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.

Documents avec texte intégral

1 226

Références bibliographiques

1 758

Mots-clés

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