Les projets

IA frugale et IA embarquée

ADAPTING
ADAPTING
Architectures adaptatives pour l’intelligence artificielle embarquée
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EMERGENCES
EMERGENCES
Modèles émergents proche physique pour l’IA embarquée
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HOLIGRAIL
HOLIGRAIL
Approches holistiques pour les architectures plus efficaces pour l’inférence et l’apprentissage
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SHARP
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Principes théoriques et algorithmiques de l’apprentissage frugal
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IA de confiance et IA distribuée

CAUSALI-T-AI
CAUSALI-T-AI
La causalité au service de la robustesse et de l’explicabilité des algorithmes d’IA
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FOUNDRY
FOUNDRY
Les fondements de la robustesse et de la fiabilité en intelligence artificielle
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REDEEM
REDEEM
Apprentissage automatique résilient, décentralisé et respectueux de la vie privée
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SAIF
SAIF
Sûreté de l’intelligence artificielle investiguée par les méthodes formelles
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Fondements mathématiques de l’IA

PDE-AI
PDE-AI
Nouvelles architectures pour l’apprentissage automatique
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Appels à projet – Mathématiques de l’apprentissage profond

Géné-Pi
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Mathématiques des modèles génératifs
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MacLeOD
MacLeOD
Apprentissage machine sur geometries et distributions
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MadLearning
MadLearning
Mathématiques de l’apprentissage profond : De la théorie aux applications
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MAGICALL
MAGICALL
Mathématiques des modèles génératifs: une analyse interdisciplinaire des paysages de fonctions de perte
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PERSNET
PERSNET
Structures PERsistantes dans les Réseaux Neuronaux
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PRODIGE-AI
PRODIGE-AI
PRObability, ranDom matrIx theory, Geometry and gEneralization for generative-AI
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TENSOR4ML
TENSOR4ML
Méthodes TENSORielles pour maîtriser l’apprentissage automatique moderne
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THEOREM
THEOREM
Théorie pour des modèles génératifs plus performants
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