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Accélération de simulations thermo-mécaniques par Réseaux de Neurones — Applications à la fabrication additive et la mise en forme des métaux
Dans un certain nombre dapos;industries telle que la mise en forme des métaux ou la fabrication additive, lapos;écart entre la forme désirée et la forme effectivement obtenue est important, ce qui freine le développement de ces méthodes de fabrication. Cela est dû en bonne partie à la complexité des processus thermiques et mécaniques en jeu,...
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Détection dapos;anomalies dans les vidéos adaptative et explicable
La détection dapos;anomalies dans les vidéos (VAD) vise à identifier automatiquement les événements inhabituels dans des séquences vidéo qui s’écartent des comportements normaux. Les méthodes existantes reposent souvent sur lapos;apprentissage One-Class ou faiblement supervisé : le premier napos;utilise que des données normales pour lapos;entraînement, tandis que le second sapos;appuie sur des labels au niveau de...
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Implémentation matérielle/logicielle sécurisée et agile des nouveaux algorithmes de signature numérique en cryptographie post-quantique
La cryptographie joue un rôle fondamental dans la sécurisation des systèmes de communication modernes en garantissant la confidentialité, lapos;intégrité et lapos;authenticité. La cryptographie à clé publique, en particulier, est devenue indispensable pour sécuriser les processus d’échange de données et d’authentification. Cependant, l’avènement de l’informatique quantique constitue une menace pour de nombreux algorithmes cryptographiques à clé...
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Justification visuelle du raisonnement spatio-temporel dans les modèles multimodaux vision-langage
Les modèles vision-langage (VLMs) récents, comme BLIP, LLaVA et Qwen-VL, ont montré de bonnes performances sur des tâches multimodales, mais présentent encore des lacunes en raisonnement spatio-temporel. Les benchmarks actuels confondent souvent raisonnement visuel et connaissances générales, et ne sollicitent que peu de raisonnement complexe. De plus, ces modèles peinent à interpréter les relations spatiales...
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Cadre MBSE augmenté par l’Intelligence Artificielle pour l’analyse conjointe de la sureté et de la sécurité des systèmes critiques
Les systèmes critiques doivent respecter simultanément des exigences de Sureté de fonctionnement (prévenir les défaillances involontaires pouvant entraîner des dommages) et de Sécurité (protéger contre les attaques malveillantes). Traditionnellement, ces deux domaines sont traités séparément, alors qu’ils sont interdépendants : Une attaque (Sécurité) peut déclencher une défaillance (Sureté), et une faille fonctionnelle peut être exploitée...
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Apprentissage Fédéré Robuste et Sécurisé
L’Apprentissage Fédéré (FL) permet à plusieurs clients d’entraîner ensemble un modèle global sans partager leurs données brutes. Bien que cette approche décentralisée soit particulièrement adaptée aux domaines sensibles à la vie privée, comme la santé ou la finance, elle n’est pas intrinsèquement sécurisée : les mises à jour de modèle peuvent révéler des informations privées,...
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Vers une coordination fiable et autonome des workflows dans les systèmes d’IA agentique
L’émergence des grands modèles de langage (LLMs) et des systèmes d’IA agentique transforme en profondeur la manière dont les workflows complexes sont conçus et pilotés. Contrairement aux approches traditionnelles d’orchestration centralisée, les workflows modernes doivent intégrer des agents autonomes et distribués, opérant à travers le cloud, l’edge et les environnements locaux. Ces agents collaborent avec...
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GenPhi : IA Générative 3D conditionnée par la géométrie, la structure et la physique
L’objectif de la thèse est de concevoir de nouveaux générateurs de modèles 3D basés sur l’intelligence artificielle générative (IAG), capables de produire des formes fidèles, cohérentes et physiquement viables. Alors que la génération 3D est devenue essentielle dans de nombreux domaines, les approches actuelles de génération automatique souffrent de limites en termes de respect des...
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Réduire la fracture entre spécification expressive et vérification efficace pour lapos;apprentissage automatique
La vérification formelle de réseaux de neurones se heurte à une double tension entre d’une part, la capacité à exprimer des spécifications compactes, expressives et décrivant des propriétés de haut-niveau de systèmes comprenants des composants IA et, d’autre part, la possibilité effective de traduire ces spécifications aux prouveurs états de l’art. Lapos;état de lapos;art présente...
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