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Modélisation, Information et Systèmes (MIS)
Unité de recherche - UR 4290
L'Unité de Recherche MIS (Modélisation, Information & Systèmes) fédère des enseignants-chercheurs de l’UPJV en Informatique, Automatique, Robotique et Vision par ordinateur.
Les objectifs scientifiques du laboratoire s’inscrivent dans les thématiques des Sciences et techniques de l’information et de la communication (STIC).
Les travaux de recherche qui y sont développés trouvent de nombreuses applications : Véhicule,
Cybersécurité, Énergie, Robotique, Musique, Patrimoine, Santé…
L’animation scientifique s’effectue au niveau des 4 équipes de recherche intégrées à l’unité. Pour atteindre sa mission scientifique, le MIS s’appuie sur un effectif de 80 personnes dont 40 enseignants-chercheurs, 35 doctorants et 4 personnels administratifs et techniques, mais aussi sur un précieux réseau de partenaires industriels et académiques.
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Gilles DEQUEN
Directeur -
Isabelle WALLET
Secrétaire
33 rue Saint-Leu
80039 AMIENS CEDEX 1
https://www.mis.u-picardie.fr/
Effectif
Effectif total : 97
Personnel de recherche : 58
Personnel d'appui à la recherche : 4
Compétences
La structuration de l’équipe est articulée sur deux axes :
• Étude des modèles algorithmiques : modèles du parallélisme, comme le modèle à gros grain de données ; algorithme du texte, avec des applications à des problèmes génomiques oumusicaux ; algorithmes distribués ;
• Réseaux : résolution des problèmes de dynamicité, de défaillance, de coordination, de limitation de la mémoire et/ou de l’énergie, de la gestion du temps réel, et de l’analyse des performances.
La compétence de l’équipe SDMA vis-à-vis de ces problèmes est déjà avérée dans le cadre du traitement de la pérennité des informations, de la QoS temps réel, de la gestion des défaillances temporaires, de la coordination de robots ou de l’évaluation de performances.
• Sécurité : Protocoles d'authentification, anonymisation des données, stockage sécurisé
2. Equipe PR (Perception Robotique): Le projet de l’équipe PR est centré sur l’amélioration de l’autonomie des engins mobiles (au sol, dans l’espace, en virtuel) par la perception artificielle. L’approche pour contribuer à cette problématique consiste à concevoir des capteurs originaux et des méthodes pour les exploiter (algorithmes de traitement d’images, de vision,de localisation, de navigation).
3. Equipe Graphes, Optimisation et Contraintes (GOC) : L’équipe GOC centre son activité sur les domaines relevant de la modélisation, de l'optimisation, de l'apprentissage artificiel au service de l'aide à la décision, de l'efficacité des systèmes de résolution, de la cryptographie et de la cryptanalyse. Principalement on retrouve :
• la modélisation des problèmes et des informations sous forme de graphes ou de contraintes ;
• le développement de systèmes d’aide à la décision par différentes méthodes, complètes ou incomplètes, exactes ou approchées, ou par des méthodes hybrides ;
• la mise en oeuvre d’algorithmes proposés, dans uncadre séquentiel et parallèle ;
• l’ingénierie des systèmes d’information.
4. Equipe Commande et Véhicules (COVE) :
• Contrôle / Commande
• Diagnostic, pronostic et surveillance des procédés
• Commande intelligente en réseau
• Dynamique de véhicules et contrôle moteur
• Conception et optimisation des systèmes de sécurité et d’éco-conduite dans les véhiculesautomobiles
• Optimisation et gestion des systèmes de conversion d’énergie pour des applications automobiles, avioniques et domotiques
Exemple(s) de projets
2. PIA4 MAIA : Maitriser les Applications de l'Intelligence Artificielle.
3. Projet e-moOve : Solution d’analyse de posture grâce à des capteurs connectés. 🡭
4. Projet régional CERBERE : Caméras évènementielles pour la perception d'objets rapides autour du véhicule autonome, 🡭
5. Chaire I.A. Massal'IA, Propositional Reasoning for Large-Scale Optimization. Application to Clean Energy Mobility Issues
6. Projet européen INTERREG RIVER. 🡭
7. Projet Européen H2020 SAVER Smart Battery with Active Power Conversion (SAVER). 🡭
Exemple(s) de publications
2. Jerry Lacmou Zeutouo, Vianney Kengne Tchendji, Jean-Frédéric Myoupo High-performance CGM-based parallel algorithms for minimum cost parenthesizing problem Journal of Supercomputing, Springer Verlag, 2022, 78 (4), pp.5306-5332. ⟨10.1007/s11227-021-04069-9⟩ hal-03633170
3. Omnidirectional Vision: From Theory to Applications », P Vasseur, F. Morbidi (Editors), ISTE - Wiley, in press, 2023, 🡭
4. Stéphane Devismes, David Ilcinkas, Colette Johnen Optimized Silent Self-Stabilizing Scheme for Tree-Based Constructions Algorithmica, Springer Verlag, 2022, 84 (1), pp.85-123. ⟨10.1007/s00453-021-00878-9⟩ hal-03547132
5. Aurélien Bertiaux, François Gabrielli, Mathieu Giraud, Florence Levé Associations between music training and the dynamics of writing music by hand Musicae Scientiae, SAGE Publications, In press, 26 (2), ⟨10.1177/1029864920972145⟩ hal-02979816
6. Mourad Kchaou, Mohamed Amin Regaieg, Ahmed El Hajjaji, Quantized asynchronous extended dissipative observer-based sliding mode control for Markovian jump TS fuzzy systems, Journal of the Franklin Institute, Volume 359, Issue 17, 2022, Pages 9636-9665, ISSN 0016-0032, 🡭
Découvrez la liste complète des publications : 🡭
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