AAC

Algorithmes, Apprentissage et Calcul

L’algorithmique et le calcul touchent à tous les aspects théoriques et pratiques, logiciels et matériels de l’informatique. Depuis une décennie, l’intelligence artificielle et l’apprentissage s’intéressent à la conception automatique d’algorithmes et de processus de calcul, guidée par les données, l’expert, l’utilisateur et/ou l’environnement.

Les principaux axes de recherche du département concernent les modèles de calcul et leur robustesse (du calcul haute performance au calcul quantique en passant par les réseaux neuronaux et les algorithmes répartis), les architectures de traitement (graphes, traitement distribué, synchrone ou asynchrone), et les méthodes (e.g., optimisation continue, combinatoire, stochastique ; apprentissage statistique et théorie de l’information). Par construction, ces axes de recherche font l’objet de collaborations avec les autres départements, en particulier Science des Données et Mécanique des Fluides-Énergétique. L’analyse et la conception des modèles et des processus font une large part aux approches mathématiques (du discret et du continu, en passant par les probabilités, les statistiques et la combinatoire) et de la physique statistique (en particulier sur les phénomènes de transition de phase des systèmes complexes), en lien avec les équipes du LMO et du CMAP (Maths et Maths. Appli), de l’IJCLab (Physique), du L2S (Traitement de Signal), ainsi qu’avec le LIX et le LMF (Méthodes formelles).

Les domaines d’applications comprennent le calcul scientifique (e.g., algèbre linéaire, calcul tensoriel, optimisation numérique, systèmes dynamiques, simulation d’algorithmes quantiques, mathématiques et physique computationnelles, systèmes d’équations différentielles), le calcul distribué (e.g., cloud, ordonnancement, monnaie virtuelle, informatique ubiquitaire, robots autonomes, circuits micro-biologiques), et l’analyse des données.

Coordination

Equipes de recherche du département

Actualités

Dernières publications

  • Pré-publication, Document de travail

    Pierre Béaur, Benjamin Hellouin de Menibus. Sturmian and infinitely desubstitutable words accepted by an ω-automaton. 2023. ⟨hal-04034705⟩

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  • Pré-publication, Document de travail

    Cesar Ceballos, Viviane Pons. The s-weak order and s-permutahedra I: combinatorics and lattice structure. 2023. ⟨hal-04024015⟩

    GALaC

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  • Pré-publication, Document de travail

    Benjamin Hellouin de Menibus, Victor H Lutfalla, Camille Noûs. The Domino problem is undecidable on every rhombus subshift. 2023. ⟨hal-04004801⟩

    GALaC

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  • Communication dans un congrès

    Vincent Pilaud, Viviane Pons, Daniel Tamayo Jiménez. Permutree sorting. FPSAC 2021 – 33rd International Conference on Formal Power Series and Algebraic Combinatorics, Jan 2022, Ramat Gan, Israel. pp.#31. ⟨hal-03451389⟩

    GALaC

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  • Thèse

    Charbel Toumieh. Single and multi-agent motion planning for multirotors at high speeds. Robotics [cs.RO]. Université Paris-Saclay, 2022. English. ⟨NNT : 2022UPASG072⟩. ⟨tel-03993261⟩

    ParSys

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  • Article dans une revue

    Marc Baboulin, Luc Giraud, Serge Gratton, Julien Langou. Parallel Tools for Solving Incremental Dense Least Squares Problems: Application to Space Geodesy. Journal of Algorithms & Computational Technology, 2009, 3 (1), pp.117-133. ⟨10.1260/174830109787186541⟩. ⟨hal-03973310⟩

    ParSys

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  • Communication dans un congrès

    Jihong Yu, Lin Chen. Stability Analysis of Frame Slotted Aloha Protocol. IWQoS, Jun 2015, Portland, United States. ⟨hal-01418476⟩

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  • Communication dans un congrès

    Kehao Wang, Lin Chen, Jihong Yu. On Optimality of Myopic Policy in multichannel Opportunistic Access. ICC, May 2016, Kuala Lumpur, Malaysia. ⟨hal-01418466⟩

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  • Communication dans un congrès

    Ahmad Abdelfattah, Marc Baboulin, Veselin Dobrev, Jack J Dongarra, Christopher Earl, et al.. High-performance Tensor Contractions for GPUs. International Conference on Computational Science 2016 (ICCS 2016), Jun 2016, San Diego, CA, United States. pp.108-118, ⟨10.1016/j.procs.2016.05.302⟩. ⟨hal-01409251⟩

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  • Communication dans un congrès

    Cheng-Yu Han, Alain Lambert, Michel Kieffer. Guaranteed confidence region characterization for source localization using LSCR. Summer Workshop on Interval Methods, Jun 2016, Lyon, France. ⟨hal-01801592⟩

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