Équipe DAC (anciennement 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 Données, Apprentissage, Connaissances (DAC) 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 à l’aide de méthodes d’apprentissage diverses et variées. L’expertise variée de l’équipe permet d’aborder plusieurs verrous scientifiques et techniques, notamment concernant des données peu structurées, des séries temporelles, des données à grande dimensionnalité et, plus généralement, des données complexes.  

Nos recherches sont centrées autour de deux axes : 
- Intelligence artificielle et apprentissage : nos objectifs sur ce volet sont liées au traitement de données tabulaires, de séries temporelles multivariées et de réseaux profonds, à la théorie et la mise en œuvre des modèles génératifs (LLM, VLM, modèles de diffusion, etc.), au clustering et à l’apprentissage à partir de données complexes, la fouille de données spatio-temporelles, l’apprentissage frugal, ou encore l’apprentissage dans des environnements distribués hétérogènes. 
- Données et connaissances : Intégration et enrichissement de données irrégulières, Qualité des données, Web sémantique, Génération de requêtes pour le web des données, Génération de schémas pour des données irrégulières (graphes de données), Modèles de langages et bases de connaissances pour l’exploration de lacs de données, Traitement de requêtes sur des masses de données multidimensionnelles (spatiales, temporelles, trajectoires, vecteurs), architectures de gestion des données, du cloud à l'edge, axées sur les performances, la sécurité et la privacité des données.

Ces axes thématiques sont nourris par des projets collaboratifs le plus souvent interdisciplinaires, qui trouvent des applications principalement dans les domaines suivants : santé, mobilité, ville intelligente, industrie, patrimoine culturel.

• 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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