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Douze projets pour les chaires intelligence artificielle (IA)

C'est en clôture de la journée de débats « AI for Humanity " à Paris le 29 mars 2018 que le Président de la République française prononçait un discours sur l’intelligence artificielle (IA). Un programme national pour l’IA a été alors initié comportant un important volet recherche.

Ce programme national pour l’IA ambitionne que les meilleurs talents choisissent de s’établir durablement en France et puissent, à leur tour former les futures générations de chercheurs et professionnels de l’IA, dans des métiers qui restent largement à imaginer.

Dans ce cadre, un programme pluriannuel de 40 « Chaires de recherche et d’enseignement en IA » (Chaires IA) a été lancé en mai 2019.  Cet appel a pour objectif d’offrir à des chercheurs français et étrangers, avec le concours des établissements d’accueil, des moyens substantiels pour constituer une équipe et réaliser un projet ambitieux dont un impact visible est attendu. Ces chaires de recherche et d’enseignement en IA devront s’intégrer de manière cohérente dans les laboratoires et unités qui les proposent, et participer activement aux actions du réseau national de recherche en IA dont la coordination a été confiée à Inria.

Le 5 juillet, 19 projets ont été déposés pour l’alliance humAIn par les différents partenaires, dont 12 pour le seul site de Lille.
L’université de Lille soutient ces 12 soumissions (valorisation de personnels participants à la chaire, et, le cas échéant, contrat doctoral), puisqu’elles émanent d’enseignant-chercheurs et de chercheurs issus d’unités de recherche dont ULille est tutelle.

En plus d’être soutenues par ULille et par l’alliance humAIn, ces chaires sont également soutenues au cas par cas, en fonction de leur périmètre, par différents partenaires de l’université, à savoir, par ordre alphabétique : Centrale Lille, le CHU, le CNRS, IMT Lille-Douai, Inria, l’I-Site et la Région Hauts-de-France.

Ce soutien collectif des différents acteurs montre la volonté commune de promouvoir les actions autour de l’intelligence artificielle, à l’image des objectifs de l’alliance humAIn.

La liste des chaires soutenues par ULille est donnée ci-après (ordonnées en fonction de l’établissement déposant le projet).

Chaires déposées par l'Université de Lille

  • BACCARAT: Bayesian learning of expensive models, with applications to cell biology, portée par Rémi Bardenet, CR CNRS, laboratoire CRIStAL
  • DataMaze: Reasoning with Explanation for missing data in a constraint setting in a constraint setting: Foundation and Applications for detecting information leakage and integrating/monitoring Sensor Data, portée par Pierre Bourhis, CR CNRS, laboratoire CRIStAL 
  • FAITH: French Artificial Intelligence for Transport in Hauts-de-France, portée par Nicolas Wicker, Pr Université de Lille, laboratoire Painlevé
  • PHOSPHORIZE: FOrenSicS FOR steganalYSis (and steganography,) portée par Patrick Bas, DR CNRS, laboratoire CRIStAL
  • PRESUME: PRedict Early diagnosis from Structured and Unstructured MEdical data, portée par Grégoire Ficheur, MCU-PH  Université de Lille, EA 2694
  • SustARINTStakeholders’ engagement toward artificial intelligence systems dedicated to sustainability, portée par Mbaye Fall Diallo, Pr Université de Lille, Institut du Marketing et du Management de Distribution

Chaires déposées par Inria

  • CESAR-RL: Confident, Efficient, Sound and Applicable Refoundation of Reinforcement Learning, portée par Oldaric Maillard, CR Inria, équipe-projet Sequel, laboratoire CRIStAL
  • GRL: Generalization in Reinforcement Learning, portée par Philippe Preux, Pr Université de Lille, équipe-projet Sequel, laboratoire CRIStAL
  • MIPTAA: Modern Inverse Problems: Theory, Algorithms and Applications, portée par HemantTyagi, CR Inria, équipe-projet Modal, laboratoire Painlevé
  • REDUKCREasoning on Data Using Knowledge Compilation, portée par FlorentCapelli, MCF Université de Lille, équipe-projet Links, laboratoire CRIStAL
  • TIP: Transparent artificial Intelligence preserving Privacy, portée par Jan Ramon, DR Inria, équipe-projet Magnet, laboratoire CRIStAL

Chaire déposée par Centrale Lille

  • SHERLOCK: Fast inference with controlled uncertainty: application to astrophysical observations, portée par Pierre Chainais, Pr Centrale Lille, laboratoire CRIStAL