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 Fanny Pascual , 21 novembre, 2018

Les problèmes d'ordonnancement constituent un domaine important en recherche opérationnelle. Ils traitent de l'affectation de tâches à des machines, et de l'exécution de ces tâches au cours du temps : il s'agit de savoir où - sur quelle machine - et quand commencera chaque tâche. Récemment, des problèmes d'ordonnancement en présence de différents acteurs ont été étudiés. Cependant, très peu de critères d'équité ont été appliqués aux problèmes d'ordonnancement (hormis le critère classique qui consiste à minimiser le coût maximal d'une machine).

Par Cedric Herpson , 20 novembre, 2018

Et si on rendait les tondeuses aussi intelligentes que les voitures ? Aujourd’hui, les véhicules autonomes commencent à nous simplifier la route et à rendre celle-ci plus sûre. Ils sont à même de réaliser des tâches complexes comme le dépassement ou le créneau. Notre projet consiste à créer un module autonome adaptable aux tondeuses automotrices s’appuyant sur les récentes recherches en matière de navigation des véhicules autonomes, de robotique, de reconnaissance d’image ou d’intelligence artificielle.

Par Mathieu Muratet , 16 novembre, 2018

Contexte:
Sorbonne Université est porteuse d’un projet de plateforme de jeux vidéo éducatifs à destination de ses étudiants, prenant la forme d'un portail web. Ce projet inclut également la mise en place de la collection et du traitement des données de jeux à des fins d’études scientifiques et pédagogiques et le développement de premiers jeux qui serviront de démonstrateurs au sein de la plateforme développée. Les jeux développés ont pour vocation a être proposés aux étudiants en septembre 2019 dans une première version fonctionnelle.
 
Objectifs:

Par Pierre-Henri W… , 15 novembre, 2018

L'objectif du stage est d'étudier le rapport entre PRMs et SPNs. Il s'agira dans un premier temps d'étudier précisément le modèle SPN. En particulier, une implémentation des algorithmes principaux est attendu. Dans un second temps, on étudiear les différences, similarités et articulation entre SPNs et PRMs. Le but final étant l'étude de la pertinence d'un modèle hybride, voire d'outils de transformation d'un modèle à l'autre.

Par Olivier Spanjaard , 15 novembre, 2018

Un ensemble d'apprentissage de préférences consiste en la donnée d'un ensemble de vecteurs caractéristiques, décrivant typiquement des individus, et des préférences de ces individus sur un même ensemble d'objets (ouvrages, films, produits technologiques, candidats à une élection, etc.), préférences exprimées sous la forme d'un rangement. Les préférences sont dites <em> structurées </em> si elles s'articulent autour d'une structure commune sur les objets.