Combiner Apprentissage et Logique pour comprendre les causalités

Contexte : Ce projet est issu d’un programme de recherche ayant pour objectif de proposer une nouvelle méthodologie de suivi de procédés pour la gestion logistique. À partir de données collectées (fichiers log des processus) lors du déroulement de différentes tâches, la méthode doit permettre à l’utilisateur de visualiser son processus et d’en proposer une amélioration limitant la probabilité d’apparition d’un évènement considéré comme critique et défini en amont par l’utilisateur.… En lire plus...

Clustering Ensemble sous Contraintes

Ce stage recherche est lié à un projet national InvolvD, financé par l’ANR (Agence National de la Recherche) débutant en Février 2021. Ce projet comporte aussi une bourse pour une thèse dont l’appel à candidature sera publié au Printemps 2021.

La classification non supervisée (clustering) a pour but de trouver des structures sous-jacentes présentes dans les données, comme par exemple une partition (clustering) des données en groupes.En lire plus...

Deep Facial Animation

The animation of digital character faces in movies, TV productions and social interactions requires complex hardware setups (head-mounted camera) or a high number of hours of manual work by artists through the manipulation of so-called blendshapes.

The purpose of this internship is to investigate an alternative, where the facial animation would be generated using a deep generative network (GAN) drive by text or audio signals (i.e.En lire plus...

Deep Face Generation

The creation and animation of digital characters in movies, TV productions and social interactions requires detailed 3D models of their facial morphologies. Typically, for digital doubles of real actors these models are obtained from 3D captures of the actor face using complex hardware setups or a high number of hours of manual work by artists.En lire plus...