Hervé Debar, Télécom SudParis – Institut Mines-Télécom et Olivier Levillain, Télécom SudParis – Institut Mines-Télécom À l’origine, la cryptographie a pour but de permettre à deux intervenants (traditionnellement dénommés Alice et Bob) d’échanger des messages sans qu’un autre intervenant (traditionnellement appelé Ève) puisse en prendre connaissance. Alice et Bob vont …
+En route vers une mobilité urbaine plus équitable, grâce à l’intelligence artificielle
La voiture individuelle constitue une source majeure de pollution. Mais comment se passer de son véhicule personnel lorsqu’on habite loin d’un centre-ville, dans une zone peu desservie par les transports en commun ? Andrea Araldo, chercheur à Télécom SudParis, mène un projet de recherche visant à repenser l’accessibilité des métropoles, en …
+Interprétation, responsabilité et robustesse dans le machine learning
De nos jours, la science des données, le machine learning, les solutions basées sur l’intelligence artificielle intégrées dans les secteurs de l’industrie, de l’économie et de la santé, se trouvant dans les appareils qui nous entourent, font partie de nos vies. Et comme les décisions qu’ils prennent sont de plus …
+Simulation numérique : des applications, de la médecine à l’énergie
À Mines Saint-Étienne, Yann Gavet utilise la simulation d’images afin d’étudier les caractéristiques d’un objet. Une méthode plus économe en temps et en coût qui permet de s’affranchir de mesures expérimentales. Ce domaine, à la frontière entre les mathématiques, l’informatique et l’algorithmique, sert à des applications variées allant du médical …
+Éclairer la boite noire des algorithmes
Ces dernières décennies, les algorithmes sont devenus de plus en plus complexes, notamment par le déploiement des architectures de type deep learning. Cela s’est accompagné d’une difficulté croissante à expliquer leur fonctionnement interne, qui est devenu un enjeu important, tant au niveau juridique que sociologique. Winston Maxwell, chercheur en droit et …
+Faire comprendre aux algorithmes de quoi nous parlons
Le langage humain contient différents types d’informations. Nous les comprenons de manière inconsciente, mais les expliquer de manière systématique est beaucoup plus difficile. Pour une machine aussi. La chaire du projet NoRDF « Modeling and extracting complex information from natural language » cherche à résoudre cette problématique : comment apprendre aux algorithmes à …
+PERFUME : un parfum de coopération pour les réseaux du futur
Arrivé à terme fin 2020, le projet ERC PERFUME dirigé par David Gesbert, chercheur à EURECOM, a abouti au développement d’algorithmes permettant des prises de décisions locales au sein du réseau mobile. Testés sur des drones autonomes, ces travaux répondent en particulier aux besoins de la robotique connectée dans le …
+Comment fonctionne l’algorithme de recommandation de YouTube ? Ou comment j’ai découvert le rap hardcore
Victor Charpenay, Mines Saint-Étienne – Institut Mines-Télécom, chercheur au LIMOS (UMR CNRS 6158) YouTube, comme la plupart des plates-formes numériques mondiales, est un « serveur-sirène ». Elle est en effet capable de capter notre attention et de la conserver, jalousement, au point de ne plus naviguer nulle part ailleurs sur …
+Police numérique, une révolution sous surveillance ?
Cet ouvrage publié aux Presses des Mines dresse un inventaire des innovations et stratégies de développement de technologies de sécurité en France et à l’étranger. Nourri par une cinquantaine d’entretiens avec des experts, des praticiens et des associations du monde de la sécurité, il esquisse une voie pour réconcilier citoyen, …
+Réseaux sociaux : le sexisme ordinaire des algorithmes publicitaires
Les algorithmes publicitaires des réseaux sociaux peuvent conduire à des situations paradoxales, où des messages destinés aux femmes sont majoritairement diffusés auprès des hommes. C’est le résultat de recherches successives menées par Grazia Cecere à Institut Mines-Télécom Business School, en partenariat avec EPITECH, l’Université Paris-Saclay et l’école de management du …
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