Liste de nos séminaires

(ordre anti-chronologique)


Séminaire DAPA du 6 / 1 / 2011 à 14h

Fouille visuelle de données complexes en réalité virtuelle

Gilles Venturini


Université François Rabelais de Tours

Lieu : (à venir)

L'objectif de cet exposé est de donner un aperçu des travaux menés dans notre équipe en ce qui concerne la fouille visuelle de données en réalité virtuelle. Une vue d'ensemble sur la problématique des interfaces visuelles entre l'expert du domaine et ses données est d'abord proposée. Les trois projets communs de l'équipe servent ensuite d'illustration pour montrer les apports et les inconvénients des méthodes visuelles et interactives. Le premier projet (VRMiner) concerne l'exploration interactive de données pouvant être complexes (données classiques avec des images, textes, ...) ou encore des données temporelles ou bien des cubes de données OLAP. Le deuxième projet (VirtualSkinLAB) concerne la fouille d'images stéréoscopiques, avec toute la chaîne de traitement nécessaire (acquisition, calibration de caméras, mise en correspondance sur GPU, visualisation stéréoscopique, exploration interactive). Le troisième projet (FIBRATLAS) concerne l'acquisition au Laser des fibres blanches de cerveaux humains en cours de dissection, ainsi que la visualisation stéréoscopique et l'exploration des surfaces acquises, dans le but de construire un atlas de ces fibres.


Séminaire DAPA du 16 / 12 / 2010 à 9h30

L'apprentissage de l'apprentissage chez le jeune enfant

Jacques Pitrat


LIP6

Lieu : 25-26/105

La revue Cognitive Science a publié en septembre 2010 un numéro spécial sur la façon dont les jeunes enfants créent ou améliorent leur capacité d'apprentissage dans des domaines comme la perception visuelle ou le langage. Dans une première étape, un autre numéro spécial de ce même journal, paru en janvier 1990, avait montré qu'un bon ensemble de contraintes permet d'apprendre efficacement. Cela a conduit à réaliser de nombreuses expériences sur l'apprentissage des enfants ; cela a aussi amené des chercheurs à faire d'autres expériences pour passer à l'étape suivante : comment ces ensembles de contraintes sont-ils acquis, ce qui conduit alors à apprendre à apprendre. Certaines de ces contraintes sont innées, mais ces nouvelles études montrent que souvent l'enfant les découvre progressivement au cours de son développement cognitif.
Ces travaux ne relèvent pas directement de l'IA, mais ils devraient intéresser tout chercheur en IA qui peut ainsi s'inspirer des mécanismes utilisés par le plus grand expert en apprentissage : le jeune enfant.
Je parlerai plus particulièrement de quatre papiers de ce numéro. Ils portent sur l'apprentissage de contraintes pour la perception visuelle, pour construire des modèles causaux, pour trouver des catégories perceptuelles, et enfin pour établir un module géométrique.