Intelligence artificielle à l'IRIT

Discussion de chercheurs en Traitement Automatique des Langues (TAL) de l'équipe MELODI de l’IRIT. À l’écran, une visualisation d’un espace de mots, induit de manière automatique. Les travaux de cette équipe s'attachent à représenter le sens d'expressions, de phrases ou de textes en langage naturel (français, anglais,...) pour produire des informations structurées utilisables par des applications diverses.

Visualisation d’algorithmes pour la traduction automatique par des chercheurs en Traitement Automatique des Langues (TAL) de l'équipe MELODI de l’IRIT. Les travaux de cette équipe s'attachent à représenter le sens d'expressions, de phrases ou de textes en langage naturel (français, anglais,...) pour produire des informations structurées utilisables par des applications diverses.

Discussion autour d’un algorithme pour représenter le sens d’un texte par des chercheurs en Traitement Automatique des Langues (TAL) de l'équipe MELODI de l’IRIT. Les travaux de cette équipe s'attachent à représenter le sens d'expressions, de phrases ou de textes en langage naturel (français, anglais,...) pour produire des informations structurées utilisables par des applications diverses.

Chercheurs en Traitement Automatique des Langues (TAL) de l'équipe MELODI de l’IRIT évaluant la production d'un système de génération de poésie, basé sur des réseaux de neurones. Le réseau a appris à générer des vers à base d’un grand corpus de textes venant du web.

Chercheurs en Traitement Automatique des Langues (TAL) de l'équipe MELODI de l’IRIT évaluant la production d'un système de génération de poésie, basé sur des réseaux de neurones. Le réseau a appris à générer des vers à base d’un grand corpus de textes venant du web.

Simulation 3D multiagents de l'évacuation de l'incendie de la discothèque The Station qui a fait 100 victimes en 2003, dans l'état de Rhodes Island aux Etats-Unis. Cette recherche développée dans le département Intelligence Artificielle de l'IRIT a pour objectif de simuler de manière réaliste les comportements des différents acteurs d'une catastrophe, en étant capable de les expliquer. Elle utilise pour cela de l'intelligence artificielle pour introduire des liens sociaux entre les agents, des…

Simulation 3D multiagents de l'évacuation de l'incendie de la discothèque The Station qui a fait 100 victimes en 2003, dans l'état de Rhodes Island aux Etats-Unis. Cette recherche développée dans le département Intelligence Artificielle de l'IRIT a pour objectif de simuler de manière réaliste les comportements des différents acteurs d'une catastrophe, en étant capable de les expliquer. Elle utilise pour cela de l'intelligence artificielle pour introduire des liens sociaux entre les agents, des…

Discussion à propos d'une recherche, développée dans le département Intelligence Artificielle de l'IRIT, ayant pour but de permettre à des agents artificiels de raisonner avec des informations contradictoires provenant de différentes sources. Les agents artificiels sont des programmes autonomes ne nécessitant aucune intervention humaine.

Étude de l'application d'une simulation 3D multiagents de l'évacuation de personnes en situation de crise, à l'évacuation de l'IRIT en cas d'incendie. Cette recherche développée dans le département Intelligence Artificielle de l'IRIT a pour objectif de simuler le comportement des agents en situation d'urgence, par exemple en cas d'incendie ou d'incident grave. Il s'agit notamment d'être capable d'expliquer le comportement des agents, afin de prévenir au maximum les conséquences néfastes de…

Discussion à propos d'une recherche, développée dans le département Intelligence Artificielle de l'IRIT, ayant pour ultime objectif de permettre à des agents artificiels d'argumenter leurs choix et persuader d'autres agents. "Est-ce que l'alarme va s'arrêter ou faut-il évacuer tout de suite ?", "Sommes-nous au complet ?", "Devons-nous attendre les absents ?", "Vers où se diriger ?". Ce sont autant de questions que peuvent se poser les membres d'un groupe et sur lesquelles ils doivent se mettre…

Discussion lors d'un travail inter-équipes au sein du département Intelligence Artificielle de l'IRIT. Les modèles à base d'intelligence artificielle sont parfois trop complexes pour être développés par une seule personne, voire par une seule équipe, et les collaborations sont une voie incontournable du succès. Les trois équipes du département IA de l'IRIT (ADRIA, LILaC, MELODI) travaillent ensemble sur des sujets communs, bien que chacune ait ses spécificités.

Analyse du résultat de la mesure de prédiction de l’intelligibilité sur un signal de parole dégradée. Cette mesure est calculée sur les processeurs graphiques (GPU) du serveur OSIRIM. L’objectif est de définir une mesure d’intelligibilité de la parole objective, afin d’aider les audioprothésistes lorsqu’ils effectuent des ajustements et des réglages d'un appareil auditif. Une méthodologie pour la simulation et l’évaluation automatique de l’effet de la presbyacousie (surdité progressive liée à l…

Analyse des morceaux de musique recommandés au sujet, afin de définir ce qui unit le signal dans toute sa diversité à l’émotion ressentie par l’écoutant. L'objectif est de comprendre quelles dimensions/caractéristiques du signal audio émis influent sur les préférences de l’utilisateur, ceci afin d’offrir à terme un outil de recommandation musicale centré sur l’écoutant. Sur la base des résultats issus des expérimentations cognitives, de la description experte musicologique des styles musicaux,…

Analyse des morceaux de musique recommandés au sujet, afin de définir ce qui unit le signal dans toute sa diversité à l’émotion ressentie par l’écoutant. L'objectif est de comprendre quelles dimensions/caractéristiques du signal audio émis influent sur les préférences de l’utilisateur, ceci afin d’offrir à terme un outil de recommandation musicale centré sur l’écoutant. Sur la base des résultats issus des expérimentations cognitives, de la description experte musicologique des styles musicaux,…