Qui sommes nous
Mobility Metrix est une jeune startup dont l’objectif est d’aider les acteurs du transport à prendre et suivre des décisions à partir des données relatives à tous les modes de déplacement. Mobility Metrix propose une solution SaaS qui traite des milliards de données de mobilité (marche, vélo, voiture, transports en commun…), et permet de les visualiser, et de les analyser. … En lire plus...
Personnalisation des récits interactifs
Dans le cadre d’un projet de recherche financé par le Fonds National Suisse de la Recherche Scientifique, nous démarrons le développement d’une intervention numérique pour aider les parents vivant avec un/e adolescent/e souffrant d’anorexie à mieux gérer leur relation quotidienne. Cette intervention vise à immerger l’utilisateur dans des situations du quotidien afin de lui apprendre la meilleure manière d’interagir avec la personne souffrant du trouble.… En lire plus...
Techniques de fusion de données et d’intelligence artificielle pour le diagnostic de défauts capteur appliqué aux avions de prochaines générations
Cette thèse a pour but d’accroître l’autonomie des systèmes avioniques, comme par exemple de pouvoir fonctionner avec un seul pilote. Les travaux de recherche porteront sur la détection d’anomalies et le diagnostic des capteurs ainsi que sur la fusion de données pour délivrer des informations correctes au pilote. En effet, les défaillances ou des phénomènes atmosphériques particuliers peuvent les affecter, provoquant une forte diminution de l’assistance au pilotage.… En lire plus...
Modélisation et classification intelligentes de données de spectrométrie (RMN) à l’aide de Machine Learning
La spectroscopie par résonance magnétique nucléaire (RMN) est l’une des méthodes analytiques utilisées pour caractériser nos extraits. Elle nous permet d’obtenir un profil métabolomique (représenté par un spectre) pourchaque extrait. Les signaux sur ces spectres correspondent aux signaux des différents métabolites présents dans nos extraits. L’attribution des signaux aux métabolites correspondants constitue l’étape clé dans l’identification de l’empreinte métabolomique de chaque extrait.… En lire plus...
Appariement adaptatif d’équipes par approche multi-agents dans un contexte de Science Ouverte
Dans le cadre de l’Université européenne EUNICE (https://eunice-university.eu/), l’objectif est d’encourager la coopération locale et/ou globale entre ses membres (sept universités européennes), ainsi qu’avec leurs partenaires (de la société civile et pouvoirs publics).
Le projet REUNICE (https://eunice-university.eu/reunice-project/) vise à guider, soutenir et consolider des coopérations efficaces entre chercheurs, enseignants, étudiants, partenaires sociaux et industriels au sein de l’Université EUNICE ainsi qu’avec des partenaires extérieurs.… En lire plus...
Comparaison et coopération d’approches en analyse de concepts formels pour les données relationnelles
Cette thèse a pour but de mener une comparaison théorique et expérimentale de deux approches, l’analyse relationnelle de concepts (ARC) et l’analyse conceptuelle de graphes (Graph-FCA), de proposer des éléments pour faire coopérer les deux approches, et de définir un guide méthodologique d’usage (modélisation des données, valeurs des paramètres, choix des algorithmes, etc.)… En lire plus...
Managing imprecision and inconsistency in robust combinatorial optimisation
The topic that we want to explore is to use rich uncertainty modelling tools to model uncertainty and manage inconsistencies
that can arise in robust combinatorial optimisation problems, be it in the preferences provided by the decision
maker (e.g., to obtain an objective function) or in the description of the optimisation instances (uncertain variables
or costs).… En lire plus...
Thesis offers 2022/2023 – University of Corsica Pascal Paoli
The Call for applications for thesis offers for the year 2022/2023 is open until April 29, 2022 at 12 p.m.
Go to the Doctoral School website : ecole-doctorale.universita.corsica > banner > Thesis offers 2022/2023 and on your Digital Campus, « Doctoral School » section > Thesis offer.
Subjects concerning the Saphir project
- Sujet / Topic 1 : Interprétabilité et explicabilité de méthodes d’apprentissage automatique pour la prévision météorologique et d’évènements intenses / Interpretability and explainability of machine learning methods for forecasting weather and intense events
- Discipline / Field : Informatique / Computer science
- Directeur/Supervisor : Christophe PAOLI – christophe.paoli[
Interprétation granulaire de données hétérogènes et multivariées / Granular interpretation of heterogeneous and multivariate data
Descriptif détaillé de la thèse :
Contexte : Priorité du gouvernement français, la lutte contre le trafic de stupéfiants est, d’une part, un enjeu de santé publique, avec chaque année, dans le monde, en moyenne 168 000 décès directement causés par l’usage de la drogue, et, d’autre part, un enjeu de sécurité, puisqu’il entraîne une dégradation des conditions de vie et des violences dans les quartiers touchés.… En lire plus...
Système d’Intelligence Artificielle pour la surveillance, la prédiction et l’aide à la décision dans le suivi du bien-être Fœtal au cours du Travail (SIA-BEFoeT)
Le projet SIA-BEFoeT vise à développer des méthodes et des outils d’Intelligence Artificielle (IA) pour améliorer la détection des anomalies du rythme cardiaque fœtal pendant le travail afin de prédire et d’anticiper la survenue d’un événement grave chez le fœtus pouvant conduire au décès ou au transfert en réanimation néonatale pour encéphalopathie anoxo-ischémique.… En lire plus...