Information et Société Numérique

STUDY

Tags: 
RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE L'ECRITURE
INTERFACE LUDIQUE D'APPRENTISSAGE
Coordinateur: 
SOCIETE AMI
Responsable INSA: 
Véronique EGLIN

STUDY, plateforme innovante d’accompagnement et d’apprentissage de l’écriture pour l’enfant, reposant sur le triptyque : entraînement régulier, analyse du tracé, apport de nouvelles technologies.

Enjeu: 
Information et Société Numérique
Partenaires: 
INSA LYON - LIRIS
SOCIETE SUPEREXTRALAB
Financement: 
REGION AURA
Dates projet: 
2020-03-01 00:00:00 - 2023-07-01 00:00:00
Montant global du projet: 
575000
Contact: 
veronique.eglin@insa-lyon.fr

LyonSE&N Welcome

Tags: 
JAPON
ECHANGES
Coordinateur: 
INSA LYON
Responsable INSA: 
Mickaël LALLART

Promouvoir la collaboration scientifique Japon-Lyon / St-Etienne à travers les étudiants-chercheurs.

Enjeu: 
Energie pour un développement Durable
Santé Globale et Bioingénierie
Transport : Structures, Infrastructures et Mobilités
Information et Société Numérique
Partenaires: 
UNIVERSITE CLAUDE BERNARD LYON 1
UNIVERSITE JEAN MONNET SAINT ETIENNE
UNIVERSITE DE LYON
UNIVERSITE JEAN MOULIN LYON 3
VETAGROSUP
ECOLE CENTRALE LYON
ECOLE NORMALE SUPERIEUR DE LYON
UNIVERSITY OF TOKYO
KYOTO UNIVERSITY
TOKYO TECH
KAGOSHIMA UNIVERSITY
SHIMANE UNIVERSITY
UNIVERSITE AOYAMA GAKUIN
KEIO UNIVERSITY
YAMANASHI GAKUIN UNIVERSITY
UNIVERSITY OF TSUKUBA
Financement: 
REGION AURA
Dates projet: 
2020-02-01 00:00:00 - 2023-12-01 00:00:00
Montant global du projet: 
45000
Contact: 
mickael.lallart@insa-lyon.fr

FAST

Tags: 
FPGA
TRAITEMENT DU SIGNAL AUDIO
Coordinateur: 
GRAME
Responsable INSA: 
Tanguy RISSET

FAST est un projet de recherche vers deux objectifs:

• faciliter la conception de systèmes embarqués à très faible latence pour le traitement du signal audio en temps réel,

• utiliser de tels systèmes dans le cadre d'un contrôle actif de l'acoustique.

https://fast.grame.fr/

 

 

Enjeu: 
Information et Société Numérique
Partenaires: 
ECOLE CENTRALE LYON
Financement: 
ANR
Dates projet: 
2021-03-01 00:00:00 - 2024-08-01 00:00:00
Montant global du projet: 
432661
Contact: 
tanguy.risset@insa-lyon.fr

AMPLI

Tags: 
MONDES VIRTUELS
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Coordinateur: 
INSA LYON
Responsable INSA: 
Eric GUERIN

L’ANR Ampli a pour but de générer des mondes virtuels de plus en plus vastes avec des techniques d’apprentissage et de modélisation procédurale inverse.

https://projet.liris.cnrs.fr/ampli/

Enjeu: 
Information et Société Numérique
Partenaires: 
UBISOFT PARI
CIRAD - DEPARTEMENT BIOS PERSYST
Financement: 
ANR
Dates projet: 
2021-01-01 00:00:00 - 2024-12-01 00:00:00
Montant global du projet: 
406393
Contact: 
eric.guerin@insa-lyon.fr

PMR

Privacy-preserving methods for Medical Research
Tags: 
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
VIE PRIVE
Coordinateur: 
INRIA
Responsable INSA: 
Carole FRINDEL/Antoine BOUTET

Ce projet concerne des approches d'apprentissage automatique préservant la confidentialité des données de santé personnelles

Enjeu: 
Information et Société Numérique
Partenaires: 
INSA LYON - CREATIS
INSA LYON - CITI
Financement: 
ANR
Dates projet: 
2020-10-01 00:00:00 - 2024-09-01 00:00:00
Montant global du projet: 
329110
Contact: 
carole.frindel@insa-lyon.fr/antoine.boutet@insa-lyon.fr

REMEMBER

Apprendre à raisonner et à agir
Tags: 
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
ROBOTIQUE
Coordinateur: 
INSA LYON - LIRIS
Responsable INSA: 
Chistian WOLF
Enjeu: 
Information et Société Numérique
Partenaires: 
NAVER LABS EUROPE
Financement: 
ANR
Dates projet: 
2020-06-01 00:00:00 - 2024-05-01 00:00:00
Montant global du projet: 
574482
Contact: 
christian.wolf@insa-lyon.fr

ACADEMICS

Machine Learning & Data Science for Complex and Dynamical ModelS
Tags: 
MACHINE LEARNING
SYSTEME COMPLEXES
Coordinateur: 
ENS LYON - LAB PHYS
Responsable INSA: 
Céline ROBARDET

La finalité du projet est de développer et combiner des approches en « apprentissage machine » (Machine Learning) et en sciences des données (Data Analytics, Data Science), avec un objectif d’apprentissage de modèles complexes dans deux domaines scientifiques importants et porteurs d'enjeux globaux : la compréhension et la modélisation des mécanismes fondamentaux du climat, et la compréhension quantitative de mécanismes clefs en sciences sociales.

Le projet ACADEMICS est porté par : l’Institut Rhônalpin des Systèmes Complexes (IXXI) ; le Laboratoire de Physique à l’ENS de Lyon (LP ENS de Lyon) ; le Laboratoire d’Informatique du Parallélisme (LIP) ; le Laboratoire Hubert Curien (LabHC) ; le Laboratoire d’Informatique en Images et Systèmes d’information (LIRIS). Les quatre laboratoires apportent des expertises complémentaires visant à proposer de nouvelles approches d'études de données complexes, hétérogènes, irrégulières, entachées d'erreur ou partiellement observées, ancrées dans l'apprentissage machine et la science des données, et à renforcer aussi par ce projet l'expertise dans ce domaine sur le site de l'Université de Lyon.

Enjeu: 
Information et Société Numérique
Partenaires: 
INSA LYON - LIRIS
ENS LYON - LIP
UJM - LABHC
Financement: 
UDL
Dates projet: 
2018-09-01 00:00:00 - 2021-12-01 00:00:00
Montant global du projet: 
1193156
Contact: 
celine.robardet@insa-lyon.fr

PARADIS

Analyse sans paramètre des surfaces discrètes
Tags: 
SURFACES DISCRETES
ESTIMATION DE VECTEURS NORMAUX
Coordinateur: 
INSA LYON - LIRIS
Responsable INSA: 
TRISTAN ROUSSILLON

Dans de nombreuses applications (en science des matériaux ou en imagerie médicale par exemple), des dispositifs d'acquisition non invasifs comme l'imagerie par résonance magnétique et la tomographie ou microtomographie aux rayons X, sont nécessaires pour l'observation, la prise de mesures ou l'aide au diagnostique. Ces dispositifs génèrent habituellement des données volumiques, c'est-à-dire des images 3D, composées de données régulièrement espacées dans un domaine rectangulaire. Les volumes 3D proviennent de la segmentation de telles images. Ils peuvent aussi être synthétisés, car de nombreux schémas numériques de simulation reposent sur la régularité du support des données.

Le projet PARADIS porte sur la géométrie des frontières des volumes 3D, appelées surfaces digitales. Conserver la nature discrète des données est un avantage pour effectuer des calculs exacts en nombres entiers, pour réaliser des opérations géométriques booléennes ou pour utiliser des structures de données efficaces. Un inconvénient est sa pauvre géométrie : une surface discrète est seulement composée d'éléments de surface quadrangulaires dont le vecteur normal est parallèle à l'un des axes, cela quelle que soit la résolution. De nombreuses tâches en informatique graphique, vision par ordinateur ou analyse d'image 3D, nécessitent une géométrie plus riche : le rendu, les déformations de surface pour la simulation physique ou le suivi, les mesures de précision, etc. Pour réaliser des tâches géométriques pertinentes et bénéficier en même temps des avantages cités précédemment, on a besoin d'enrichir la géométrie des surfaces digitales en estimant des informations supplémentaires en chaque élément de surface. Ce projet porte plus particulièrement sur l'estimation de quantités géométriques locales et du premier-ordre, telle que la direction du vecteur normal. Il vise à fournir des estimateurs précis et sans paramètre basés sur une portion de surface de taille adaptée autour de chaque élément. Puisque nous cherchons des estimations du premier-ordre, il s'agira typiquement d'un morceau de plan digital qui s'ajuste localement à la surface.    

Un défi est de recouvrir toute la surface par des morceaux de plan digital. Un tel recouvrement ne fournit pas seulement un champs de vecteurs normaux, mais pourrait aussi fournir, s'il est calculé pour plusieurs versions sous-échantillonnées du volume 3D donné en entrée, une manière de déterminer l'échelle à laquelle la présence de bruit est peu probable : un grand nombre de très petits segments de plan digital révèle la présence de bruit, tandis que les parties lisses sont décomposées en un plus petit ensemble de segments. 

Ce qui est difficile, c'est qu'il y a une explosion combinatoire de morceaux de plan digital et que parmi eux, tous ne sont pas tangent à la surface digitale. Une opportunité d'avancer sur cette question est de considérer le récent développement des algorithmes dits "plane-probing", proposés par le porteur et ses collaborateurs. Ces algorithmes permettent de décider à la volée comment inspecter la surface digitale et faire croître un segment de plan digital tangent par construction. La direction de croissance est donnée à la fois par des propriétés arithmétiques et géométriques.

Nous attendons des impacts positifs en informatique graphique, vision par ordinateur et analyse d'image 3D, car les tâches de haut-niveau mentionnées précédemment et bien d'autres, comme l'extraction de primitive ou la compréhension de scène, dépendent de la qualité de l'estimation des normales. De plus, comme de nombreuses images 3D sont susceptibles d'être dégradées par du bruit, notamment en imagerie médicales, la détection du bruit est une tâche cruciale qui pourrait devenir une étape incontournable lors du traitement des images 3D

https://perso.liris.cnrs.fr/tristan.roussillon/paradis.html

Enjeu: 
Information et Société Numérique
Financement: 
ANR
Dates projet: 
2018-10-01 00:00:00 - 2022-11-01 00:00:00
Montant global du projet: 
260638

PLASMA

Planification et Apprentissage pour Agir dans des Systèmes Multi-Agents
Tags: 
THEORIE DES JEUX
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Coordinateur: 
CITI
Responsable INSA: 
Jilles-Steeve DIBANGOYE
Enjeu: 
Information et Société Numérique
Financement: 
ANR
Dates projet: 
2020-03-01 00:00:00 - 2023-08-01 00:00:00
Montant global du projet: 
255000
Contact: 
jilles-steeve.dibangoye@insa-lyon.fr

ESMARTCITY

Enabling Smarter City in the MED Area through Networking
Coordinateur: 
ABRUZZO REGION
Responsable INSA: 
Hervé RIVANO

The main objective of ESMARTCITY is the improvement of the innovation capacity of the cities in the MED region by creating innovative ecosystems, involving Quadruple Helix actors. To this end, the project aims to pilot the ideas of the Smart City, using digital technologies and energy efficiency technologies to provide better services to the citizens with less environmental impact.

The project stands up to the challenge of enhancing the necessary public authority/citizen pull to match the already existing technology push driving at large the Smart City market. To this end it will enroll to a multinational pilot deployment in the MED area related to the application areas of intelligent districts, smarter energy and smarter lighting. Furthermore, it will test its sustainability with experimentation and co-creation scenarios and intervening in MED territory innovation policy change strategies.

The expected project results are

  • Upgrade of existing innovative clusters in the MED area integrating Smart City concept
  • Networking activities led by existing innovation clusters involving Smart City community Quadruple Helix actors
  • Making MED territorial policies more efficient to improve city ecosystem innovation capacities

http://https://esmartcity.interreg-med.eu/

Enjeu: 
Information et Société Numérique
Partenaires: 
ATHENA RESEARCH AND INNOVATION CENTER
ENERGY AGENCY OF GRANADA
ENERGY AND ENVIRONMENT AGENCY OF ARRABIDA
REGION OF WESTERN GREECE
METROPOLITAN CITY OF MILAN
POLITECNICO DI MILANO
CAPENERGIES
INSA LYON - CITI
Financement: 
INTERREG MED
Dates projet: 
2017-09-01 00:00:00 - 2020-07-01 00:00:00
Montant global du projet: 
1992400

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