IBISC (Informatique, BioInformatique, Systèmes Complexes)  EA 4526 est le laboratoire STIC de l’Université de Paris Saclay – Université d’Evry, assurant une visibilité dans ce domaine sur le site, répondant aux enjeux du numérique et de l’interdisciplinarité, notamment en Génomique. Il est issu de la fusion de deux laboratoires : le LAMI (UMR 8042) et le LSC (FRE 2494).  La gouvernance du laboratoire est assurée par la direction composée d’un directrice, Samia Bouchafa-Bruneau, et d’un directeur adjoint, Nazim Agoulmine.

Le laboratoire IBISC se compose de 4 équipes (AROB@S, COSMO, IRA2, SIAM) dont les activités se répartissent en deux axes scientifiques STIC & SMART SYSTEM et STIC & VIVANT. Sans couvrir toutes les activités de recherche en leur sein, chacun des axes se focalise sur un domaine applicatif qui est respectivement : Drone &  Véhicule, et Médecine personnalisée et de précision.

 

  • STIC & SMART SYSTEM : Les recherches définies dans cet axe traitent de la conception de systèmes autonomes et intelligents. La notion de système se rapporte à la fois aux flottes de véhicules routiers ou aériens, aux robots, aux logiciels et services distribués et communicants ou aux composants matériels intelligents munis de capteurs interagissant. Ces dispositifs possèdent comme point commun d’être composés d’un grand nombre d’entités en interaction, dotées d’une autonomie de prise de décision tout en coordonnant leurs actions pour réaliser un objectif commun. La conception maitrisée de tels systèmes complexes pose deux questions majeures: l’une relative aux méthodes pour leur conception et l’autre ayant trait à l’optimisation de leur fonctionnement collectif et global, tout en prenant en compte les fluctuations de leur environnement. Elles conduisent à l’exploration de nouvelles approches combinant des méthodes et des théories de différents champs scientifiques : en automatique, algorithmique et méthodes formelles. Les applications se destinent plus particulièrement au domaine Drone et Véhicule.

 

  • STIC & VIVANT : ces recherches interdisciplinaires couvrent un spectre large de problématiques en biologie à différentes échelles du vivant : analyse de données et de signaux biologiques ou biomédicaux,  modélisation des systèmes biologiques, apprentissage de gestes chirurgicaux et assistance à la personne. Les recherches portent sur le développement de cadres théoriques, de méthodes algorithmiques et de plateformes répondant à ces enjeux. Concernant l’analyse des données et la biologie des systèmes, elles s’appuient sur des modèles d’apprentissage statistique, sur l’algorithmique pour la prédiction de structure, ainsi que sur la conception de modèles et méthodes formels pour l’analyse de la dynamique des réseaux. Pour l’apprentissage de gestes chirurgicaux et l’assistance robotique à la personne, nous développons des systèmes couplant des techniques d’analyse de signaux issus de plusieurs capteurs et de prise de décision. Les applications se destinent plus particulièrement au domaine de la médecine personnalisée et de précision.

Derniers dépôts

Chargement de la page

Documents avec texte intégral

1 289

Références bibliographiques

1 783

Mots-clés

Motorcycle Adaptive fuzzy control Apprentissage automatique Heuristic Cerebral palsy Dynamic programming Collision avoidance Nonlinear control Fuzzy systems Approximation algorithms Segmentation Control Lyapunov theory SVM Operator-valued kernel Bi-objective optimization Makespan Model checking Interaction 3D Simulation Kernel methods Lyapunov methods Petri nets Breast cancer Pooling function Deep learning Augmented Reality Deep Learning Stability Linear programming Surgical training Optimal control Optimization Optimisation Machine learning Modelling Observers Precision medicine Lyapunov stability 3D interaction Réalité virtuelle Réalité augmentée Teleoperation Multi-agent systems Game theory Pose estimation Estimation Identification Clinical gait analysis Gene expression Facility location Clustering Disassembly line balancing 3D Interaction Robust control Scheduling Object detection Formation control Nonlinear systems QoS Autonomous vehicles Neural networks Neural network Interval analysis Modeling Trajectory tracking Computer vision Model-checking LMIs Virtual Reality Feature extraction Artificial intelligence Algorithms Cloud Computing Systems biology CNN Calibration Complexity Adaptive control Augmented reality LMI Vehicle lateral dynamics Context-awareness Classification UAV Tableaux Tracking control Linear matrix inequalities Approximation algorithm Uncertainty Network inference Vehicle dynamics Lane reservation Cloud computing Time-frequency Timed automata Image processing State estimation Robustness Virtual reality