Quotidiennement, nous sommes amenés à interagir avec des systèmes informatisés, tels que des smartphones, des ordinateurs, mais aussi des systèmes de transport, d’information, de surveillance, de communication… Pour plus de facilité et de fluidité, il est nécessaire de simplifier les interactions entre l’homme et ces systèmes. Ces derniers doivent apprendre à s’adapter à l’homme et à lui offrir les moyens d’exprimer plus efficacement et plus naturellement ses besoins via de nouveaux outils d’interaction. En retour, ils doivent produire des résultats plus intelligibles et fiables, grâce à l’extraction automatique de l’information pertinente, qui aideront l’homme à mieux raisonner et à prendre les meilleures décisions dans les situations complexes.

 

L’objectif de ce groupe est de développer des modèles et des méthodes de simulation numérique, d’apprentissage automatique ou encore de décision pour aider l’homme à mieux raisonner, mieux interagir avec son environnement et mieux optimiser certains processus.

Différents domaines d’applications sont visés, dont les suivants :

  • EIAH : tant au niveau génie logiciel qu’en analyse de données, la contribution du groupe repose sur une meilleure compréhension des logiques des processus afin d’aider la personne.
  • Santé : dans ce domaine, l’autonomie ou le bien-être de la personne, notamment vivant seule, est un centre d’intérêt afin de détecter des problèmes à échéance courte ou plus longue.
  • Interaction : l’objectif est de pousser l’exploitation du geste de la main et du suivi du regard comme outil complet et naturel pour les interactions homme-machine, notamment dans les environnements virtuels en réalité virtuelle ou en réalité augmentée.
  • Transports : la modélisation de comportement peut être utilisée pour analyser les infrastructures routières. Pour cela, des analyses multi-capteurs (incluant des apprentissages profonds sur l’image ou des LIDAR) donnent l’utilisation des infrastructures par les usagers pour reproduire en simulation des versions modifiées.
  • Renseignement / Journalisme : il s’agit d’aider à l’analyse de fiabilité des sources.
  • Télécommunications : l’objectif est de permettre à tout utilisateur de transmettre ses données avec un débit suffisant mais de sorte à maximiser la capacité du réseau de communication global.
  • Environnements de conception et maintenance de systèmes CPSoS et Interactive Machine Learning.