Thématiques de recherche

Le L3i (Laboratoire Informatique, Image et Interaction) de La Rochelle Université développe une recherche innovante autour de la gestion intelligente et interactive des contenus numériques, en intégrant les enjeux liés à l’homme, la société et l’environnement. Son projet scientifique s’inscrit pleinement dans la dynamique de l’Institut Littoral Urbain Durable Intelligent (LUDI), qui vise à répondre aux défis sociétaux contemporains, notamment la transition numérique, environnementale et énergétique.

Une approche systémique et interdisciplinaire

Le L3i adopte une vision transversale de la recherche, en combinant des compétences variées en informatique, intelligence artificielle, traitement des images, interaction homme-machine, et gestion des connaissances. Cette approche permet d’aborder des problématiques complexes, en collaboration avec d’autres disciplines (sciences de l’environnement, sciences humaines et sociales, droit, gestion, etc.).

Le L3I est ainsi structuré en trois équipes :

• Images et Contenus (IC) développe des recherches autour du traitement des images et de la gestion des contenus (Documents numériques et numérisés ainsi que de contenus hétérogènes et multi-modaux). Elle s’intéresse plus spécifiquement à l’analyse d'images et de séquences d'image, au traitement automatique des langues, à l’analyse du son ; l’extraction, indexation, classification, fouille, recherche d’information ; l’intelligence artificielle appliquée à l’image, au texte et au son ; Le pilotage et dronification de plateforme marines autonomes ; Les capteurs et la transmission des données en environnements contraints (ex. propagation du signal en environnement littoral).
• Dynamiques des Systèmes et Adaptativité (eAdapt) développe des recherches permettant d’améliorer les capacités d’adaptation au sens large des systèmes, systèmes logiciels d’une part et systèmes réseaux d’autre part. Ainsi, le but, d’un côté, est l’amélioration des conditions d’accès et de gestion des contenus numériques dans les systèmes complexes auto-adaptatifs interagissant avec des humains via l’extraction de trajectoires et l’identification de comportements dans ces systèmes mais aussi le pilotage et la prise de décisions en leur sein. De l’autre côté, le but est d’optimiser les systèmes complexes mis en réseau (aspects réseaux IoT et calculs décentralisés en mode Edge) et la protection des données issus de ceux-ci.
• Modèles et Connaissances (MC) développe des recherches autour de la représentation des connaissances et des traitements de haut niveau associés. Cette représentation peut être ou bien réalisée via des modèles formels pour la fouille et l’analyse de données (réseaux complexes, analyse formelle des concepts, modèles situationnels, apprentissage par renforcement et machine learning incrémental) ou des modèles ontologiques pour la représentation de l’information et les raisonnements associés (modèles et données spatio-temporelles, intégration de données par les modèles)