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.
Pierre Thomas Froidevaux, Alexandre Blondin-Massé, Chiara Marmo, Jérémy Neveu, Jean Privat, et al.. Travo. 2025, ⟨swh:1:dir:25c53be9cb372dca46dc311c114c9d961127225b;origin=https://gitlab.com/travo-cr/travo;visit=swh:1:snp:5f0faa62d3619f576a8a041c609ac66820f54a80;anchor=swh:1:rev:fd9302aab27cb93dc1ef24b3ab13a3da163564ca⟩. ⟨hal-05030605⟩
Felipe V. Furquim, Daniel Cordeiro, Valentin Dardilhac, Johanne Cohen. Characterizing Strategyproofness Through Score Functions in Voting Mechanisms. 2025. ⟨hal-05040764⟩
Julien Rauch, Damien Rontani, Stéphane Vialle. Data clustering on hybrid classical-quantum NISQ architecture with generative-based variational and parallel algorithms. Journal of Systems Architecture, 2025. ⟨hal-05040633⟩
Guanlin He, Marc Baboulin, Stéphane Vialle. Generating Sparse Matrices for Large-scale Spectral Clustering on a Single GPU. International Journal of Parallel Programming, 2025. ⟨hal-05040711⟩
Marc Baboulin, Oguz Kaya, Theo Mary, Matthieu Robeyns. Numerical stability of tree tensor network operations, and a stable rounding algorithm. 2025. ⟨hal-04996127⟩
Benjamin Hellouin de Menibus, Pacôme Perrotin. Subshifts Defined by Nondeterministic and Alternating Plane-walking Automata. 42nd International Symposium on Theoretical Aspects of Computer Science (STACS 2025), Mar 2025, Iena, Germany. pp.56, ⟨10.4230/LIPIcs.STACS.2025.56⟩. ⟨hal-04951292⟩
Nicolas Atienza, Christophe Labreuche, Johanne Cohen, Michèle Sebag. Provably Safeguarding a Classifier from OOD and Adversarial Samples: an Extreme Value Theory Approach. ICLR 2025 – The Thirteenth International Conference on Learning Representations, Apr 2025, Singapore (SG), Singapore. ⟨hal-04922382⟩
Benjamin Hellouin de Menibus, Mathieu Sablik. Characterisation of sets of limit measures of a cellular automaton iterated on a random configuration. Ergodic Theory and Dynamical Systems, 2016, 38 (2), pp.601-650. ⟨10.1017/etds.2016.46⟩. ⟨hal-01299001⟩
Nathalie Aubrun, Julien Esnay, Mathieu Sablik. Domino Problem Under Horizontal Constraints. STACS 2020 37th International Symposium on Theoretical Aspects of Computer Science, 2020, Montpellier, France. ⟨10.4230/LIPIcs.STACS.2020.26⟩. ⟨hal-02380657⟩
Stijn Cambie, François Dross, Kolja Knauer, Xuan Hoang La, Petru Valicov. Partitions of planar (oriented) graphs into a connected acyclic and an independent set. 2024. ⟨hal-04840861⟩
Jędrzej Hodor, Xuan Hoang La, Piotr Micek, Clément Rambaud. Weak coloring numbers of minor-closed graph classes. ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA25), Jan 2025, New Orleans, United States. pp.3325-3334, ⟨10.1137/1.9781611978322.107⟩. ⟨hal-04819269⟩
Hugo Gabrielidis, Filippo Gatti, Stephane Vialle. Pipeline for Semantic Segmentation of Large Railway Point Clouds. Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2024, Lecture Notes in Computer Science, 15346, Springer Nature Switzerland, pp.167-179, 2025, Lecture Notes in Computer Science, ⟨10.1007/978-3-031-77731-8_16⟩. ⟨hal-04811058⟩
Nathalie Aubrun, Nicolás Bitar. Self-Avoiding Walks on Cayley Graphs Through the Lens of Symbolic Dynamics. The Electronic Journal of Combinatorics, 2024, 31 (4), pp.P4.24. ⟨10.37236/13065⟩. ⟨hal-04807272⟩
Pierre Fraigniaud, Minh Hang Nguyen, AmiArchitectures et modèles pour l'Interaction Paz. Brief Announcement: Agreement Tasks in Fault-Prone Synchronous Networks of Arbitrary Structures. DISC 2024, Oct 2024, Madrid, Spain. ⟨10.4230/LIPIcs.DISC.2024.47⟩. ⟨hal-04799395⟩
Hagit Attiya, Pierre Fraigniaud, AmiArchitectures et modèles pour l'Interaction Paz, Sergio Rajsbaum. Brief Announcement: Solvability of Three-Process General Tasks. DISC 2024, Oct 2024, Madrid, Spain. ⟨10.4230/LIPIcs.DISC.2024.42⟩. ⟨hal-04799398⟩
Leyla Biabani, AmiArchitectures et modèles pour l'Interaction Paz. k-Center Clustering in Distributed Models. SIROCCO 2024, May 2024, Vietri sul Mare, Italy. pp.83-100, ⟨10.1007/978-3-031-60603-8_5⟩. ⟨hal-04799381⟩