Le laboratoire ICube regroupe 17 équipes réparties en 4 départements :
Les recherches menées couvrent à la fois des approches fondamentales et appliquées, avec des enjeux scientifiques et technologiques importants.
Développe des modèles géométriques efficaces, prenant en compte la nature variée des données considérées pour concevoir, reproduire la forme, l'apparence et le mouvement des objets 3D afin de les visualiser, les simuler et d'interagir avec eux de manière précise dans des environnements virtuels.
informatique graphique, modélisation géométrique, spécification et preuves, rendu et visualisation, simulation et interaction, réalité virtuelle
L’équipe Réseaux du laboratoire ICube se positionne au cœur de la recherche sur les réseaux informatiques, avec une expertise forte allant de l’expérimental à la conception d’algorithmes distribués et de protocoles réseau.
objets connectés, réseaux de communication, protocoles réseau, efficacité énergétique, tolérance aux fautes, algorithmes distribués, réseaux cellulaires, réseaux programmables
L’équipe se concentre sur le développement, l’adaptation et l’extension de techniques de parallélisation et d’optimisation automatiques et semi-automatiques, ainsi que sur des méthodes de preuve et de certification, afin d’accélérer les applications en utilisant efficacement les plates-formes matérielles multiprocesseurs et multicœurs actuelles et futures.
calcul parallèle, optimisation de programme, compilation, analyse dynamique et statique, transformation de code, modélisation polyédrique, vérification
L’équipe SDC développe des méthodes fondamentales en apprentissage automatique et modélisation des connaissances, tout en explorant leur application à des données complexes issues de l’environnement, de l’industrie, des sciences humaines et de la santé.
apprentissage automatique, modélisation et représentation des connaissances, fouille de données, deep learning, approches neurosymboliques, explicabilité, données multimodales, données spatio-temporelles, télédétection, histopathologie numérique, industrie du futur, environnement
Recherche en informatique intelligente y compris le raisonnement sur des données complexes et l’IA (apprentissage profond, traitement du langage naturel, apprentissage basé sur des graphes). Avec des applications en santé, biodiversité et industrie.
intelligence artificielle, optimisation, graphes, algorithmes, génomique, évolution, biodiversité, santé
Développement de modèles et méthodes combinant simulation, optimisation et apprentissage pour analyser et contrôler des systèmes complexes et assister les interventions médicales.
optimisation algorithmique, simulation numérique, apprentissage machine, modélisation géométrique, calcul scientifique, systèmes biologiques, systèmes biomécaniques
Développement de méthodes mathématiques et algorithmiques pour modéliser, analyser et traiter signaux, images et données, avec une forte expertise en biomédical et un ancrage clinique.
Mots-clés
géométrie discrète, morphologie, apprentissage statistique, segmentation, imagerie médicale, diagnostic, inférence bayésienne
Conçoit et coordonne des systèmes robotiques et de méthodes d’IA pour assister les gestes médico-chirurgicaux, intégrer données et images, et commander des systèmes complexes parcimonieux.
Mots-clés
robotique médicale, imagerie interventionnelle, apprentissage machine, simulation biomécanique, commande de systèmes, parcimonie, IA pour la santé, gestes chirurgicaux assistés
Extrait et analyse l’information physique des signaux optiques pour produire des images quantitatives, modéliser le patrimoine et l’urbain, et soutenir climatologie, santé et sécurité alimentaire.
Mots-clés
imagerie spectro-polarimétrique, imagerie quantitative, holographie, réalité augmentée, acquisition 3D, photogrammétrie, numérisation du patrimoine, modélisation urbaine
Combine imagerie multimodale et métabolomique pour identifier et valider des biomarqueurs, comprendre la physiopathologie et guider les thérapies en neurosciences et oncologie.
Mots-clés
IRM quantitative, spectroscopie, métabolomique, biomarqueurs, connectivité cérébrale, neurochirurgie, imagerie préclinique, neurosciences, maladie d’Alzheimer, maladie à corps de Lewy
Synthétise des matériaux, caractérise et modélise leurs propriétés physico-chimiques et les intègre dans des dispositifs dans le domaine de la conversion d’énergie, des capteurs et des technologies de l’information.
Mots-clés
Matériaux nanostructurés, couches minces, semiconducteurs organiques et inorganiques, matériaux modélisés à l'ordinateur, physique de la conversion photovoltaïque, propriétés thermiques aux petites échelles, cellules solaires, capteurs, capteurs quantiques
Développe des systèmes et microsystèmes électroniques et multidomaines innovants répondant aux enjeux industriels et au défis sociétaux émergents en matière de santé, d'énergie et d'environnement.
Mots-clés
microsystèmes, électronique, capteurs, circuits intégrés, modélisation, CAO, intégration, systèmes multidomaines, innovation, applications industrielles
L'équipe IPP regroupe les activités de recherche concernant l’instrumentation et les procédés photoniques dans le domaine de l'interaction de la lumière avec les milieux complexes, tels que les matériaux micro- et nano- structurés et les tissus biologiques dans le but d'en extraire des informations ou de les modifier.
Mots-clés
procédés Laser ultrabref, électrodes en carbone, composants optiques innovants, métamatériaux, microscopie, spectroscopie, OCT, élastographie optique, microscopie Raman, microscopie de fluorescence, imagerie hyper-spectrale.
Caractérise et modélise les écoulements fluides et leurs interactions. Ceci s’articule autour de l’optimisation du morphing des ailes d’avions, de la fonte d’un glaçon sphérique dans un écoulement, du comportement de particules en écoulement turbulent, d’échangeur de chaleur diphasique, mais aussi de l'amélioration la gestion de l’eau, l'exploitation de l’énergie hydraulique et la protection de l’environnement, de la rivière aux systèmes urbains.
Mots-clés
écoulements urbains, turbulence, transferts réactifs, énergie hydraulique, fluides diphasiques, microfluidique, ingénierie écologique
Étudie la mécanique des matériaux biologiques et synthétiques à différentes échelles, développe des modèles constitutifs fidèles et conçoit des jumeaux numériques pour mieux comprendre leur comportement mécanique (applications biomédicales et industrielles).
biomécanique, biomatériaux, dynamique, modélisation bio-fidèle, mécanique multi-échelle, procédés intelligents, simulation numérique
L’équipe GC-E développe des recherches dans le domaine des interactions des constructions civiles avec l’environnement et s’inscrivent ainsi dans les thématiques de développement d’une ville durable, au moyen de modèles et de procédés à différentes échelles.
matériaux, structures, transferts thermiques, efficacité énergétique, énergies renouvelables, durabilité, modélisations multi-échelles, parasismique, interactions environnementales
Formalisation et développement de l’activité de conception de produits et de systèmes et analyse du cycle de vie dans le contexte de la transition numérique des organisations sociotechniques et de l’industrie 5.0.
conception inventive, système d’information, systèmes sociotechniques, cycle de vie, transition numérique, analyse organisationnelle
