Projects

Current projects

• AIGE FOR BANK (2020 -2021) : Artificial intelligence, governance and Ethics (APP 2020 CNRS Enjeux scientifiques et sociaux de l’intelligence artificielle)
  • Le projet AIGE FOR BANK a pour ambition la formalisation de recommandations développées entre chercheurs en droit et en informatique, proposant, dans le domaine bancaire, une méthode à même de concevroi des systèmes d’IA, intrinsèquement éthique et responsable. L’objectif est ainsi de favoriser l’acceptabilité sociale de l’utilisation de l’IA, dans un secteur où celle-ci est en pleine expansion et où elle revêt des conséquences sociétales fortes, en sensibilisant les développeurs à une éthique by design. En s’appuyant sur un cas d’usage particulier (la reconnaissance faciale en matière bancaire), le dialogue entre informaticiens et droit qui se nouera au gré des nombreuses rencontres est essentiel pour donner un caractère opérationnel aux préconisations formulées dans le livre blanc, dont il pourra ensuite être discuté d’une éventuelle généralisation.
• ARISE (2020-2021): Artificial intelligence in the science system (APP 2020 CNRS Enjeux scientifiques et sociaux de l’intelligence artificielle)
  • The project ARISE aims to enrich our understanding of the socio-economic transformations triggered by Artificial Intelligence (AI) through an in-depth assessment of the diffusion and the impacts of AI in the science system. To achieve its objectives, the project aims to develop a new methodology for generating real-time science, technology and innovation (STI) indicators by analysing publicly available Web data from researchers, universities, and PROs websites and social media. These indicators would help us to study the impact of AI on the speed and novelty of scientific discoveries, the topology of the network of scientists and its dynamic, the dissemination of scientific results, and the evolution of funding for fundamental and applied research. The outcomes of the project will provide new insights for a large audience in the scientific community and also support sounder policy actions in the sphere of science, technology and innovation.
  • BETA, Strasbourg
• POPLAB (2020-2021) : Plateforme innovante pour l’éducation (Appel à Manifestation d’Intérêt Economie numérique - région Grand Est) :
  • PopLab est une plateforme destinée aux enseignants pour Préparer, Organiser et Partager le savoir et proposer aux élèves des cours captivants au rendu digne d’un designer. Cette phase 2 du projet vise à construire une version intégrée aux environnements des établissements scolaires, à créer des fonctionnalités d’échanges prof/élèves très avancés, à mettre en place un système de machine learning et une collecte des données nécessaire à un futur projet d’intelligence artificielle.
• HIATUS (2019-2023) : Historical Image Analysis for Territory evolUtion Stories (PRCE)
  • Les images aériennes d'archive offrent un point de vue unique sur près de 100 ans d'évolution des territoires avec possibilité de restituer la 3D. Elles sont désormais disponibles dans de nombreux pays. Ces séries temporelles longues sont très hétérogènes d'un point de vue spatial, spectral et temporel et leur géoréférencement actuel n'est qu'approximatif. Le projet vise à développer de nouvelles méthodes pour (1) effectuer un géoréférencement précis des images et produire des séries temporelles denses d'orthoimages et de Modèles Numériques de Surface à large échelle, (2) extraire des informations sémantiques sur l'occupation des sols et leur évolution dans différents cas de figure (urbain, forêt, agriculture) et (3) valoriser les outils développés et les sorties du projet à travers des services web développés sur les plateformes existantes.
  • Consortium : LaSTIG, LETG, DYNAFOR, LIVE, ICUBE, Kermap / Coordinateur : Arnaud Le Bris
• HALFBACK (2017-2020) : Highly available smart factories in the cloud. Funded in the framework of the INTERREG V Upper Rhine program, through the Offensive Sciences call for projects of the Tri-National Metropolitan Region of the Upper Rhine. Partners: Hochschule Furtwangen (leading partner), INSA Strasbourg, Université de Strasbourg. Associate Partners: Kirner Schleifmaschinen GmbH & Co. KG. , Senk OHG CNC-Fräs- & Graviertechnik, Industrie Informatik GmbH & Co.KG, inovex GmbH, GTEO, INEVA SAS, Rhénatic.
• ADQeau (2019-2020) : Analyse de la dynamique temporelle de la qualité physico-chimique et biologique des cours d’eau (Financé par Conseil scientifique ENGESS)
  • L'objectif est de reprendre les travaux de l’équipe SDC sur la définition d’une méthode innovante de clustering collaboratif sous contraintes, de la spécialiser et la valider dans le contexte de l’évaluation de la qualité de l’eau. Cette méthode, qui a obtenu de bons résultats dans le domaine de la télédétection sera complétée par un mécanisme d’itérations : 1) Extraction des clusters initiaux de changements (ici modification des dynamiques temporelles dans l’état des cours d’eau), 2) Amélioration itérative et identification de clusters pertinents candidats à être classes thématiques, 3) Quantification et formalisation des changements.
  • Consortium : ICube / LIVE

Local projects

• ACE_game (2018-2019) : Anomaly detection by intelligent agents
• METEC-Graphe (2019-2020): Modeling of spatial and temporal data for the extraction of knowledge via the use of graphs

Past projects

• DA_HPC_OR (2018-2019) : EUCOR Seed Money - Data Analysis for High Performance Computing : Operation and Research
• SysMIFTA (2016-2019): ERACoSysMed - Systems medicine approach to minimize macrophage-associated interstitial fibrosis and tubular atrophy in renal allograft rejection

• Sysimit (2013-2019): BMBF - Systems Immunology and Image Mining in Translational Tissue Biomarker Research: Mining the spatial patterns of adaptive immune responses to persisting tissue antigens to exploit the full predictive potential of protocol biopsies in transplantation and cancer research

• SEMNET (Sensor Networks for Smart Factories) - API ICube (2017-2018): this projet is an internal collaboration with the Network research team. Its objective is to analyze experimental data collected from the IoT-Lab (Internet of Things platform of the Network team), by applying data mining and machine learning techniques, in order to better understand the behaviour of the sensor network, and to propose algorithms for the diagnosis of network failure.

• NEUROTEX - API ICube (2017-2018): this project is an internal collaboration with the IGG research team. Convolutional neural networks for texture synthesis.

• Exploratory analysis of muddy flood representations in Alsace: extracting and formalizing graphical information (2016-2017). ENGEES conseil scientifique.

• FOURIRE (Fuzzy Ontologies for URban Image REcognition) - API ICube (2014-2016): this projet is an internal collaboration with the MIV research team. Its goal is to take into account uncertainty through the whole process of semi-automatic recognition of urban objects from satellite Very High Resolution images.

• Coclico (2012-2016): ANR MN - COllaboration, CLassification, Incrémentalité et COnnaissances

• Reframe project (2012-2016): CHIST-ERA - Rethinking the Essence, Flexibility and Reusability of Advanced Model Exploitation

• DAWSHI (2014-2015): ICube internal project - Deep Analysis of Whole Slide Histopathological Images

• Fresqueau (2011-2015): ANR 11 MONU 14 - "Data mining for assessing and monitoring the hydrobiologic quality of running waters"