Developing Emotionally Intelligent Agents through Large Language Models for Personalized User Interaction
- Chercheur (H/F) 18 mois : Modélisation physique des télécommunications optiques en espace libre à travers une atmosphère diffusante dans le domaine MWIR
- 2years post-doc position Machine Learning and nanosats to probe small bodies interior
- Algorithmes pour l’imagerie hyperspectrale computationnelle
- Hybrid Artificial Intelligence applied to Byzantine Sigillography
- Post-Doctoral Position in Physics-based Machine Learning in the MALICE Inria project team (Inria Lyon Centre, LabHC)
- Post-Doctoral Fellow (PerForms): Computer Vision and 3D Modeling at IMT Atlantique
- Data Analysis in Tomographic Imaging
- Post-doc in “AI and Image Generation applied to 3D Materials” – 18-month fixed-term contract potentially renewable 1 time
- Postdoc : Resource allocation and signaling problems in 6G wireless communication networks
- Post-Doctoral Fellow in the field of Computer Vision and 3D Modeling (W/M) – 24months
- Postdoc position: Visual servoing for tumor tracking in minimally invasive robotic surgery
- Postdoc position: Computer vision and augmented reality for laparoscopic liver surgery guidance
- Post-doctorat DALLIAE
- Modélisation de l’interaction main/doigts-matière déformable dans la robotique collaborative
- Two-year postdoc position in signal processing and Monte Carlo methods applied to epidemiology
- Post-doc : Développement d’un modèle numérique patient-spécifique pour la simulation chirurgicale de la valve mitrale
- Two research fellows in Robotics perception for intelligent vehicles
- Postdoc position on computational imaging at ENS Lyon
- Post-Doctoral Fellowship: Deep learning-based approaches for dose images denoising
- Postdoc – Optimisation d’une approche métrologique pour l’identification de radionucléides basée sur le démélange spectral
- Extrapolation spatiale des résultats de tests nivologiques pour la prévision du danger d’avalanche
- 3-year Postdoc in Network Information-Theoretic Sensor Management for Multi-Target Surveillance
- POST-DOC/CDD Reconstruction tomographique en rayons X basée sur des méthodes Deep-Learning
- Postdoctoral position on explainable AI applied to genome data
Postes d’ATER
Sujets de thèses
- Multi-temporal and multi-modal Earth Observation latent space decoding using physically aware Deep Learning
- Thèse ONERA – SONDRA: Self-Supervised Anomaly Detection in complex-valued SAR imaging
- Thèse CIFRE RENAULT/ I3S Nice
- Conception de formes d’ondes pour l’accès massif non coordonné dans les réseaux sans fils
- PhD in Deep Learning for Ocean Science
- PhD CIFFRE – Object Detection from Few Multispectral Examples
- IA explicable (XAI – eXplainable AI) pour la prévision de chutes de blocs rocheux
- PHD position: Sustainable wireless communications: low-energy, low-cost and zero added electromagnetic waves
- PHD position: AI-enhanced highly mobile and unpredictable IoT networks
- PhD Position: Toward Frugal Machine Learning with Physics-Aware Models
- Thèse : Méthodologie d’évaluation de la représentativité et de la vulnérabilité des jeux de données de type traces numériques pour l’analyse de la mobilité
- Exploring Deep Information Geometry
- PhD position at INSA Rennes – Massive cell-free MIMO and reconfigurable intelligent surfaces for 6G and beyond networks: learning-based optimization approaches.
- PhD open-position : Pose Estimation of Texture-Less Object in an Industrial Context
- Study of Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) Based on RFID tags
- Energy efficient and intelligent 5G massive MIMO solutions based on machine-learning for Vehicular communications
Postes d’ingénieurs
- Algorithmes pour l’imagerie hyperspectrale computationnelle
- Poste ingénieur 12mois : IA embarqué et détection d’objets sur projet académique et industriel
- (INT Marseille) Ingénieur de recherche en IA et analyse d’images IRM cérébrales
- (LIS-Marseille) Poste d’ingénieur (IR): Analyse d’images de microscopie électronique par « Deep Learning »
- La Rochelle Université recrute au sein du laboratoire Informatique Image Interaction (L3i) de l’Institut LUDI, un·e ingénieur·e de recherche en informatique sous contrat à durée indéterminée
- VIROBOTIC : Ingénieur RD Vision par Ordinateur et Intelligence Artificielle – H/F
Offres de stages
- Frugal Learning / Zero-Shot Learning of Semantic Segmentation Image Application on COVERED (CollabOratiVE Robot Environment Dataset) for 3D Semantic Segmentation
- Télécom SudParis M2 internship: Interpretable Audio-Visual Automatic Video Captioning
- Internship subject at LIFO, Orléans
- Stage M2 : Deep learning faiblement supervisé pour l’aide au diagnostic du lymphome
- Stage M2 – Analyse d’images biomédicales
- Contrastive learning and training strategies for deep hyperspectral unmixing
- Convergent Plug-and-Play algorithm for Deep Hyperspectral Unmixing
- Stage de M2: Analyse de données hétérogènes pour l’étude des troubles bipolaires
- STAGE M2 – Imagerie Aérospatiale
- Stage M2 : une méthode générique de fusion des images à différentes échelles
- Proposition de stage : Expliquabilité des GNNs
- M2 Internship: Human action recognition using fusion of spatio-temporal data and scene interpretation
- Détection dynamique d’événements routiers à partir d’une caméra événementielle
- Gaussian Process Prior Variational Autoencoders for Earth Data Time Series Anlaysis
- [THALES] STAGE – Ingénieur IA et modélisation – F/H
- Reconnaissance d’actions dans les vidéos de sport amateur
- Méthodes de dé-mélange pour la correction d’atténuation d’images tomographiques de fluorescence
- Réseaux convolutifs pour la microscopie par ptychographie de Fourier
- Master internship for Spring 2024 on Unbalanced optimal transport-based regularizers applied to epidemiology
- Interprétabilité des modèles Transformers dans l’analyse des images médicales
- Stage IMS Bordeaux : Implémentation embarquée de réseaux de neurones profonds pour le diagnostic de maladies de la vigne.
- Automatic classification of plasmodium parasite species and stages of development from stained thin blood smears using machine learning
- Stage M2 | PFE : Self super-resolution for prostate cancer segmentation and detection
- Stage M2 | PFE : Deep characterization of prostate cancer in multi-parametric imaging
- Master 2 internship at LIP6 – Medical implant detection on head CT images
- stage M2/ingénieur imagerie polarimétrie
- Master internship project (+ funded PhD): Self-Supervised Learning for Astronomical Imaging
- Stage M2 – PFE Séparation de sources acoustiques de synthèses mécanochimiques par factorisation de matrices non-négatives // gipsa-lab Grenoble
- M2 Internship : Assessment of patient pain based on Deep Learning approaches using multimodal data
- Stage M2/Ing : Fusion Intermédiaire des Modalités pour la Reconnaissance Audiovisuelle des Emotions Spontanées
- Investigating Deepfake Watermarking
- Détection d’anomalies AIS: tracking du niveau et des azimuts d’émission
- Stage-Ingénieur RD – Bac +5 (Eybens) – Développement d’algorithmes de détection, identification et prédiction de défauts moteur pour applications industrielles
- M2 Internship : Assessment of patient pain based on Deep Learning approaches using multimodal data
- Stage M2/Ing : Fusion Intermédiaire des Modalités pour la Reconnaissance Audiovisuelle des Emotions Spontanées
- [Stage M2] Rob-Perroquet : optimisation des modèles d’IA pour une interaction Homme-Robot temps-réel
- Master internship for Spring 2024 on Diffusion Models for Audio Inpainting
- Stage M2 / PFE : Explanable Artificial Intelligence (XAI) for Medical Image Segmentation
- M2 internship : robust and scalable interferometric phase linking for Earth deformation monitoring with SAR satellite image time-series
- Stage M2 : IA-based automated detection and behavior analysis among piglets (Rennes)
- M2 Stage – Strong coordination and strategic communication
- Stage Master : « Identification algorithmique d’images d’otolithes par IA avec un ensemble restreint de données » (GREYC , Caen / France)
- Internship M2 : Modeling of Printing-and-Digitalization process using generative methods
- Stage M2/Ingénieur : Amélioration de la robustesse de l’apprentissage fédéré
- Stage de M2: Prédiction de l’eutrophisation d’un lac
- Stage de M2 : Intégration des incertitudes et effets liés aux différentes sources de données pour l’identification des stocks de poisson
- Stage M2 / PFE : Explanable Artificial Intelligence (XAI) for Medical Image Segmentation
- Création d’un outil de représentation numérique de la pollution lumineuse en 3D temps réel
- Stage – Ingénieur-e en Intelligence Artificielle F/H
- Stage M2/Ingénieur (LaTIM) : Intraoperative registration for magnetic micro robotic injection in knee osteoarthritis treatment
- Deep learning and tensor decomposition for the analysis of patterns in signals and multimodal imaging. Application to neuropathies
- Apprentissage multimodal pour l’étalonnage de capteurs de polluants atmosphériques à faible coût et leur prédiction
- AI characterization of the MR SWI-DWI ischemic mismatch for hyperacute ischemic stroke patients
- Medical imaging for the prediction of survival of patients with stroke with deep-learning
- Stage M2/Ingénieur: deep learning pour l’imagerie thermique
- Internship on Geo-coding of textual input
- Internship on Partial latent encoding of multi-spectral data
- Internship on Joint encoding of multi-spectral images
- Internship for Learning-based super-resolution inspired by quantum physics: application to 3D dental imaging
- REALISTIC DATASETS FOR ROBUST EVALUATION OF FRESCO RECONSTRUCTION ALGORITHMS
- ACCELERATION OF LOCAL REGISTRATION ALGORITHMS FOR FRESCO RECONSTRUCTION
- stage Master 2 : Discovering new objects for visual localization
- [Stage M2] Méthodes de fusion de données multispectrales à de multiples résolutions et à données manquantes. Application aux images Sentinel-2 et Sentinel-3
- « Dall-e Brain » : A generative prompt model for synthetic healthy brain images
- Qualification automatique de l’agrément d’un lieu pour évaluer sa marchabilité perçue
- Calcul et évaluation des indicateurs automatiques de marchabilité
- Anomaly detection methods in a signal processing context
- Optimizing Manufacturing: Anomaly Detection with Optimal Transport and Operations Research Integration
- Stage Master 2 (I3S – CNRS): Error Correction for Data Storage using Synthetic DNA
- Stage Master 2 (I3S – CNRS): Reliable Low-Latency Communication via Forward Error Correction
- Deep learning with Normalizing Flows for anomaly detection on time series
- Stage en imagerie médicale : Nouvelles méthodes d’IA pour la prédiction des maladies neurologiques
- Offre de stage master M2 ou PFE ingénieur.e – Boussole optique pour estimer le cap céleste dans l’ultraviolet
- Stage – Synthèse de formes d’ondes Radar et communication par réseau MIMO
- Propositions de stages à l’ENAC
- Few shot medical image classification
- Intership Inria Lyon / INSA Lyon : Reinforcement Learning for Stochastic Resource Allocation in 6G Networks
- Stage M2/Ecole d’ingénieur – Robust Multi-Task Learning from Multiple Remote Sensing Datasets
- Offre de stage de recherche en vision par ordinateur
- Offre de stage master M2 ou PFE ingénieur.e – Traitement d’images polarimétriques pour la navigation sans GPS bio-inspirée
- Offre de stage M2 ou PFE Ingénieur.e – Mise en œuvre d’une boussole optique embarquée pour véhicule
- Graph Neural Networks (GNN) for Social Networks
- Stage M2 – Non-stationary and robust Reinforcement Learning methodologies for drones detection
- Stage PFE 6 mois – niveau Master 2, sujet : Modélisation de la consommation d’énergie des applications de streaming vidéo
- Etude des caméras light field à rolling shutter / Study of rolling shutter light field cameras
- Internship offer in decentralized/federated machine learning — I3S Laboratory, Sophia Antipolis
- Decentralized learning in the presence of heterogeneous system devices
- Offre de stage BAC+5 à Tours – Segmentation IRM cérébrales 3D
- Efficient algorithms for video shot detection
- Improvement of graph-based algorithms for image analysis
- Stage M2 ONERA – Self Supervised Learning pour la détection d’objets de petite taille
- Automated Human Action Data Acquisition and Synchronization Tool for Digital Twin Systems
- Stage M2 ONERA – Optimisation sous incertitudes par algorithme évolutionnaire pour des données hyperspectrales
- [Stage – Saclay] Apprentissage et inférence de données manquantes dans des séries de données SAR cohérentes. Application : imagerie 3-D d’environnements naturels – Mission ESA BIOMASS
- M2/Ecole d’Ingénieur Internship (IRISA Vannes): Active learning and object detection in multimodal aerial images
- Stage M2-Microbubble Localization using Deep Learning for Ultrasound Localization Microscopy (ULM)
- Reconstruction d’IRM par apprentissage profond
- Stage de Master 2 : Détection et poursuite parcimonieuse hors-grille de contrails dans des images satellites (FR/EN)
- (LIS-Marseille) Master2 – PFE : Analyse d’images de microscopie électronique par réseaux profonds : Augmentation de données
- Méthodes d’apprentrissage profond pour l’accélération d’IRM
- Modélisation par apprentissage profond d’un “stylo magique”
- Bioacoustic analysis of marine mammal sounds using signal processing methods
- Influence of glycemic control on sleep in type 1 diabetic patients
- Master2 internships in AI for Computer Vision
- Stage PFE Ingénieur/Master Orange: Machine Learning solutions for MIMO systems
- Offre de stage M2 – Exploration des prédictions conformes pour l’apprentissage actif
- Implémentation efficace d’algorithmes d’apprentisage pour la télédétection
- M2 internship; Development of spatiotemporal attention mechanisms for enhanced motion segmentation in video sequences
- Stage M2 – Robust joint detection-estimation methodologies for massive radio telescopes
- Stage M2 + thèse: apprentissage auto-supervisé de représentations multimodales
- Stage M2 – Déconvolution rapide pour le radio télescope SKA
- Stage M2 – Apprentissage de prior pour les problèmes inverses
- Three M2 internship subjects in the Morpheme team – Sophia-Antipolis
- Master thesis IRISA: Embedded Linux for Software Defined Radio
- Master thesis IRISA: Embedded bird sound recognition on intermittent platform
- Model-based deep learning for efficient electromagnetic modelling of high-dimensional frequency selective surfaces
- Annonce Stage M2/PFE: Transformers de vision pour la segmentation sémantique sur système embarqué
- Modèles hiérarchiques pour l’analyse multi-échelle de données de très haute résolution en imagerie synchrotron
- Analyse topologique de mouvements de grains dans une séquence d’images 3D
- Stage de fin d’études ONERA/DTIS : Imageur 3D monoculaire par Depth from Defocus et réseau de neurones
- Couplage réseaux de neurones et modèle physique pour la détection de défaut par thermographie infra-rouge
- Impact du traitement numérique sur la conception conjointe optique/traitement
- Stage IMT Atlantique : Reconnaissance aveugle de modulation des signaux de communication acoustiques sous-marins
- STAGE: étude des changements de forme des cellules au cours de l’embryogénèse
- STAGE: extension de la nomenclature de Conklin pour le nommage d’embryon d’ascidies
- Localisation des fissures volcaniques dans les données de télédétection par apprentissage automatique
- Etudier les risques de vie privée sur la reconstruction de profils à partir d’images IRM en comparaison à des photos de réseaux sociaux
- Fusion de données images et textuelles pour la prédiction de l’issue de l’AVC
- High-performance information extraction from cosmic web probes
- Tractographie informée par l’anatomie et la microstructure pour l’évaluation de la connectivité
- Extensions de l’algorithme Trial and Error Learning dans le cadre des réseaux de communications
- Stage de fin d’études « Deep Generative Modeling of Multi-microphone Speech Signals »
- Medical image segmentation: application to brain aneurysms in neurosurgery
- Détection et analyse des pores de la lame basale
- Research training at INSA Rennes – Resource allocation techniques based on machine learning for optimizing the performance of massive cell-free MIMO in 6G and beyond networks
- Traitement d’image embarqué pour la réduction de bruit colonnaire d’un flux vidéo infrarouge
- M2 Internship: ultrasound liver image segmentation using deep learning
- Internship proposal: Development of a SPD-autoencoder with time series analysis application for remote sensing data
- Ecological Habitat Mapping via Semantic Segmentation from airborne imagery
- Stage Traitement du signal – IA : Dépliement d’algorithmes parcimonieux de goniométrie
- Détection d’anomalies dans la croissance de plantes
- Machine learning pour l’imagerie des plantes
- Epsidy internship AI-driven system for low-latency pattern matching in disturbed electrocardiograms
Autres propositions
Evénements
Appels à projets
Annonces de conférences
- IEEE Conf. ISIVC’24, Marrakech, Morocco, 21th-23th May, 2024
- Conference EUSIPCO 2024
- 1st Artificial Intelligence Models and Artifacts for Business Intelligence Applications (AIM ABIA 2024) – Call for Papers
- The 14th Scandinavian Conference on Artificial Intelligence (SCAI)
Ecoles thématiques
Publications
- Parution du livre : Optimisation et apprentissage (ISTE Editions)
- PanoraMIS : nouveau dataset en ligne
- Nouveau livre : Shannon, La théorie mathématique de la communication, en français
- Livre en libre accès sur HAL
- New book: Graph Partitioning by C.-E. Bichot and P. Siarry (Eds) WILEY-ISTE
- Revue TS : site de soumission
- Antennes non-standard
- « Artificial Ants » – New book announcement by N. Monmarché, F. Guinand and P. Siarry (Eds) ISTE-WILEY
- Nouveau livre « De la radio logicielle à la radio intelligente »