L’équipe “Systèmes numériques intelligents et communicants” regroupe des enseignants chercheurs majoritairement en informatique et en automatique. Notre objectif commun est de transformer les avancées numériques en solutions concrètes qui améliorent la qualité de vie tout en contribuant de manière significative à la recherche théorique et aux avancées scientifiques. Nous visons des problématiques en traitement du signal et de l’image pour des diagnostics médicaux plus précis. Nous contribuons à la modélisation des systèmes de simulation distribuée pour optimiser les chaînes de production industrielle. Nous concevons des algorithmes d’optimisation métaheuristique pour améliorer la prise de décision dans des environnements incertains et complexes. Enfin, nous renforçons les solutions de sécurité des réseaux pour protéger les infrastructures critiques. En intégrant ces thématiques, nous cherchons à répondre aux grands défis de notre société de manière innovante et durable, tout en enrichissant le corpus scientifique dans nos domaines de spécialisation.
La thématique « Traitement de signal et d’image pour la santé » représente un pilier essentiel de notre équipe, incarnant notre engagement envers l’excellence scientifique et l’innovation technologique au service du bien-être des individus. Nos recherches reposent sur l’utilisation de techniques de traitement du signal et de l’image et d‘intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic et la prise en charge de diverses affections médicales, tel que les troubles moteurs chez les enfants dus aux troubles neurologiques ainsi qu’à la sclérose en plaques – maladie neurologique dégénérative.
Nos recherches explorent divers aspects de la simulation distribuée (DS) dans des contextes différents, en mettant l’accent sur les défis, les méthodologies et les applications spécifiques. Notamment, les défis associés à l’intégration de la Simulation à Événements Discrets (DES) avec les environnements de Réalité Virtuelle (VR). Les questions telles que les efforts redondants de conception environnementale, les préoccupations concernant l’allocation des ressources et les délais de développement prolongés constituent autant de verrous technologiques et de conception. Pour surmonter ces obstacles, nous proposons une nouvelle approche architecturale qui rationalise la conception de la simulation, optimise l’allocation des ressources et améliore la communication dans le système.
Nos avancées sur l’optimisation métaheuristique et la prise de décision séquentielle se concentrent sur l’amélioration de l’efficacité et la performance de la planification à base agent dans divers contextes. Nous contribuons aux domaines de la recommandation et de la prise de décision sous incertitude, dans des environnements complexes tels que la robotique assistant, les systèmes de gestion de soins, transport écologique et éducation. Ces travaux sont issus de collaborations avec plusieurs partenariats académiques, communautaires et de la santé.
Dans un monde de plus en plus interconnecté et numérisé, la gestion efficace des ressources énergétiques, la sécurité des systèmes embarqués et l’application de concepts mathématiques avancés sont des défis cruciaux qui nécessitent des solutions innovantes et robustes. Nos recherches sont motivées par le besoin de répondre à ces défis en proposant des approches interdisciplinaires. Nous visons à améliorer la gestion de l’énergie grâce à des réseaux sans fils, à renforcer la sécurité des systèmes embarqués dans l’industrie automobile, et à étendre les applications de la mathématique et de la cryptographie pour résoudre des problèmes complexes.