Équipe ADAM

Le croisement du big data et de l’intelligence artificielle a permis des avancées considérables dont l’impact scientifique et sociétal n’en est qu’à ses débuts. Les thématiques de l’équipe ADAM se situent dans ces deux domaines ainsi qu’à leur intersection. L’équipe s’intéresse aux questions de recherche où les données sont au cœur, que ce soit pour les organiser, les requêter, les intégrer et les enrichir, en extraire des règles, y intégrer des connaissances,  ou encore en extraire des connaissances par des méthodes d’apprentissage diverses et variées. L’expertise variée de l’équipe permet d’adresser plusieurs verrous scientifiques et techniques notamment sur des données peu structurées, des séries temporelles, des données à grande dimensionnalité et plus généralement des données complexes.  Ses recherches sont structurées autour de trois principaux axes : l’intégration et l’enrichissement de données irrégulières qui s’inscrit dans le domaine de l’IA symbolique ; l’apprentissage automatique à partir de données complexes et/ou imparfaites ;  la fouille de données à caractère spatial et/ou temporel.

Ces axes thématiques sont nourries par des projets collaboratifs le plus souvent interdisciplinaires, qui trouvent des applications principalement dans le domaine de la ville intelligente, de l’industrie et de la santé.

• i-RECORDS – H2020/Era PerMed
• RHU RECORDS – ANR
• IHU PROMETHEUS – ANR
• ACOMI – ANR
• Collaborations BPCE & SAFRAN – ANRT
• AI4IDF – Région Île-de-France
• FL4Mobility – Labex DIGICOSME – ESIEA
• CLEMI – MSH – ParisSaclay

• INRIA
• ICS-FORT
• HPC Lab, ISTI, CNR
• Universidade Federal do Ceará
• ESIEA
• BPCE
• Safran

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