Calcul

Responsable : Yann VAXES

Co-Responsable : Nicola OLIVETTI

Calcul

Le pôle Calcul regroupe 9 équipes du LIS dont les activités de recherche concernent la notion de calcul au sens informatique du terme et qui s’accordent pour positionner leurs projets de recherche autour de 5 axes scientifiques de nature plutôt fondamentale :
Algorithmique et Structures Discrètes
Nos activités de recherche dans le domaine de l’algorithmique concernent la conception et l’analyse d’algorithmes exacts, d’algorithmes d’approximation et d’algorithmes distribués pour des problèmes fondamentaux de l’informatique. Ces problèmes apparaissent par exemple dans le domaine de l’optimisation combinatoire, la recherche opérationnelle, la théorie des contraintes, la concurrence, la théorie des automates, la théorie des systèmes dynamiques, la modélisation d’objets géométriques, l’apprentissage automatique, la sériation ou encore la classification.
Logique et Méthodes Formelles
Nos activités de recherche dans cet axe concernent la logique et les méthodes formelles, et les interactions fortes existant entre ces deux domaines. Concernant la logique, nous portons un intérêt spécifique pour le raisonnement automatique et la représentation des connaissances. Concernant les méthodes formelles, nous nous intéressons en particulier aux problématiques de vérification et de simulation de systèmes.
Modèles de Calcul et Complexités
Nos activités de recherche dans ce contexte concernent l’analyse des propriétés fondamentales de décidabilité, de calculabilité et de complexité de modèles de calcul. Ces travaux concernent à la fois des modèles conventionnels (automates, machines de Turing, réseaux de Petri, modèles pour les systèmes distribués ou temps-réel…) ou non (automates cellulaires, réseaux d’automates, réseaux de tenseurs…), mais aussi la conception et le développement de nouveaux modèles de calcul selon la nature des problèmes abordés (notamment s’ils concernent d’autres disciplines comme la physique, la biologie…).
Intelligence Artificielle
Nos activités de recherche dans le domaine de l’intelligence artificielle portent principalement sur ses aspects formels et algorithmiques. Ils concernent d’une part la représentation des connaissances et la modélisation du raisonnement, la démonstration automatique, en allant des solveurs SAT jusqu’à des systèmes de preuve conçus pour des logiques plus complexes, et les questions liées au raisonnement à base de contraintes en termes de modèle CSP ; et d’autre part l’apprentissage automatique. Nos travaux portent sur les principaux aspects fondamentaux de l’apprentissage automatique. Nous développons des méthodes et algorithmes d’apprentissage dans la plupart des grandes familles développées ces dernières années, avec un focus particulier sur les méthodes spectrales, les méthodes à noyaux, le deep learning, les méthodes parcimonieuses et l’inférence grammaticale.
Géométrie et Topologie du Calcul
Nos activités de recherche dans ce domaine concernent l’utilisation de la géométrie (algorithmique, discrète, différentielle, métrique, polyhédrale) et de la topologie (algorithmique, combinatoire, algébrique, notamment les techniques de revêtement) pour la modélisation et la résolution de problèmes algorithmiques et structurels, issus de l’algorithmique distribuée, du diagnostic assisté par ordinateur, de l’analyse et de la reconstruction de formes, de l’optimisation combinatoire, de l’apprentissage automatique et de la classification.
Tutelles