Groupes

Inférence et apprentissage bayésiens appliqués à l’audio, à la parole et au langage.

Le groupe Computational Learning and Computational Linguistics développe des techniques pour mieux comprendre comment les propriétés structurelles et sémantiques du langage sont représentées dans les modèles actuels d’apprentissage automatique, dans de nombreuses langues.

Le groupe Energy Informatics fait progresser la modélisation et la simulation des trajectoires de transition énergétique, en mettant l’accent sur l’évolution dynamique des systèmes énergétiques des bâtiments et du confort urbain.

Nous développons et appliquons des approches d’intelligence artificielle pour faire progresser la santé, aux échelles moléculaire, individuelle et sociétale.

Les recherches du groupe Human-centered Robotics and AI se situent à la croisée de la robotique, de l’interaction humain-robot, de l’apprentissage automatique et de la conception participative, avec pour objectif de créer des robots physiquement utiles et socialement acceptables.

Une identité digne de confiance à l’ère de l’IA

Le groupe Machine Learning développe et analyse des algorithmes pour entraîner, utiliser et évaluer les modèles d’IA. Son objectif est d’améliorer ces modèles tout en approfondissant la compréhension scientifique de leurs principes fondamentaux.

Le groupe Media & Information Interaction développe des systèmes d’IA pour l’interaction avec les médias et l’information, fondés sur le langage, l’interprétation humaine et les pratiques informationnelles.

Le groupe Medical AI développe une IA fiable et ancrée dans la pratique clinique pour l’imagerie médicale, les signaux physiologiques et les données de santé.

Le groupe Natural Language Understanding travaille à la croisée de l’apprentissage automatique et du traitement automatique du langage naturel, en mettant l’accent sur l’apprentissage de représentations du sens, les modèles d’apprentissage profond à base d’attention et la prédiction structurée.

Le groupe Neuro-symbolic AI développe des modèles capables d’un raisonnement complexe, contrôlé, transparent, sûr et économe en données.

Nous développons des modèles de compréhension de scènes et des modèles de fondation comportementaux pour décoder les activités et les comportements humains à partir de capteurs en conditions réelles, en mobilisant la vision par ordinateur, l’apprentissage profond, le traitement de signaux multimodaux et les sciences sociales. Nos recherches portent sur la reconnaissance et l’interprétation des comportements non verbaux, du regard et de l’attention aux gestes et aux dynamiques sociales, avec des applications en santé, en robotique et dans les systèmes industriels.

Le groupe Robot Learning & Interaction se consacre à des applications robotiques centrées sur l’humain, dans lesquelles les robots acquièrent de nouvelles compétences à partir de quelques démonstrations et interactions seulement.

Le groupe Signal Processing for Communication développe des algorithmes numériques répondant à un large éventail de défis liés à la communication humaine.

Le groupe de recherche Social Computing travaille à la croisée de l’informatique et des sciences sociales pour développer des méthodes computationnelles permettant de capter, d’analyser et d’interpréter le comportement humain en conditions réelles.

Traitement de la parole et de l’audio, compréhension du langage parlé