IBISC (Informatique, BioInformatique, Systèmes Complexes)  EA 4526 est le laboratoire STIC de l’Université de Paris Saclay – Université d’Evry, assurant une visibilité dans ce domaine sur le site, répondant aux enjeux du numérique et de l’interdisciplinarité, notamment en Génomique. Il est issu de la fusion de deux laboratoires : le LAMI (UMR 8042) et le LSC (FRE 2494).  La gouvernance du laboratoire est assurée par la direction composée d’un directrice, Samia Bouchafa-Bruneau, et d’un directeur adjoint, Nazim Agoulmine.

Le laboratoire IBISC se compose de 4 équipes (AROB@S, COSMO, IRA2, SIAM) dont les activités se répartissent en deux axes scientifiques STIC & SMART SYSTEM et STIC & VIVANT. Sans couvrir toutes les activités de recherche en leur sein, chacun des axes se focalise sur un domaine applicatif qui est respectivement : Drone &  Véhicule, et Médecine personnalisée et de précision.

 

  • STIC & SMART SYSTEM : Les recherches définies dans cet axe traitent de la conception de systèmes autonomes et intelligents. La notion de système se rapporte à la fois aux flottes de véhicules routiers ou aériens, aux robots, aux logiciels et services distribués et communicants ou aux composants matériels intelligents munis de capteurs interagissant. Ces dispositifs possèdent comme point commun d’être composés d’un grand nombre d’entités en interaction, dotées d’une autonomie de prise de décision tout en coordonnant leurs actions pour réaliser un objectif commun. La conception maitrisée de tels systèmes complexes pose deux questions majeures: l’une relative aux méthodes pour leur conception et l’autre ayant trait à l’optimisation de leur fonctionnement collectif et global, tout en prenant en compte les fluctuations de leur environnement. Elles conduisent à l’exploration de nouvelles approches combinant des méthodes et des théories de différents champs scientifiques : en automatique, algorithmique et méthodes formelles. Les applications se destinent plus particulièrement au domaine Drone et Véhicule.

 

  • STIC & VIVANT : ces recherches interdisciplinaires couvrent un spectre large de problématiques en biologie à différentes échelles du vivant : analyse de données et de signaux biologiques ou biomédicaux,  modélisation des systèmes biologiques, apprentissage de gestes chirurgicaux et assistance à la personne. Les recherches portent sur le développement de cadres théoriques, de méthodes algorithmiques et de plateformes répondant à ces enjeux. Concernant l’analyse des données et la biologie des systèmes, elles s’appuient sur des modèles d’apprentissage statistique, sur l’algorithmique pour la prédiction de structure, ainsi que sur la conception de modèles et méthodes formels pour l’analyse de la dynamique des réseaux. Pour l’apprentissage de gestes chirurgicaux et l’assistance robotique à la personne, nous développons des systèmes couplant des techniques d’analyse de signaux issus de plusieurs capteurs et de prise de décision. Les applications se destinent plus particulièrement au domaine de la médecine personnalisée et de précision.

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Mots-clés

Cut-and-solve method Modelling Dynamical systems Dynamic programming Lyapunov stability QoS Invariant set Virtual reality Linear matrix inequalities Model checking Motorcycle Augmented reality Gene expression Interval analysis Interaction 3D Model-checking Classification Identification LMIs Stability Estimation Human performance Nonlinear control Observers Facility location Pose estimation Computer vision Breast cancer Bi-objective optimization Facial expression recognition Network inference Fuzzy systems Vehicle dynamics Calibration Lyapunov methods Autonomous vehicles Tracking control Neural network 3D interaction techniques Trajectory tracking Approximation algorithms Feature extraction Lane reservation Teleoperation AIDE A LA CONDUITE Virtual Reality LMI Clustering Vehicle lateral dynamics Simulation Complexity Operator-valued kernel Robust control Formation control Image processing Artificial intelligence Tableaux 3D Interaction Cerebral palsy Scheduling Machine learning Game theory Context-awareness Apprentissage automatique 3D interaction Lyapunov theory Deep Learning Makespan Tracking Cloud computing Nonlinear systems Petri nets Augmented Reality Timed automata Heuristic Cloud Computing Deep learning Algorithms Systems biology Réalité virtuelle State estimation Optimization Adaptive fuzzy control Collaboration Clinical gait analysis Adaptation SVM UAV Collision avoidance Adaptive control Modeling Integer programming Haptics Cloud RAN Réalité augmentée Robustness Control Kernel methods Approximation algorithm Neural networks