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 muDialBot

1 janvier 2021

Dans muDialBot, notre ambition est d’incorporer pro-activement des traits de comportements humains dans la communication parlée humain-robot. Nous projetons d’atteindre une nouvelle étape de l’exploitation de l’information riche fournie par les flux de données audio et visuelles venant des humains. En particulier en extraire des événements verbaux et non-verbaux devra permettre d’accroître les capacités de décision des robots afin de gérer les tours de parole plus naturellement et aussi de pouvoir basculer d’interactions de groupe à des dialogues en face-à-face selon la situation. Plus d'infos

Projet H2020 ESPERANTO

1 janvier 2021

Les technologies de traitement de la parole sont cruciales pour de nombreuses applications commerciales. Le projet ESPERANTO, financé par l’UE, vise à rendre la prochaine génération d’algorithmes d’IA utilisés dans les applications de traitement de la parole plus accessibles. Plus d'infos

Projet ANR AISSPER

1 janvier 2020

AISSPER vise à développer de nouveaux modèles sémantiques au niveau de la phrase et au niveau de la conversation pour l’extraction d’information pertinente depuis des documents parlés. Plus précisément, AISSPER développera de nouveaux mécanismes d’attention neuronaux pour améliorer les systèmes SLU neuronaux de bout en bout au niveau de la phrase et au niveau du document. Plus d'infos

Projet ANR DéCoMaP

1 septembre 2019

L’ouverture massive des données publiques recouvre une importance économique et sociétale considérable. C’est en particulier vrai des données des marchés publics, aujourd’hui disponibles, et sur lesquelles est fondé l’espoir de découvrir et de combattre les phénomènes de fraudes et de corruption qui y sont malheureusement massivement présents ; et ce en permettant de mettre en lumière les informations critiques et de développer des outils améliorant l’efficacité du droit. Alliant Informatique, Économie et Droit, DéCoMap vise ainsi à collecter, traiter et analyser ces données relatives aux marchés publics français, afin d’élaborer des outils de détection automatique des risques de corruption et de fraude et de proposer une grille d’analyse normative mettant en évidence les principaux facteurs de risques que le législateur devrait identifier et sur lesquels les autorités de contrôle devraient porter leur attention. Plus d'infos

Projet ANR VoicePersonae

1 février 2019

Grâce aux avancées récentes en traitement automatique de la parole et du langage, les humains sont de plus en plus fréquemment en position d’interagir par la voix avec des agents artificiels intelligents. Le nombre d’applications utilisant ainsi la voix est en forte expansion et ce mode d’interaction est de plus en plus accepté. De nos jours, les systèmes vocaux peuvent proposer des messages synthétisés d’une telle qualité qu’il est difficile de les discerner de messages enregistrés par un humain. Ils sont également capables de comprendre des requêtes exprimées en langage naturel, toutefois en restant dans leur cadre applicatif précis. Enfin, ces systèmes reconnaissent ou identifient fréquemment leurs utilisateurs par leur voix. Plus d'infos

Projet ANR ROBOVOX

1 février 2019

Ce projet est dédié à l’identification vocale robuste pour les robots de sécurité mobiles et propose des solutions intégrant des modalités d’appoint à la reconnaissance de la voix, tirant partie du contexte d’interaction homme-robot. 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

1 2