Laboratoire d’accueil : LIUM, équipe LST, https://lium.univ-lemans.fr/lium/lst/ Partenaire industriel : SNCF Innovation Recherche Site : Le Mans Encadrement : Nicolas Dugué (LIUM) Co-encadrement : Nathalie Camelin (LIUM), Luce Lefeuvre (SNCF) Durée : Contrat post-doctoral d’un an, dès que possible Contexte Le LIUM termine actuellement un projet de collaboration avec la Direction Innovation et Recherche de […]
Analyse fine d’opinions dans des corpus de satisfaction clients (ASSC)Date : 10/2019 – 02/2023Financement : AutresAppel : MMAPartenaires : MMA (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/asscLIUM Participant(s) : Nathalie CamelinNicolas DuguéSylvain MeignierRémi BouvetMohamed EttalebLe groupe MMA (Mutuelles du Mans Assurances), premier acteur de l’assurance en IARD sur le territoire français, est très investi dans l’analyse des parcours clients. […]
Polysemic Embeddings for Industry (PolysEmY)Date : 01/2020 – 07/2021Financement : RFI AltanStic 2020Appel : Partenaires : SNCF (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/polysemyLIUM Participant(s) : Nathalie CamelinNicolas DuguéJane WottawaGaëtan CaillautLes ressources lexicales de la documentation technique SNCF sont le témoignage de la richesse et des spécificités du vocabulaire métier utilisé au sein d’entreprises telles que SNCF. Ce vocabulaire […]
Clustering et Classification sur un Corpus en Langue de Spécialité (C3LS)Date : 11/2017 – 10/2019Financement : AutresAppel : SNCFPartenaires : SNCF (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/c3lsLIUM Participant(s) : Nathalie CamelinNicolas DuguéLe groupe SNCF connaît actuellement une transformation digitale et se tourne de plus en plus vers des technologies susceptibles de faire appel à de l’intelligence artificielle appliquée […]
Outils Neuronaux End-to-End pour la TRAduction des Communications (ON-TRAC)Date : 01/2019 – 03/2023Financement : ANRAppel : GenericPartenaires : LIA (Avignon) (France), LIG (Grenoble) (France), Airbus (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/on-trac/LIUM Participant(s) : Fethi BougaresAntoine LaurentAnthony LarcherLoïc BarraultLe projet ON-TRAC propose de changer radicalement les architectures utilisées en traduction de parole actuellement. Il s’appuie sur les modèles neuronaux […]
Soutenance de thèse, Alexis Conneau Titre : Apprentissage et applications de représentations distribuées multilingues. Composition du jury : Claire Gardent, Directrice de Recherche Première Classe au CNRS/LORIO, Rapporteure François Yvon Professeur des Universités à l’Université d’Orsay, Rapporteur Yann Lecun, Professeur à New York University et Facebook AI Research, Examinateur Chris Dyer Research Scientist at Google […]
DEEP-PRIVACYDate : 01/2019 – 12/2022Financement : ANRAppel : genericPartenaires : Multispeech (France), LIA (France), Magnet (France)URL : https://lium.univ-lemans.fr/deep-privacy/LIUM Participant(s) : Anthony LarcherAntoine LaurentMarie TahonPierre ChampionDEEP-PRIVACY propose un nouveau paradigme basé sur une approche distribuée, personnalisée et respectueuse de la vie privée pour le traitement de la parole, se focalisant sur les algorithmes d’apprentissage automatique pour […]
Soutenance de thèse, Edwin Simonnet Date : 12/02/2019 Heure : 13h00 Lieu : amphithéâtre, bâtiment IC2, LIUM, Université du Mans Titre : Réseaux de neurones profonds appliqués à la compréhension de la parole Composition du jury : Rapporteurs : – Mme Sophie Rosset – M. Frédéric Béchet Examinateurs : – M. Marco Dinarelli – M. […]
Soutenance HDR, Anthony Larcher Titre : Modèles acoustiques pour la reconnaissance du locuteur. Composition du jury : Monsieur BARRAS Claude, Maître de Conférences HDR à LIMSI, Paris Monsieur GRAVIER Guillaume, Directeur de recherches à l’IRISA/CNRS, Rennes Monsieur BONASTRE Jean-François, Professeur à l’Université d’Avignon et des Pays de Vaucluse Monsieur JOUVET Denis, Directeur de […]
Autonomous lifelong learning intelligent systems Débuté le : 01/09/2018Doctorant : Yevhenii ProkopaloDirecteur(s) de Thèse : Anthony LarcherCo-encadrant(s) de Thèse : Loic BarraultFinancement : Chist-ERAL’objectif du projet ALLIES est d’encourager et de démontrer le développement de systèmes autonomes, capables de maintenir une performance durable dans le temps selon un scénario d’apprentissage donné. Un scénario d’apprentissage définit […]
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