Résultats de l’Appel à projets « Mathématiques de l’apprentissage profond »

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Publié le

13 janvier 2026

Découvrez les lauréats de l’Appel à Projets « Mathématiques de l’apprentissage profond » lancé par le PEPR IA.

A l’issue de l’Appel à Projets « Mathématiques de l’apprentissage profond » lancé en novembre 2024, le PEPR IA a le plaisir d’annoncer les projets lauréats sélectionnés.

Après une phase d’instruction et d’évaluation menée par un jury international, 8 projets ont été retenus pour leur qualité, leur caractère innovant et leur impact sur l’un des axes principaux du PEPR IA : « les fondements mathématiques de l’IA ».

Découvrez les projets lauréats :

Projet Géné-Pi : intelligence artificielle générative et mathématiques
Projet MacLeOD : Apprentissage automatique sur les géométries et les distributions
Projet MadLearning : Mathématiques de l’apprentissage profond : de la théorie à la pratique
Projet MAGICALL : Mathématiques des modèles génératifs: une analyse interdisciplinaire des paysages de fonctions de perte
Projet PERSNET : Structures PERsistantes dans les Réseaux Neuronaux : approches topologiques et statistiques pour améliorer l’apprentissage profond
Projet PRODIGE-AI : Probabilités, Théorie des matrices aléatoires, Géométrie et Généralisation pour l’IA Générative
Projet TENSOR4ML : Méthodes tensorielles pour maîtriser l’apprentissage automatique moderne
Projet THEOREM : Théorie pour des modèles génératifs plus performants