L’équipe systèmes numériques intelligents et communicants regroupe les recherches en informatique et automatisme, qui vont de la recherche fondamentale à la recherche appliquée. Forts de la complémentarité de ses expertises, en s’appuyant sur l’intelligence artificielle, la réalité virtuelle, l’internet des objets, l’optimisation et bien d’autres méthodes, l’équipe systèmes numériques intelligents et communicants a l’ambition de répondre à trois principaux défis sociétaux :
L’évolution rapide des technologies de l’information et de la communication a rendu les systèmes numériques plus vulnérables aux cyberattaques, ce qui rend indispensable la recherche et le développement de solutions et de mesures avancées de sécurité et de protection de la vie privée. Nos objectifs visent à :
(1) proposer des solutions de sécurité pour les systèmes à base d’objets connectés
(2) mettre en place des méthodes innovantes de détection et de prévention de la cybercriminalité et des cyberattaques en exploitant les avancées significatives de l’intelligence artificielle, la blockchain et la virtualisation.
(3) développer des solutions novatrices, notamment de nouvelles techniques et protocoles cryptographiques pour améliorer et renforcer la sécurité et la confidentialité des systèmes numériques visés.
(4) promouvoir les bonnes pratiques et les stratégies de gestion des risques pour faire face aux menaces cybernétiques.
Les progrès scientifiques et technologiques les plus récents permettent d’améliorer la santé et le bien-être des individus. Nos objectifs clés sont les suivants :
La modélisation du comportement, l’intelligence artificielle décisionnelle et l’optimisation permettent de fournir des solutions adaptatives et personnalisées en améliorant l’expérience utilisateur et l’efficacité du système. Les travaux s’articulent autour de la/de l’:
– Modélisation du comportement de l’humain : Des techniques d’apprentissage automatique permettent de développer des modèles prédictifs sur les intentions et les préférences de l’utilisateur au fil du temps.
– Intelligence artificielle décisionnelle centralisée et distribuée : La prise de décision sous incertitude peut être guidée en utilisant des modèles de décision de Markov et d’apprentissage par renforcement. Un deuxième volet cible la distribution de l’intelligence à travers un réseau de capteurs sans fils/IoT pour une prise de décision collaborative en prenant en compte les ressources limitées et les exigences de traitement en temps réel.
– Optimisation : Allier intelligence artificielle et métaheuristique particulièrement les approches hybrides auto-adaptatives pour améliorer l’efficacité opérationnelle des systèmes.
Des applications centrées utilisateurs sont développées en industrie 4.0, santé et éducation. Par exemple, les habitats intelligent pour le maintien à domicile sont explorés via notre démonstrateur « Maison intelligente » et via nos collaborations avec les EHPADs de l’Université Catholique de Lille.