Avec la popularité croissante des smartphones et des réseaux sociaux, les images et vidéos numériques sont acquises, transférées et partagées presque à tout moment et en tout lieu. L'équipe ACTIV s'intéresse aux nouvelles applications et aux nouveaux défis qui apparaissent pour tirer le meilleur parti des images et des vidéos.
Les travaux de recherche de ACTIV se concentrent sur l'analyse de bas niveau et sur l'interprétation de haut niveau du contenu des images et des vidéos, par des approches d'apprentissage automatique notamment d'apprentissage profond.
Diverses disciplines en bénéficient telles que la perception visuelle, la cybersécurité, la compréhension du comportement humain et le diagnostic médical et industriel basé sur l'image.
ACTIV est l'une des équipes du pôle Sciences des Données (PSD).
Image
Logo de l'équipe
Chiffres-clés
6
permanents
10
doctorants & post-doctorants
1
start-up
Axes de recherche
Les thématiques de recherche de ACTIV se regroupent en 4 axes principaux :
- l'analyse d'images et de vidéos basée sur l'intelligence artificielle (IA), en tirant parti des méthodes récentes basées sur l'apprentissage profond pour comprendre le contenu des images et des vidéos
- la sécurité des contenus multimédias, en détectant les images truquées (y compris les deepfakes) et en localisant les contrefaçons dans les images trafiquées
- les effets spéciaux de vidéos, en apportant aux vidéos du quotidien un traitement intelligent, attrayant, avec des effets visuels utiles aux professionnels comme au grand public
- l'intelligence artificielle frugale et explicable pour les images médicales, en étudiant l'explicabilité et la quantification des incertitudes des modèles d'apprentissage profond frugaux.
Mots-clés
apprentissage automatique, apprentissage profond, qualité d'image, criminalistique d'image, effets visuels vidéo, réseau de neurones, vision par ordinateur, intelligence artificielle embarquée
ACTIV en images
Illustration des travaux de l'équipe ACTIV
Crédits photos © GIPSA-lab
Projets
AERODUST
2025-2029
Objectif : Instrument innovant pour la mesure temps réel et haute fréquence de la contribution des poussières minérales à la concentration PM10
Financement : ANR PRCE
Coordinateur : Adrien REYNAUD
Financement : ANR PRCE
Coordinateur : Adrien REYNAUD
NEXT-LIFE
2024-2028
Objectif : Sécurisation de contenus 3D pour les mondes virtuels
Financement : ANR PRC
Coordinateur : William PUECH
Financement : ANR PRC
Coordinateur : William PUECH
CI2(IA)
2023-2027
Objectif : Vérification d'Intégrité d'Image pour l'Anticipation d'Attaques d'Influence.
Financement : ANR-23-IAS4-0004 TSIA
Coordinateur : Vincent ITIER (Centre d'Enseignement de Recherche et d'Innovation Systèmes Numériques)
Financement : ANR-23-IAS4-0004 TSIA
Coordinateur : Vincent ITIER (Centre d'Enseignement de Recherche et d'Innovation Systèmes Numériques)
REIDATA
2021-2024
Objectif : Production de données fiables et en quantité suffisante pour l'entrainement des systèmes d'apprentissage automatiques, notamment de réseaux de neurones artificiels profonds. Partenaires : ATOS.
Financement : Région Auvergne-Rhône-Alpes
Financement : Région Auvergne-Rhône-Alpes
FACE-ALIVE
2022-2024
Objectif : Partenariat avec id3 Technologies
Financement : Région Auvergne-Rhône-Alpes
Financement : Région Auvergne-Rhône-Alpes
DeepKnee
2024-2026
Objectif : Le deep learning au service de la prévention, du diagnostic et du suivi de la blessure au genou du sportif.
Financement : IRGA MIAI Grenoble
Coordinateur : Julien FRERE
Financement : IRGA MIAI Grenoble
Coordinateur : Julien FRERE
Partenaires
Partenaires académiques
- LS2N
- LIRIS
- LIRMM
- Académie Chinoise des Sciences
- Los Alamos National Laboratory New Mexico
- INAOE (Mexique)
Partenaires industriels
- STMicroelectronics
- ATOS
- Corys
- Ōberon Sciences
- Allegro DVT
- id3 Technologies
- CEA
- Lynred
- HP
- Carestream Dental
- Schneider Electric