Ent?te

Recherche

Apprentissage

Responsable: Rémi Gilleron

Cette action a son origine dans un groupe d'apprentissage automatique GRAppA de l'université de Lille 3. Ce groupe a essaimé en plusieurs équipes pour lesquelles l'apprentissage reste un thème majeur. Les thèmes de recherche principaux se placent dans le cadre de l'apprentissage statistique et sont : l'apprentissage séquentiel où est pris en compte l'évolution temporelle, l'apprentissage en environnement incertain avec l'apprentissage par renforcement et les algorithmes de bandits, l'apprentissage pour les données structurées telles que arbres et graphes. Les applications principales concernent les jeux sur ordinateur, la fouille de masse de données, les algorithmes de recommandation entre autres. L'action a pour objectif d'ouvrir les spécialistes de l'apprentissage vers d'autres équipes qui sont utilisatrices des méthodes et algorithmes. En particulier, sont visées les images 3D et les applications à la biologie et aux sciences du vivant.

Les équipes

Mostrare : MOdèles de STRuctures ARborescentes, apprentissage et Extraction d'information
Sequel : Sequential Learning
Bonsai : Algorithms for large-scale sequence analysis
SMAC : Systèmes Multi-Agents et Comportements
FOX-MIIRE : Fouille et indexation de dOcuments compleXes et multimedia, Multimédia, Images, Indexation, REconnaissance

Biologie Informatique

Responsable: Hélène Touzet

La modélisation du vivant est une priorité scientifique du LIFL qui associe plusieurs équipes de recherche : Bonsai, Calcul formel, BioComputing et Dolphin.

Le champ thématique est large allant de l'analyse de séquences pour l'annotation des génomes, à la biologie systémique, la biologie synthétique en passant par le docking moléculaire et la protéomique. Ces travaux reposent sur une palette de compétences complémentaires issues de l'algorithmique discrète, de l'optimisation combinatoire, du calcul haute performance, du calcul formel, de la modélisation stochastique, des systèmes concurrents...

Cette action est par nature ouverte sur la pluridisciplinarité. Elle s'inscrit dans le PPF Bio-informatique de l'Université Lille 1, piloté par le LIFL et qui rassemble en outre 7 laboratoires de biologie avec lesquels le LIFL entretient des collaborations structurantes.

Les équipes

Bonsai : Algorithms for large-scale sequence analysis
Dolphin : Optimisation multi-critère parallèle coopérative
Calcul Formel : Calcul Formel
BioComputing : Programming Languages for Biological Modeling and Simulation

Calcul Hautes Performances

Responsable: Nouredine Melab, Mathieu Giraud

Le calcul parallèle distribué occupe une place importante dans les activités de recherche du LIFL. Développée au laboratoire depuis plus de 20 ans, cette thématique transversale à plusieurs équipes a évolué ces dernières années vers les grilles de calcul et plus récemment vers le calcul parallèle sur accélérateurs graphiques. Favorisé par la mise en place en 2005 du site lillois de la grille nationale Grid’5000 (intégrant maintenant des GPU) et l’installation en 2010 d’un nœud de la grille européenne EGI, une dynamique s’est créée autour du calcul sur grilles et GPU en lien avec les actions INRIA Aladdin-G5K et Hemera, France Grilles et la maison de la simulation. Cette dynamique est favorisée également par l'organisation du potentiel de l'Université Lille 1 autour du calcul intensif à travers le PPF « Calcul Scientifique Intensif » (2010-2013) et le Master international pluridisciplinaire en calcul scientifique (démarré en 2010).
Dans ce contexte, le LIFL a inscrit dans son quadriennal 2010-2013 une action transversale « Calcul Haute Performance ». Les objectifs de cette action sont :

Mener une réflexion collaborative et échanger sur les défis communs à travers des retours d’expériences au sein de groupes de travail (ex. GPGPU), à travers des projets communs (BQR, …), etc.
Mutualiser et coordonner l’acquisition des moyens de calcul du laboratoire en appui du CRI de Lille 1 (http://calcul-wiki.univ-lille1.fr)
Assurer une animation scientifique à travers l’organisation de séminaires (ex. journées CIGIL) et journées scientifiques, des écoles et des formations spécifiques à destination des chercheurs notamment les doctorants

Les équipes

DART : Dynamic Adaptativity and Real-Time
Shacra : Simulation in Healthcare for Advanced Medical ApplicatioNs
MINT : Méthodes et outils pour l'Interaction à gestes
Sequel : Sequential Learning
MAP : Méthodologie et Algorithmique Parallèles pour le calcul scientifique
Dolphin : Optimisation multi-critère parallèle coopérative
Bonsai : Algorithms for large-scale sequence analysis

Ingénierie Dirigée par les Modèles

Responsable: Laurence Duchien

La thématique Ingénierie Dirigée par les Modèles au LIFL trouve son origine dans l'équipe GOAL au début des années 90 avec des travaux sur des approches multi-vues lors de la conception de logiciel. Cette thématique s'est depuis développée tant du point de vue des objets de recherche que des outils d'accompagnement de ces objets. L'action est composée des équipes ADAM, Cocoa, DaRT, NOCE et RMoD. Plusieurs thématiques sont abordées comme l'adaptabilité, la réutilisabilité des modèles, la maintenance et la modularité, ainsi que l'étude de l'ingénierie dirigée par les modèles pour différents domaines applicatifs tels que les systèmes et les IHM.

L'objectif de cette action est de permettre un partage de connaissances entre les équipes et de faire émerger de nouvelles synergies de recherche. L'action se développe en accord avec les thématiques du Campus Intelligence Ambiante et les projets pluridisciplinaires de la région. Elle est une continuité locale de l'action transverse IDM des GDR CNRS GPL, ASR et I3 à laquelle les équipes citées participent. Un séminaire commun a lieu régulièrement, la mise en commun d'outils est encouragée et des actions sont proposées au niveau national par le groupe.

Les équipes

ADAM : Adaptive Distributed Applications and Middleware
Cocoa : Composition de modèles pour l'ingénierie logicielle
DART : Dynamic Adaptativity and Real-Time
NOCE : Nouveaux Outils pour La Coopération et l'Education
RMOD : Analyses et construction de langage pour l'évolution d'applications orientées objet