PFIA (Plate-Forme Intelligence Artificielle) s'est tenu à Saint-Etienne (France) du 27 juin au 1er juillet. Cet événement porte sur l'IA (Intelligence Artificielle) et ses utilisations dans différents domaines. Cette année, Berger-Levrault était l'un des principaux sponsors de l'événement, et six membres de notre équipe étaient présents pour partager leurs travaux dans les différentes conférences.
Elodie Toufaili, doctorante qui mène une thèse sur la maintenance prédictive intitulée : "Définition d'une plateforme d'aide à la décision pour la maintenance", a participé à la journée IoT (Internet of Things), AI où elle a eu l'occasion de présenter publiquement son travail pour la première fois. Les présentations auxquelles elle a assisté lui ont donné de nouvelles idées et des pistes à suivre dans son travail.
Hamza Safri, étudiant en doctorat travaillant sur le thème "L'apprentissage fédéré pour la maintenance prédictive", a présenté ses travaux sur le Federated Learning Framework for IoT. Les échanges sur son travail ont principalement porté sur les verrous liés aux contraintes IoT.
Kevin Ducharlet, doctorant qui est dans sa troisième année de thèse a fait une présentation sur son état de l'art : "Détection d'anomalies dans un flux de données". Lors de la conférence RJCIA (Rencontres des Jeunes chercheurs en Intelligence Artificielle), il a décrit plusieurs types de méthodes existantes et a ouvert de nouvelles pistes de recherche à suivre.
Dr. Younes Zegaoui qui travaille sur la "Détection d'objets urbains dans les points de nuages LiDAR" a présenté la contribution principale de son travail de thèse à la conférence CNIA (Conférence Nationale en Intelligence Artificielle). Il a également présenté son travail en collaboration avec le Dr. Mehdi Kandi au sujet de BL.IDP à la conférence APIA (Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle).
Dr. Mehdi Kandi a présenté BL.IDP et les méthodes utilisées pour extraire automatiquement des informations de documents administratifs non structurés tels que des PDF ou des images. Les méthodes présentées sont basées sur des modèles IA (Faster RCNN et Triplet-loss) et des approches d'apprentissage Few-Shot.
Enfin, Dr. Mokhtar Boumedyen Billami présenté les avancées de nos recherches sur les problématiques liées à la recherche d'information sémantique (BL.DEESSE), aux contrôles automatiques des documents (BL.IDP), à la gestion et à la facilité d'assistance (BL.Assistant) et à la création d'une plateforme d'intermédiation entre la ville et ses citoyens (BL.Conecta) pendant la conférence de l'APIA.
En conclusion, PFIA 2022 a été une excellente occasion pour les membres de notre équipe de partager leurs travaux et de recevoir des aretours d'autres experts dans leurs domaines respectifs. Des questions pertinentes ont été posées sur les présentations et le fait de partager les problématiques rencontrées dans nos projets nous a permis d'ouvrir de nouvelles pistes à suivre dans nos recherches. Ce fut également une excellente occasion d'en apprendre davantage sur plusieurs sujets liés à l'IA, tels que l'éthique, l'interprétabilité, l'explicabilité, etc.
