City → Mobility → Data → AI → Connected Mobility → Digital Twin → Governance → Integrated AI-enabled City. This hour seminar looks at how Big Data and Artificial Intelligence… Read more »
La 28ᵉ édition de l’International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems (ISMIS 2026) arrive à Lyon pour cette années ! Pendant trois jours (Du 22 au 24 juillet 2026), des… Read more »
Notre doctorant Abdelkrim Zitouni a présent ses travaux, « PAC-Bayesian RL Trains Generalizable Policies », lors de la conférence internationale ICML 2026 (International Conference on Machine Learning) à Séoul, en Corée du… Read more »
Partenariat Hubert Curien (PHC) Braccusi, France-Roumanie. Ce projet vise à mettre en œuvre un système de détection de contenus préjudiciables, en utilisant une approche fondée sur les données. Les principaux… Read more »
R. El-Idrissi, J. Agoun, J. Darmont, S. Loudcher, « Content Learning for Metadata Extraction and Enrichment of Historical Hand-Drawn Illustrations », New Trends in Databases and Information Systems – ADBIS… Read more »
La soutenance aura lieu le lundi 15 juin à 10h00, au campus Berges du Rhône, 4 bis rue de l’Université, 69007 Lyon, dans l’Amphithéâtre Laprade. Vous trouverez un plan du… Read more »
En collaboration avec la Société Mathématique de Tunisie (SMT) Format hybride Le programme sera articulé autour de deux sessions thématiques : 🔹 Optimization, Machine Learning and Data Science 🔹 Applied… Read more »
Hors les campus, En co-modal de 9h à 12h Le Dictionnaire de Trévoux (1743) entre dans l’ère numérique ! La plateforme de consultation de l’édition numérique du Dictionnaire universel françois… Read more »
A. Diouan, S. Loudcher, J. Darmont, E. Ferey, « Discovering Relationships in Data Lakes Using Large Language Models: An Industrial Case ». 28th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery… Read more »
Félicitations à Abdelkrim Zitouni, ainsi qu’à ses encadrants Nadia Kabachi et Juba Agoun pour sa publication acceptée à ICML 2026 : « PAC-Bayesian Reinforcement Learning Trains Generalizable Policies »
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