Stage

Les responsables des stages sont Aurélie Beynier et Thibaut Lust.
La durée des stages est de 5 mois minimum et 6 mois maximum. Les soutenances des stages ont lieu en septembre.
Propositions de stages de M2.

Par Pierre-Henri W… , 4 décembre, 2018

Active Collaborative Filtering using Bayesian Networks

Collaborative filtering (CF) is a class of methods to produce personalized recommendations that have obtained wides-
pread adoption in electronic commerce websites. While the most popular methods are based on matrix factorization,
recently Langseth and Nielsen (2012) have provided a probabilistic method for collaborative filtering, offering the
advantage of measuring the uncertainty with respect to the acquired model.

Par ai2d , 1 décembre, 2018

HIT-EE : un algorithme ultra-léger d'apprentissage distribué en ligne pour la robotique en essaim

On parle de robotique en essaim dès lors que l'on considère un groupe compris de nombreux (typiquement >100) robots aux capacités de communication et de calcul limitées. L'objectif est alors de programmer les robots individuellement afin qu'ils réalisent collectivement un comportement souhaité. On fait alors face à un problème de grande difficulté, puisque le résultat entre les multiples interactions entre robots et l'environnement est très difficile à prévoir.

Par ai2d , 1 décembre, 2018

matière active et robotique en essaim: exploration du lien entre calcul morphologique et comportements collectifs

En robotique en essaim, la démonstration de comportements collectifs repose essentiellement sur la programmation logicielle des comportements des robots, les spécificités physiques des robots étant considérées comme des contraintes fixées au préalable. Pourtant, les travaux récents en physique dans le domaine de la matière active montrent que la morphologie des particules considérées permet déjà d'obtenir des comportements d'auto-organisation avec une capacité de calcul nulle (pour peu que les particules soient auto-propulsées).

Par Pierre Fouilhoux , 30 novembre, 2018

Routing and staff planning for home services

The research pursued by the internship will concern the development of new models and
original solution methods for the tactical and operational planning of home services. The
research work is driven by important applications in healthcare but could also be extended
to maintenance services. The models will include complex constraints as: integrated staff
planning and vehicle routing, resource synchronization, time windows, regularity,
consistency, equity. Considering these constraints in vehicle routing problems is relatively