Contexte académique Dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’apprentissage de représentation multimodale (Multi-modal Representation Learning, MMRL) est un paradigme puissant qui vise à mapper des entrées provenant de différentes modalités dans un espace de représentation partagé. Par exemple, dans les réseaux sociaux, les utilisateurs par...
Dans les applications du monde réel, les données multi-vues (multi-view data) sont largement présentes. Les données multi-vues font référence aux données collectées à partir de multiples sources ou via plusieurs modes de représentation, par exemple, différentes versions linguistiques d’une même histoire de nouvelles ou des données sur les maladies ...
L’apprentissage profond (Deep Learning), en tant que branche importante de l’intelligence artificielle, a réalisé des progrès significatifs ces dernières années dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Cependant, le succès de l’apprentissage profond dépend largement du choix des fonctions de perte (Lo...
Contexte académique Avec le développement rapide des technologies de cloud computing, la demande pour une planification efficace des tâches dans des environnements cloud dynamiques et hétérogènes ne cesse de croître. Les algorithmes de planification traditionnels fonctionnent bien dans des systèmes simples, mais ils ne parviennent plus à répondre a...
Avec l’aggravation des problèmes environnementaux mondiaux, les entreprises accordent de plus en plus d’importance à la gestion verte et durable dans leur chaîne d’approvisionnement. La gestion de la chaîne d’approvisionnement verte (Green Supply Chain Management, GSCM) est devenue un outil essentiel pour améliorer la compétitivité des entreprises ...
Contexte académique Ces dernières années, le développement rapide des nanotechnologies et de l’Internet des objets (IoT) a donné naissance à un domaine révolutionnaire : l’Internet des objets nanométriques (IoNT). L’IoNT connecte des dispositifs à l’échelle nanométrique à Internet, leur permettant de jouer un rôle important dans des domaines tels q...
Contexte académique La reconnaissance des émotions (Emotion Recognition) est un domaine de recherche important dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de l’informatique affective (Affective Computing), avec des applications prometteuses dans les domaines de la santé, de l’éducation et de l’interaction homme-machine (HCI). La voix, en...
Avec le développement rapide de l’Internet des objets (Internet of Things, IoT) et du Web of Things (Wot), les problèmes de sécurité deviennent de plus en plus préoccupants. En particulier, la fréquence des attaques par déni de service (Denial of Service, DoS) rend la sécurité des systèmes Wot un problème urgent à résoudre. Wot intègre les appareil...
L’Accord de Paris est un cadre essentiel pour la lutte mondiale contre le changement climatique. Les pays définissent leurs objectifs et stratégies d’action climatique en soumettant leurs contributions déterminées au niveau national (Nationally Determined Contributions, NDCs). Bien que les recherches existantes se soient principalement concentrées ...
Contexte académique Avec la croissance rapide des contenus numérisés, l’importance des signatures numériques dans la vérification d’identité et l’authentification des contenus devient de plus en plus évidente. Cependant, la sécurité et l’intégrité des signatures numériques sont confrontées à des défis majeurs. Pour protéger l’authenticité des signa...