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Euromov - Digital Health in Motion

Présentation générale

L'équipe I3A (informatique, image et intelligence artificielle) est une des deux équipes du centre de recherche et d'enseignement LGI2P. Forte de son expertise scientifique dans différents champs disciplinaires de l'intelligence artificielle et de l'ingénierie logicielle, elle contribue à la définition de méthodes et de solutions logicielles pour accompagner l'Homme dans sa relation à un système complexe.

La photo identitaire de l'équipe I3A

Héritière de ses travaux sur l'automatisation cognitive, sa recherche actuelle est menée dans le cadre d'une unité mixte DHM (digital health in motion) avec le Centre EuroMov de l’Université de Montpellier. Cette nouvelle unité de recherche, ambitionne une ligne de recherche translationnelle sur « La Santé Numérique en Mouvement ». Sa recherche porte sur l’étiologie du mouvement humain, vu comme le niveau d’intégration des phénomènes biologiques et cognitifs au cours de nos échanges informationnels permanents avec l’environnement. Les sciences du mouvement et de la santé reposent très largement sur l’analyse de données hétérogènes et sur la prise en compte de connaissances métier (médicales notamment). Le positionnement de l’équipe I3A propose des approches hybrides basées sur quatre piliers scientifiques :

  • Intelligence artificielle : représentation des connaissances et apprentissage automatique,
  • Aide à la décision et optimisation,
  • Imagerie numérique,
  • Ingénierie système et logicielle dirigée par les modèles.

Les effectifs 2020 de l’équipe I3A sont de : 21 Enseignants-Chercheurs dont 9 HDR, 1 Ingénieur de recherche, 12 doctorants et 3 postdoctorants. A cela s’ajoute une assistante administrative et un ingénieur de recherche mutualisés avec ISOAR, l’autre équipe de recherche du LGI2P.

Les enseignants-chercheurs, ingénieurs de recherche et doctorants interviennent dans les enseignements en tronc commun et dans les deux départements rattachés au centre LGI2P : 2IA « Informatique et Intelligence Artificielle » et PRISM « PeRformance Industrielle et Systèmes Mécatroniques ».

Quelles applications en ligne de mire ?

Au plan des applications, le rapprochement de nos équipes présage de nombreux débouchés tant d’un point de vue clinique qu’industriel : la mise au point et la validation clinique de méthodes de fouille de « données de mouvement » co-développées avec les rééducateurs pour le guidage qualitatif et quantitatif de la rééducation post-AVC, le développement d’interfaces cerveau-machine pour la rééducation motrice post-AVC ou l’évaluation de la conscience de patients non-répondants suite à une lésion cérébrale grave. Le développement de solutions technologiques innovantes sera également au centre de notre collaboration. A titre d’illustration, nous travaillons sur le développement de solutions de capture du mouvement simples, robustes et peu onéreuses pour le monitoring et la rééducation de patients à domicile, avec application au post-AVC.

Thèmes de recherche

Mots clés – Apprentissage artificiel, vision par ordinateur, synergies action-perception, synchronisation, déficiences sensorimotrices, perception environnementale.

Enseignants Chercheurs I3A – Patrice Guyot – MA, Stefan JANAQI - MA, Dominique LAFON-PHAM – PR, Baptiste MAGNIER - MA, Isabelle MARC - MA, Philippe MONTESINOS - MA HDR, Pierre SLANGEN – PR.

Objectif 

Nos recherches impliquent trois domaines : les sciences du mouvement, les sciences de la santé et les sciences informatiques avec une forte composante « image » et “son” et visent à découvrir les lois régissant la perception humaine dans les agents en mouvement (perception en action) et la synchronisation homme-environnement en général.

Orientations scientifiques 

L'orientation scientifique principale du thème PIAS concerne la compréhension de la causalité circulaire complexe entre les composants perceptifs et moteurs, entre les états biologiques et psychologiques lors des mouvements humains dirigés vers un objectif. Nous nous concentrons sur la façon dont les nombreux degrés de liberté (informations obtenues à partir de capteurs sensoriels externes et / ou internes) sont compressés en une structure de contrôle de faible dimension. Ces structures produisent des comportements stables mais flexibles lorsque nous nous tenons debout, atteignons une cible, marchons, nous orientons ou manipulons. . L’intégration de compétences en vision et imagerie permet d’enrichir cette approche de deux façons. D’une part, la modification du flux optique de manière ciblée en fonction de la tâche étudiée ou bien l’analyse des informations réellement visuellement perceptibles par un sujet dans un environnement complexe peuvent aider à étudier les interactions entre les entrées de la structure de contrôle et les mouvements ou l’établissement du momentum psychologique. D’autre part, la capture de mouvement dans des espaces non contrôlés, de grandes dimensions, ou sur plusieurs sujets simultanément permet une analyse fine des postures et des interactions entre agents dans des situations plus écologiques que les outils de capture de mouvement classiques. Des travaux sont donc lancés sur l’acquisition sans marqueurs, par capteurs distribués, et sur l’utilisation de drones embarquant des dispositifs de capture pour le suivi d’athlètes. Au niveau sonore, la perception de contenus audio permet d'améliorer la réalisation de mouvements et la synchronisation entre personnes. L'analyse des relations entre les contenus diffusés et les effets possibles sur les individus nous permet de constituer un espace de recherche fertile dans lequel la notion de rythme est primordiale.

Mots-clés - Ingénierie des systèmes et des logiciels, aide à la décision, analyse multicritère, apprentissage artificiel, intelligence ambiante, diagnostic, performance, activité physique.

Enseignants Chercheurs I3A - Anne-Lise COURBIS - MA, Gérard DRAY – PR, Thomas LAMBOLAIS – MA, Jacky MONTMAIN – PR, Christelle URTADO - MA HDR, Sylvain VAUTTIER - MA HDR, Binbin XU – MA.

Objectif

Le thème MIB se situe au carrefour de la santé (médecine du sport, gérontologie) et des sciences du mouvement (psychologie, neurosciences, physiologie), du génie logiciel et de l'intelligence artificielle. L'innovation de recherche du thème MIB vise à fournir aux humains (utilisateurs finaux, soignants, entraîneurs, …) des conseils pour améliorer leurs comportements afin d'atteindre une meilleure santé, qualité de vie ou performance sportive. Réciproquement, ce thème entend s'inspirer de l'analyse de données et des modèles de mouvement et de santé pour améliorer le génie logiciel ou les techniques d'intelligence artificielle.

Orientations scientifiques

Le monitoring des comportements doit être pris en charge par un système matériel / logiciel composé à la fois de capteurs / appareils connectés intelligents et d'applications qui contrôlent les appareils et produisent des services orientés utilisateur. Les systèmes MIB sont soit portés par des sujets (par exemple, lorsqu'un athlète porte des capteurs qui mesurent son activité), soit mis en œuvre par de plus grandes infrastructures (e.g. lorsqu'un appartement est équipé pour détecter un comportement alarmant de personnes âgées). Du point de vue logiciel, la recherche sur les systèmes MIB consiste à améliorer les pratiques d'ingénierie logicielle et les outils pour développer, déployer et gérer des systèmes intelligents offrant aux utilisateurs finaux des services d’assistance et d’aide. De plus, les systèmes MIB seront étudiés comme des systèmes adaptatifs et évolutifs, utilisant des techniques d'intelligence artificielle non seulement pour fournir aux utilisateurs finaux des services avancés et proactifs, mais aussi comme un moyen de comprendre les contextes d'exécution et d’adapter leurs architectures et comportements internes. L'ingénierie des systèmes MIB adoptera donc des approches d'IA situées et intégrées.

Mots-clés - Apprentissage humain, apprentissage automatique, complexité et adaptabilité, données imparfaites, neuroplasticité, rééducation, optimisation combinatoire, ingénierie des connaissances, sciences des données, approches incertaines, logique floue.

Enseignants Chercheurs I3A - Vincent DEROZIER – MA, Sébastien HARISPE – MA, Abdelhak IMOUSSATEN - Sylvie RANWEZ – PR, Nicolas SUTTON-CHARANI – MA, Andon TCHECHMEDJIEV – MA, Michel VASQUEZ – PR.

Objectif 

Le thème LAC s’intéresse à l’étude de l'apprentissage humain et de la complexité à travers le prisme des signatures du mouvement de la santé, des données cliniques et des indicateurs d'activité neuronale. Pour répondre aux limites des méthodes de traitement des données existantes, nous développons de nouvelles approches d'apprentissage automatique et de science des données pour l'analyse de données hétérogènes hors ligne et en ligne sur le mouvement et la santé. Une attention particulière est accordée au développement de modèles interprétables, capables de tirer parti des connaissances antérieures et adaptés aux données imparfaites - pierre angulaire et défi majeur pour la mise en œuvre d'agents intelligents. Les applications principales sont liées à la réadaptation des personnes en situation de handicap.

Orientations scientifiques

La principale orientation scientifique de LAC concerne une meilleure compréhension de l'apprentissage et de la complexité des agents intelligents (humains ou artificiels), pour des applications en Santé.  Nous abordons l'apprentissage et la complexité chez les agents intelligents en mettant l'accent sur le raisonnement, l'apprentissage énactif (apprentissage par la pratique) et la complexité comportementale. En plus des contributions scientifiques fondamentales en sciences du mouvement, en intelligence artificielle et en sciences de la santé, nous contribuons également à la recherche translationnelle bidirectionnelle en particulier pour mieux soigner les patients ayant subi un AVC ou lombalgiques ; deux pathologies à fort impact sociétal.

Mots-clés : apprentissage de représentations multimodales, sémantique, ontologies, taxonomie, représentations paramétriques du mouvement, ingénierie des connaissances, traitement automatique de la langue naturelle.

L’axe SemTaxM vise à identifier les classifications taxonomiques du mouvement et à définir une théorie de la sémantique portée par le mouvement et des modèles de sémantique ancrés dans des contextes spécifiques. SemTaxM exploite conjointement les techniques de représentation des connaissances et les formalismes du Web sémantique avec des techniques d'apprentissage de représentations multimodales. Les premières permettent la conception d'ontologies et de bases de connaissances relatives à la taxonomie des mouvements, à la sémantique (raisonnement, résumé sémantique) et aux représentations paramétriques, tandis que les secondes permettent de construire des représentations mathématiques sous-jacentes qui capturent les invariants multi échelle du mouvement, sa complexité et ses propriétés latentes en fusionnant et décomposant des observations multimodales de mouvement : modèles paramétriques, classification taxonomique, activité cérébrale acquise par des méthodes non invasives (EEG, NIRS) qui présentent des signatures neuronales de mouvement et de conscience.

Mots-clés : Modèles, Méthodes, Guides - Connaissances - Outils - Prototypes, Démonstrateurs - Données – Formation - Standardisés, génériques, réutilisables et ouverts.

Objectifs

La Factory vise à améliorer la reproductibilité des résultats et accélérer la recherche translationnelle et le transfert technologique en fournissant des approches normalisées et documentées. Pour promouvoir les travaux de recherche menés dans les thématiques, la Factory encourage le développement de méthodes de développement et de prototypage rapides. Les outils, matériels et logiciels en open source sont privilégiés pour assurer leur maintenance à long terme. Enfin, la Factory met en place une stratégie de diffusion des données ouvertes.

Les principaux bénéficiaires des services de la Factory sont les chercheurs permanents, les doctorants et les étudiants en Master. Ces services sont également accessibles par exemple aux relecteurs scientifiques pour évaluer la reproductibilité des résultats. 

De la manufacture à l'usine. Pour initier les services proposés par la Factory quatre directions principales seront privilégiées au début de la prochaine période de l'unité mixte de recherche : Traitement des données et du signal, Génie logiciel, Apprentissage automatique et sciences des données, Outils et ressources.

Projets de recherche

Le projet HUT est un projet interdisciplinaire porté par un consortium de laboratoires de recherche, d’entreprises et d’institutions du Languedoc-Roussillon et a pour objectif d’étudier les usages du numérique dans l’habitat connecté de demain et d’évaluer leurs impacts sur le bien-être. Un appartement-observatoire, équipé d’une soixantaine de capteurs, a été mis en place pour recueillir les données générées par l’activité quotidienne de deux occupants volontaires pour cette expérimentation pendant une année. L’équipe I3A participe à l’ingénierie de l’appartement-observatoire (développement du système d’information permettant la collecte et l’exploitation des données) et à un premier ensemble de projets de recherche pluridisciplinaires : valeur perçue des agencements d’objets connectés (génie logiciel / marketing) ; comportement locomoteur à domicile (data mining / sciences du mouvement) ; analyse continue du mouvement (image / sciences du mouvement).

Initié par une collaboration avec l’Aramav en 2013, le projet AUREVI s’intéresse à la conception d’une aide technique basée sur un dispositif de réalité virtuelle pour apporter aux malvoyants une assistance dans les activités de la vie quotidienne et en particulier dans les déplacements. Il s’articule autour des travaux de deux thèses (la première soutenue en novembre 2018 et la seconde débutée en octobre 2018). Nous cherchons à optimiser le contenu informationnel des images affichées en adaptant le rendu perceptif des images d’une scène réelle à un observateur donné, et pour cela, nous considérons cet observateur dans son environnement, en mettant en regard les caractéristiques techniques du dispositif d’un point de vue logiciel (contrôle de la luminosité et de la couleur, rehaussement de contrastes, établissement de cartes 3D) et matériel (caméras et afficheur), les conditions  d’acquisition des images, et  les performances visuelles déficientes du sujet (modélisation des mécanismes bas niveau du système visuel humain). Les efforts menés portent également sur la recherche de partenaires pour l’évaluation clinique du service rendu par le dispositif d’aide technique et pour son industrialisation.

Lors d’usage de dispositifs connectés de télé suivis, dans la prise en charge de l’apnée du sommeil, plusieurs métriques sont recueillies et télétransmises pour appréciation non seulement du bon fonctionnement du dispositif mais également de son usage. L’objectif du projet est d’évaluer l’efficacité de différents dispositifs ainsi que les services associés par des méthodes innovantes de traitement de données issues de l’Intelligence Artificielle.

KAMI est un module technologique d’Intelligence Artificielle et d’analyse multicritères pour l’évaluation de la fragilité des personnes. LGI2P, CARSAT LR, KYOMED INNOV et Laboratoire EPSYLON.

Ce projet vise à développer des solutions de télé-réhabilitation pour les malades chroniques. Piloté par le CHU de Montpellier, ce projet a été lauréat de l’appel à projet Recherche et Société(s) 2018 de la région Occitanie. Maintien à long terme des acquis d’un séjour de réhabilitation grâce à l’organisation du parcours de post réhabilitation par l’intermédiaire d’une solution mobile : Etude prospective, randomisée, contrôlée, multicentrique dans une population de patients chroniques. Collaboration : CHU de Montpellier, Université de Montpellier, LGI2P, 5-Santé, Satt AxLR.

Le LGI2P en collaboration avec le centre de recherche EuroMov de l’Université de Montpellier est partenaire du projet H2020-FETPROACT-2018-01 « EnTimeMent - ENtrainment and synchronization at multiple TIME scales in the MENTal foundations of expressive gesture ». Fondé sur une nouvelle approche neuro-cognitive à plusieurs échelles de temps, EnTimeMent vise un changement scientifique et technologique radical pour l'analyse, l'entraînement et la prédiction qualitatifs du mouvement humain.

L'objectif de ce projet est d'analyser, de spécifier, de concevoir, de réaliser et de valider une application mobile embarquée, dont le but est de détecter les indicateurs / marqueurs précoces de «burnout». Son développement suivra le cadre de développement incrémental que nous avons développé pour les systèmes réactifs. Les indicateurs de burnout observés peuvent être de deux types : les indicateurs physiologiques, qui reflètent la charge mentale interne, comme la variabilité de la fréquence cardiaque et ceux environnementaux, qui mesurent les facteurs de pression extérieure, comme le bruit ambiant et la charge lumineuse. Les questions de recherche abordées sont : quels sont les avantages de l'utilisation de méthodes formelles pour les applications mobiles de santé ? Les médecins du travail peuvent-ils compter sur une telle application ? Comment les modèles de génie logiciel (ontologies, diagrammes d'objectifs, diagrammes de classes, modèles de comportement…) peuvent-ils être utiles pour la compréhension de l'épuisement professionnel et les descriptions de la charge mentale humaine ? Comment pouvons-nous améliorer les méthodes de génie logiciel agiles avec des techniques formelles ? Collaboration : Laboratoire Epsylon UPV Montpellier 3 et LGI2P.

La transplantation hépatique apporte un bénéfice indiscutable en termes de survie et de qualité de vie pour les malades atteints d'insuffisance hépatique à un stade terminal. L’amélioration des résultats de la transplantation au cours des dix dernières années a conduit à sa large adoption. En parallèle, il est rapidement apparu que le nombre de patients qui pourraient tirer un bénéfice de la transplantation dépasse constamment le nombre de donneurs d’organes. La stéatose représente probablement la cause la plus fréquente de dysfonctionnement précoce ou de non-fonction primaire du greffon. Il s’agit aussi de la cause la plus fréquente de refus de l’organe pendant le prélèvement et donc d’une ultérieure réduction du nombre de greffons transplantables. L’objectif principal de ce projet est donc d’identifier et de tester des méthodes d’analyse d’images, d’apprentissage automatique et d’Intelligence Artificielle capables de classifier selon les principaux pourcentages de stéatose des donneurs à travers l’utilisation des images intra opératoires du greffon hépatique et des données biologiques du donneur. Société Stella Surgical.

Porté par la Direccte de l’Hérault, ce projet vise à accompagner 10 entreprises ou startups du secteur de la santé, désireuses de s’engager dans une démarche d’innovation. Le LGI2P est partenaire de ce projet pour l’accompagnement scientifique de 5 d’entre elles.

Ce projet collaboratif H2020 associe 13 partenaires de 9 pays européens. Piloté par l’Université Catholique de Louvain, il vise à mieux comprendre les processus d’acquisition de compétences et de savoirs lors des exercices de formation dans le domaine des catastrophes. Par exemple, le projet cherche à mieux comprendre les conséquences organisationnelles en cas d’arrivée massive de victimes dans un hôpital. A ce titre, une collaboration spécifique avec le CHU de Nîmes a été mise en place.

Le projet a pour objectif de concevoir et développer un nouveau "solver", appelé OtSolver, qui sera utilisé par GEOCONCEPT pour résoudre les problèmes de type routage de véhicules. Plus précisément, nous avons travaillé sur des algorithmes de recherche locale. Le problème à résoudre consiste à trouver la meilleure planification pour les itinéraires véhicules / techniciens qui visitent les clients pour effectuer des opérations de livraison / maintenance. Le coût total doit être minimisé - ce qui comprend les frais de déplacement, le coût des visites non effectuées, le coût d'utilisation des ressources, etc. tout en respectant toutes les contraintes techniques. La méthode doit être capable de résoudre divers problèmes de routage, posés par des sociétés de service ou des industries du transport, pouvant inclure de nombreuses contraintes différentes telles que la capacité du véhicule, les réglementations de conduite, les adaptations de vitesse, les contraintes de temps de travail, les limites du temps de travail / déplacement du technicien, etc. Nos approches heuristiques "à voisinages" ont été expérimentées sur de nombreuses instances de problèmes réels comprenant diverses contraintes et options. 

Une thèse CFR a été lancée en avril 2017 sur l’optimisation de l’assortiment dans un réseau de grands magasins chez cet éditeur de logiciels pour la grande distribution. Cette année a été consacrée au clustering hiérarchique des clients et à la génération automatique des contraintes de l’assortiment idéal basés sur l’exploitation de la taxonomie des produits en grande surface.

Sur une problématique d’optimisation combinatoire, la société de transports Capelle a sollicité le LGI2P pour un problème d’optimisation de plans de chargements et de livraisons qui s’est achevé en 2019.

La société ESII experte en gestion accueil a fait appel au LGI2P dans le cadre d’un Programme d'Investissements d'Avenir (PIA3) : le projet vise le développement d’un système générique capable, pour un domaine-métier donné, d’orienter en temps réel un client demandeur d’un service vers une ressource en capacité de traiter sa demande ; la demande est exprimée de manière vocale à une borne d’orientation. Le traitement de cette tâche nécessite la mise en œuvre de techniques d’analyse de données étudiées par de nombreux domaines de l’Intelligence Artificielle, notamment ceux relevant du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN).

Price Observatory permet à ses clients de faire de la veille tarifaire sur leur marché en temps réel en développant des robots qui vont chercher les prix de leurs concurrents ou de leurs revendeurs. Le LGI2P s’intéresse plus spécifiquement à la problématique centrale d'appariement de produits sur sites web.

Après son expérience en aide à la décision pour l’Analyse du Cycle de Vie en 2016 pour le compte de l’association SCORELCA, l’équipe KID a finalisé le projet de l’ADEME avec pour partenaires ENGIE LAB CRIGEN et ENGIE TRACTEBEL sur la comparaison énergétique, environnementale, économique et sociale de plusieurs technologies émergentes « bas carbone » à l’aide de méthodes multicritères d’aide à la décision.

Porté par la dorsale scientifique Santé, Longévité, Qualité de vie, ce projet a pour objectif de concevoir des Interfaces Cerveau-Machine (ICM).  Les premiers résultats de l’étude clinique « Interface Cerveau-Machine : évaluation de la conscience de patients non-répondants après lésion cérébrale grave » menée en collaboration avec le CHU de Nîmes sont encourageants. 

Ce projet, développé pour le compte de la société Kyomed, vise à spécifier de façon détaillée un outil d’aide à la décision à l’usage de personnels de santé pour le choix d’une thérapie et d’une stratégie de posologie pour traiter des patients souffrant de rhinite allergique chronique. Les spécifications constituent une base pour le développement d’un outil qui sera implanté au sein d’une application déjà existante développée sur des dispositifs mobiles (téléphones ou tablettes) dans le cadre des actions du réseau MASK (Macvia-Aria Sentinel networK).

Une étude de faisabilité a été menée pour l’entreprise Les Poissons du Soleil en collaboration avec l’entrepris SMS ingénierie concernant la détection automatique de défauts d’alevins à l’aide de caméras. Ce travail a consisté à détecter des défauts tels que la prognathie, des défauts au niveau de la colonne vertébrale (creux dans le dos) et des défauts d'opercule.

Les Industries de la Mode et du Luxe accordent à juste titre une importance toute particulière à la perception faite de leurs produits par des cibles clientèles toujours plus exigeantes. Ainsi, afin d’assurer le respect des standards de qualité particulièrement élevés de leurs métiers, ces industries tirent fréquemment parti d’analyses sensorielles. Les progrès récents dans différents domaines relatifs à l’Intelligence Artificielle offrent d’intéressantes perspectives pour le développement de techniques automatisées d’analyses sensorielles. Ils laissent entrevoir la possibilité d’implanter l’automatisation d’approches sensorielles non-orientées dans un service informatique à destination des industriels : l’objectif fixé par le projet Intelligence Artificielle pour l’Automatisation d’Analyses Sensorielles – I3AS. Nous proposons pour cela d’utiliser des techniques de Traitement Automatique du Langage permettant d’évaluer la proximité sémantique d’appréciations sensorielles retranscrites en langage naturel. L’outil logiciel développé doit permettre en particulier d’orienter le marketing sensoriel sur les segments clientèles en fonction de leurs métadonnées.

Thèses

  • ELIMAM, Rayane. Optimisation multi-objectif et apprentissage artificiel pour l’entraînement sportif : de la performance à la santé. Encadrement de thèse : MONTMAIN Jacky, PERREY Stéphane

  • PONCELET, Jocelyn. Définition et gestion centralisée de l'assortiment idéal dans un réseau de magasin de la grande distribution. Encadrement de thèse : MONTMAIN Jacky

  • JACQUIN, Lucie. Traitement de données incertaines : Application au tri des matières plastiques. Encadrement de thèse : MONTMAIN Jacky, PERRIN Didier

  • YADDADEN, ALI. Machine Learning pour l’Optimisation de Tournées de Véhicules. Encadrement de thèse : VASQUEZ Michel, HARISPE Sébastien

  • PEREZ, Quentin. Génie logiciel empirique - Elaboration de métriques pour assister la prise de décisions architecturales. Encadrement de thèse : URTADO Christelle, VAUTTIER Sylvain

  • DU, Yu. Utilisation d'ontologies pour améliorer les performances des systèmes de recommandation. Encadrement de thèse : RANWEZ Sylvie, RANWEZ Vincent

  • SHOKOUH, Ghulam Sakhi. Détection et classification d'objets dans des images numériques. Encadrement de thèse : MONTESINOS Philippe, MAGNIER Baptiste

  • KISSOUS, Marion. Système embarqué d’identification des facteurs de risques de l’épuisement professionnel : conception, développement et évaluation. Encadrement de thèse : DRAY Gérard

  • WALBRECQ, Cédric. Modélisation de la perception visuelle par un observateur paramètrable : applications dans le domaine de la basse vision. Encadrement de thèse : LAFON-PHAM Dominique, MARC Isabelle

  • DESMARAIS, Yann. KeenMT : Étude et développement d'un système de visualisation tridimensionnelle de trajectoire de corps en mouvement. Encadrement de thèse : MONTESINOS Philippe, MOTTET Denis

  • DULEME, Meyi. NEURENGAGE : Neurofeedback and Engagement. Encadrement de thèse : DRAY Gerard, PERREY Sebastien, TENA-CHOLLET Florian

Partenariats

La recherche appliquée d’I3A a pour objectif de renforcer de façon durable le transfert des connaissances et des compétences vers l’économie locale, régionale et nationale. Nous développons ainsi dans nos domaines, une activité de recherche partenariale directe avec l’Industrie, cela en assurant la qualité scientifique de nos actions de recherche et en améliorant la cohérence et la complémentarité des actions par une vision stratégique au sein de ses thèmes de recherche. 

Collaborations scientifiques et activités partenariales régionales

  • Aramav, clinique de réadaptation et de rééducation pour déficients visuels (Nîmes).
  • CHU de Montpellier et de Nîmes.
  • Euromov, centre européen de recherche sur le mouvement humain (Montpellier).
  • Epsylon, dynamique des capacités humaines et des conduites de santé (Montpellier).
  • Institut méditerranéen des métiers de la longévité - I2ML (Nîmes).
  • KYOMED, plan d'investissement d'avenir, Université de Montpellier et LIRMM (Montpellier).
  • UMR Espace-Dev (Montpellier).

PME/PMI, grands groupes, ou créateurs : un réseau de partenaires industriels témoin de notre histoire

Héritière d’un passé en lien étroit avec l’industrie de par notre affiliation, I3A déploie une activité partenariale particulièrement dynamique et diversifiée, avec plusieurs grands groupes industriels (tels AREVA, SOPRA) et de nombreuses PME/ETI. Cette activité s’est accrue ces dernières années avec une reconnaissance régionale de nombreuses PME/ETI, désireuses de monter en compétences dans le domaine du numérique et de s’ouvrir les marchés de l’Intelligence Artificielle. Cette reconnaissance sert l’une de nos trois missions qui est de contribuer au développement régional économique et est par ailleurs attestée par de nombreux articles scientifiques. Les efforts de l’unité pour privilégier les relations pérennes, centrées sur nos activités, ont été poursuivis et ont permis d’écrire de belles success-stories avec nos partenaires industriels (SC Méthode, Geoconcept, Capelle, ESII). Plusieurs de nos relations industrielles avec les PME et startups régionales en particulier se sont institutionnalisées autour des thématiques des sciences des données et de l’Intelligence Artificielle. Les programmes nationaux et internationaux, les financements par l’ANR et par des institutionnels représentent en moyenne 40% de nos actions de recherche partenariale.

La recherche partenariale a considérablement augmenté sur le quadriennal en particulier avec les PME-ETI régionales. L’activité contractuelle de I3A est produite sur :

  • Projets avec des Industriels : AUREVI (financement SOPRA, AREVA), EdotPlus, Solsens, Price Observatory, BIMER, SNAPKIN, SOLLAC, ESII, Capelle, Geoconcept, SCMéthode, SCORE LCA, Trinoma, Re-flexion, CEA (Marcoule), Coherent France, ONERA Lille, GambiM, BASF
  • Projets financements nationaux : ANR FLIRT, Carnot M.I.N.E.S Carats Mode&Luxe, ADEME Engie.
  • Projets financements Européens : Entimement, eNOTICE.

En savoir plus sur la recherche partenariale à IMT Mines Alès

SEMAXONE

Ambitionne d'assister l'opérateur humain confronté à une surcharge cognitive dans un contexte potentiellement critique (prise de décision en situation de crise, réaction à un imprévu en salle de contrôle, dans le cockpit d'un avion, etc.). Pour cela l'information utile doit être identifiée, filtrée et présentée de façon synthétique à l'opérateur humain. Par ailleurs, des capteurs évaluent la charge cognitive de ce dernier, afin d'adapter la quantité et la forme des informations à produire. Le porteur de projet est accompagné conjointement par I3A et l’équipe Neuroplasticité et Réadaptation de EuroMov Université de Montpellier dans la définition de ce projet ambitieux et la mise en place de solutions innovantes.

GLUCAL   

Liberté et Efficacité dans le Contrôle du Diabète traité par l’Insuline.

TEP   

Solution de mise en relation patient / dentiste.

CLEAN BILL   

Conception et commercialisation d 'une solution de dématérialisation des tickets de caisse.

MULTIBOT   

Premier robot intelligent et autonome au monde destiné aux particuliers.

MON JOB BOARD   

Application de type « Auto-Bilan » exploitant toute la richesse du Traitement Automatique du Langage et de l’Intelligence Artificielle pour aider les actifs à mieux se connaître, identifier leurs aspirations profondes et valoriser leurs «Soft Skills ».  L’objectif est de leur permettre de retrouver plus rapidement un travail qui leur correspond vraiment, notamment avec un JobBoard orienté Soft Skills.

SOPUMP   

Première plateforme collaborative et indépendante du métier de pompage, couplée à un applicatif sur mobile accessible 24h/24

SEEDERS

Il s'agit un service à la convergence du réseau social et du jeu vidéo, qui vise la réalisation de projets par un collectif d'utilisateurs. Une plateforme logicielle permet à ses utilisateurs d’entrer en contact en exprimant leurs souhaits, envies ou besoins, et de les réaliser ensemble. Les utilisateurs sont donc tout à la fois explorateurs et créateurs de la plateforme Seeders. L'équipe I3A réfléchit à la définition de modèles sémantiques pour l'indexation et la recherche de ces graines de projets, ainsi que leur visualisation dans le réseau social des utilisateurs de la plateforme. 

CONECTHIVE

Le peson connecté développé par la structure en création a pour fonction initiale la surveillance du poids des ruches d’une exploitation. Intégré dans le système Hivio (nom de code du projet), le peson connecté devient un capteur réparti sur l’ensemble du cheptel de l’exploitation. Il délivre une vision globale de la dynamique des colonies, rend compte à l’apiculteur des tendances (miellées, essaimage, risques de famine, performances des lignées, ruches à surveiller, etc..). La fonction de mesure du poids n’est plus la fonction principale ; l’évolution du poids est considérée comme un marqueur essentiel et global de la vigueur de la colonie ou au contraire le signe d’un dysfonctionnement. Il est enrichi d’autres mesures (e.g. traitement d’images), de techniques d’analyses de redondances analytiques, de fonctions de prévision, de détection et de diagnostic. L’encadrement d’étudiant(s) dans le cadre d’un monitorat concerne le suivi des abeilles au trou de vol de la ruche pour l’étude comportemental de ces dernières.

En savoir plus sur l’incubateur à IMT Mines Alès

Les collaborations nationales pérennes apportent un potentiel de rayonnement à l’unité. La stratégie de recherche portée par l’IMT se décline en thématiques phares qui couvrent l’intégralité des travaux menés aux LGI2P, e.g., Data Analytics et intelligence Artificielle, Ingénierie et Services de la Santé, Réseaux et Internet des Objets. 

Constitution d’un réseau de partenaires, limité en nombre, mais donnant lieu à des collaborations denses et pérennes : locales avec EuroMov, le LIRMM, la faculté d’odontologie et SupAgro à Montpellier et les CHU de Nîmes et de Montpellier, mais surtout avec de nouveaux partenaires académiques régionaux rencontrés sur le quadriennal et dans la logique de l’unité mixte, nationales avec le LSIS de Marseille, le LISTIC d’Annecy, l’Université du Mans, l’Université de Poitiers, IMT Mines Albi ou Mines St Etienne.

En savoir plus sur les partenariats IMT Mines Alès

La recherche académique de l’équipe est reconnue au niveau international et fait l’objet de nombreuses publications dans des revues scientifiques et des conférences de haut rang. Elle est également le fruit de collaborations internationales et des échanges ont lieu régulièrement (soit par l’accueil de chercheur étrangers au sein du laboratoire, soit par le séjour de certains membres de l’équipe dans des laboratoires étrangers). 

  • Université nationale de Quilmes (Buenos Aires, Argentine), 
  • Biomedical Engineering Research Group (BERG) de la National University of Ireland Maynooth (NUIM)
  • BRAMS – International Laboratory for BRAin, Music and Sound Research - University of Montreal and McGill University
  • Faculty of Electrical Engineering CTU Prague, République tchèque
  • Université Austral (Argentine)
  • Institute of Mechatronic Design and Production de l'Université Johannes Kepler de Linz (JKU)
  • NUST (Nanjing University of Science and Technology)
  • Institut Polytechnique de Hanoï (Vietnam)
  • Université de Nagoya et Hosei (Japon)
  • Université de Jiangnan (Chine)
  • Université de Sarajevo (Bosnie)
  • ITMO University (Information Technologies, Mechanics and Optics), Saint Petersburg (Russie)
  • Northern Technical University, Department of Technical Computer systems, Kirkuk (Irak)
  • Kabul Polytechnic University (Afghanistan)
  • New Mexico Tech (USA) 
  • ISASI Napoli (Italy)

En savoir plus sur l’action internationale à IMT Mines Alès

Former à la recherche les acteurs des innovations de demain

Chaque année nous accompagnons des jeunes dans leur formation aux métiers de la recherche, qu’ils concrétisent dans des postes académiques ou dans des équipes de R&D privées. Principalement dépendants de l’école doctorale I2S (informatique, Structures et Systèmes), nos sujets de recherche couvrent les différentes thématiques de l’équipe.

Contact

Gérard Dray

Responsable d'équipe de recherche

gerard.dray@mines-ales.fr
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