Projet ANR ESSL

1 janvier 2023

L’apprentissage auto-supervisé (Self-Supervised Learning ou SSL) a émergé récemment comme une méthode d’intelligence artificielle (IA) incroyablement prometteuse. Grâce à cette méthode, les colossales masses de données non annotées qui sont accessibles peuvent être utilisées par des systèmes d’IA pour dépasser les performances connues jusque-là. En particulier, le domaine du traitement automatique de la parole (TAP) se voit rapidement transformé par l’arrivée du SSL grâce, notamment, aux investissements industriels massifs et l’explosion des données, tous deux mis à disposition par une poignée d’entreprises. Plus d'infos

Projet ANR TRADEF

31 décembre 2022

La guerre de 4ème génération (4GW) est connue comme étant la guerre de l’information impliquant des populations non nécessairement militaires. Elle est menée par des groupes nationaux ou transnationaux qui suivent des idéologies fondées sur des convictions culturelles, sur la religion, sur les intérêts économiques ou politiques avec comme objectif de semer le chaos dans un endroit visé du monde. Plus d'infos

Projet H2020 SELMA

1 janvier 2021

Former les modèles d’apprentissage automatique à effectuer des tâches en langage naturel

Internet contient de vastes quantités de données et d’informations, écrites et audiovisuelles, et dans de nombreuses langues différentes. Il est de plus en plus nécessaire de tirer profit de cette ressource largement inexploitée. Le projet SELMA, financé par l’UE, s’intéressera à l’ingestion et la surveillance de grandes quantités de données. Le projet formera systématiquement des modèles d’apprentissage automatique à effectuer des tâches en langage naturel et utilisera ces modèles pour surveiller les flux de données, dans le but d’améliorer la surveillance des médias multilingues et la production de contenus d’actualité. À terme, le projet permettra de faire progresser les techniques de pointe en matière de modélisation du langage, de traduction automatique et de reconnaissance et synthèse de la parole. Plus d'infos

Projet ANR DEEP-PRIVACY

1 janvier 2019

Le projet concerne le développement d’approches distribuées, personnalisées et préservant la vie privée pour la reconnaissance de la parole. Nous proposons une approche dans laquelle le terminal de chaque utilisateur exécute localement des calculs privés et ne partage pas ses données vocales brutes, alors que certains calculs inter-utilisateurs (telles que l’enrichissement de modèles) sont réalisés sur un serveur ou un réseau peer-to-peer, avec des données vocales partagées après anonymisation. Plus d'infos