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Euromov - Digital Health in Motion

Présentation générale

En janvier 2021 la nouvelle unité mixte « EuroMov Digital Health in Motion » a été officiellement créée entre lMT Mines Alès, l’Université de Montpellier et les CHU de Montpellier et de Nîmes. Cette unité de recherche vise à favoriser la fertilisation croisée de l'intelligence artificielle, des sciences du mouvement et de la santé pour comprendre la plasticité comportementale de l’être humain afin d'envisager de nouvelles approches thérapeutiques et d'améliorer la récupération sensorimotrice, et y trouver une métaphore scientifique, source d'inspiration de nouvelles approches numériques.

La photo identitaire de l'équipe I3A

Qui sommes-nous ? Notre projet scientifique et nos domaines d’expertise.

L’objet d’étude central de l’UMR EuroMov DHM porte sur les plasticités humaine et numérique vues à travers le prisme du mouvement humain. La plasticité humaine ou neuroplasticité fait référence à la capacité du cerveau à évoluer pour s’adapter tout au long de la vie. Outre les facteurs génétiques et l'environnement dans lequel évolue une personne, ses actions et ses mouvements jouent un rôle déterminant dans la plasticité cérébrale. Comprendre les liens dynamiques cerveau-mouvement à différents niveaux nous permettra de promouvoir la plasticité cérébrale et d’améliorer ainsi la récupération sensorimotrice ou la réadaptation. L’analyse des mécanismes sous-jacents à la neuroplasticité vise à permettre par analogie ou mimétisme de développer de nouveaux modèles pour l’apprentissage automatique ou le contrôle adaptatif de systèmes complexes, de mieux gérer l’interaction homme/machine, et les systèmes logiciels sensibles au contexte.

Cette ligne de recherche sur « La Santé Numérique en Mouvement » consiste à mieux comprendre l’étiologie du mouvement humain, considéré comme le niveau d’intégration des phénomènes biologiques et cognitifs, au cours de nos échanges informationnels permanents avec l’environnement. La synergie existante entre nos équipes, science du mouvement humain, informatique et clinique sur le thème, la complémentarité des approches et méthodes nous font anticiper des découvertes scientifiques importantes sur les liens cerveau-mouvement, la sensorimotricité humaine, les modes d’interaction par le mouvement avec notre environnement.

L’unité est organisée en trois thèmes et deux axes :

  • Thème : Perception In Action & Synchronization (PIAS)
  • Thème : Monitoring and Improving Behaviors (MIB)
  • Thème : Learning and Complexity (LAC)
  • Axe transversal: Semantics and Taxonomy of Movement (SemTaxM)
  • Axe transversal: The DHM Factory (Factory)

Quelles applications en ligne de mire ?

Au plan des applications, le rapprochement de nos équipes présage de nombreux débouchés tant d’un point de vue clinique qu’industriel : la mise au point et la validation clinique de méthodes de fouille de « données de mouvement » co-développées avec les rééducateurs pour le guidage qualitatif et quantitatif de la rééducation post-AVC, le développement d’interfaces cerveau-machine pour la rééducation motrice post-AVC ou l’évaluation de la conscience de patients non-répondants suite à une lésion cérébrale grave. Le développement de solutions technologiques innovantes sera également au centre de notre collaboration. A titre d’illustration, nous travaillons sur le développement de solutions de capture du mouvement simples, robustes et peu onéreuses pour le monitoring et la rééducation de patients à domicile, avec application au post-AVC.

Thèmes de recherche

Mots clés – Apprentissage artificiel, vision par ordinateur, synergies action-perception, synchronisation, déficiences sensorimotrices, perception environnementale.

Enseignants Chercheurs

BARDY Benoît, PR UM  - GUYOT Patrice, MA IMT - JANAQI Stefan, MA  IMT - COCHEN DE COCK Valérie, MD HDR UM - BLAIS Mélody, MCF  UM - LAFON-PHAM Dominique, PR HDR IMT - GENY Christian, MD UM - BOSSELUT Grégoire, MCF UM  - MAGNIER Baptiste, MA IMT - GERNIGON Christophe, PR UM - MARC Isabelle, MA IMT - LAGARDE Julien, MCF HDR UM - MONTESINOS Philippe, MA HDR IMT - MARIN Ludovic, MCF HDR UM - SLANGEN Pierre, PR HDR IMT

Objectif 

Nos recherches impliquent trois domaines : les sciences du mouvement, les sciences de la santé et les sciences informatiques avec une forte composante "image" et "son" et visent à découvrir les lois régissant la perception humaine dans les agents en mouvement (perception en action) et la synchronisation homme-environnement en général.

Orientations scientifiques 

L'orientation scientifique principale du thème PIAS concerne la compréhension de la causalité circulaire complexe entre les composants perceptifs et moteurs, entre les états biologiques et psychologiques lors des mouvements humains dirigés vers un objectif. Nous nous concentrons sur la façon dont les nombreux degrés de liberté (informations obtenues à partir de capteurs sensoriels externes et / ou internes) sont compressés en une structure de contrôle de faible dimension. Ces structures produisent des comportements stables mais flexibles lorsque nous nous tenons debout, atteignons une cible, marchons, nous orientons ou manipulons. . L’intégration de compétences en vision et imagerie permet d’enrichir cette approche de deux façons. D’une part, la modification du flux optique de manière ciblée en fonction de la tâche étudiée ou bien l’analyse des informations réellement visuellement perceptibles par un sujet dans un environnement complexe peuvent aider à étudier les interactions entre les entrées de la structure de contrôle et les mouvements ou l’établissement du momentum psychologique. D’autre part, la capture de mouvement dans des espaces non contrôlés, de grandes dimensions, ou sur plusieurs sujets simultanément permet une analyse fine des postures et des interactions entre agents dans des situations plus écologiques que les outils de capture de mouvement classiques. Des travaux sont donc lancés sur l’acquisition sans marqueurs, par capteurs distribués, et sur l’utilisation de drones embarquant des dispositifs de capture pour le suivi d’athlètes. Au niveau sonore, la perception de contenus audio permet d'améliorer la réalisation de mouvements et la synchronisation entre personnes. L'analyse des relations entre les contenus diffusés et les effets possibles sur les individus nous permet de constituer un espace de recherche fertile dans lequel la notion de rythme est primordiale.

Mots-clés - Ingénierie des systèmes et des logiciels, aide à la décision, analyse multicritère, apprentissage artificiel, intelligence ambiante, diagnostic, performance, activité physique.

Enseignants Chercheurs

BERNARD Pierrick, MCF HDR UM - XU Binbin, MA IMT - COURBIS Anne-Lise, MA IMT - BLAIN Hubert, PUPH UM - BESSON Pierre, PRCE UM  - DRAY Gérard, PR HDR IMT - JULIA Marc, PH UM - BOICHE Julie, MCF HDR UM - LAMBOLAIS Thomas, MA IMT - PERREY Stéphane, PR UM - MONTMAIN Jacky, PR HDR IMT - STEPHAN Yannick, MCF HDR UM - URTADO Christelle, MA HDR IMT - VARRAY Alain, PR UM - VAUTTIER Sylvain, MA HDR IMT

Objectif

Le thème MIB se situe au carrefour de la santé (médecine du sport, gérontologie) et des sciences du mouvement (psychologie, neurosciences, physiologie), du génie logiciel et de l'intelligence artificielle. L'innovation de recherche du thème MIB vise à fournir aux humains (utilisateurs finaux, soignants, entraîneurs, …) des conseils pour améliorer leurs comportements afin d'atteindre une meilleure santé, qualité de vie ou performance sportive. Réciproquement, ce thème entend s'inspirer de l'analyse de données et des modèles de mouvement et de santé pour améliorer le génie logiciel ou les techniques d'intelligence artificielle.

Orientations scientifiques

Le monitoring des comportements doit être pris en charge par un système matériel / logiciel composé à la fois de capteurs / appareils connectés intelligents et d'applications qui contrôlent les appareils et produisent des services orientés utilisateur. Les systèmes MIB sont soit portés par des sujets (par exemple, lorsqu'un athlète porte des capteurs qui mesurent son activité), soit mis en œuvre par de plus grandes infrastructures (e.g. lorsqu'un appartement est équipé pour détecter un comportement alarmant de personnes âgées). Du point de vue logiciel, la recherche sur les systèmes MIB consiste à améliorer les pratiques d'ingénierie logicielle et les outils pour développer, déployer et gérer des systèmes intelligents offrant aux utilisateurs finaux des services d’assistance et d’aide. De plus, les systèmes MIB seront étudiés comme des systèmes adaptatifs et évolutifs, utilisant des techniques d'intelligence artificielle non seulement pour fournir aux utilisateurs finaux des services avancés et proactifs, mais aussi comme un moyen de comprendre les contextes d'exécution et d’adapter leurs architectures et comportements internes. L'ingénierie des systèmes MIB adoptera donc des approches d'IA situées et intégrées.

Mots-clés - Apprentissage humain, apprentissage automatique, complexité et adaptabilité, données imparfaites, neuroplasticité, rééducation, optimisation combinatoire, ingénierie des connaissances, sciences des données, approches incertaines, logique floue.

Enseignants Chercheurs

DELIGNIERES Didier, PR UM  - DEROZIER Vincent, MA IMT - BAKHTI Karima, MK UM - MOTTET Denis, PR UM - HARISPE Sébastien, MA IMT - DUPEYRON Arnaud, PU PH UM - NOURRIT Deborah, MCF UM - IMOUSSATEN Abdelhak, MCF IMT - FROGER Jérôme, PH UM - TORRE Kjerstin, MCF HDR UM - RANWEZ Sylvie, PR HDR IMT - JOURDAN Claire, PH UM - SUTTON-CHARANI Nicolas, MA IMT - LAFFONT Isabelle, PU PH UM - TCHECHMEDJIEV Andon, MCF IMT - VASQUEZ Michel, PR HDR IMT

Objectif 

Le thème LAC s’intéresse à l’étude de l'apprentissage humain et de la complexité à travers le prisme des signatures du mouvement de la santé, des données cliniques et des indicateurs d'activité neuronale. Pour répondre aux limites des méthodes de traitement des données existantes, nous développons de nouvelles approches d'apprentissage automatique et de science des données pour l'analyse de données hétérogènes hors ligne et en ligne sur le mouvement et la santé. Une attention particulière est accordée au développement de modèles interprétables, capables de tirer parti des connaissances antérieures et adaptés aux données imparfaites - pierre angulaire et défi majeur pour la mise en œuvre d'agents intelligents. Les applications principales sont liées à la réadaptation des personnes en situation de handicap.

Orientations scientifiques

La principale orientation scientifique de LAC concerne une meilleure compréhension de l'apprentissage et de la complexité des agents intelligents (humains ou artificiels), pour des applications en Santé.  Nous abordons l'apprentissage et la complexité chez les agents intelligents en mettant l'accent sur le raisonnement, l'apprentissage énactif (apprentissage par la pratique) et la complexité comportementale. En plus des contributions scientifiques fondamentales en sciences du mouvement, en intelligence artificielle et en sciences de la santé, nous contribuons également à la recherche translationnelle bidirectionnelle en particulier pour mieux soigner les patients ayant subi un AVC ou lombalgiques ; deux pathologies à fort impact sociétal.

Mots-clés : apprentissage de représentations multimodales, sémantique, ontologies, taxonomie, représentations paramétriques du mouvement, ingénierie des connaissances, traitement automatique de la langue naturelle.

L’axe SemTaxM vise à identifier les classifications taxonomiques du mouvement et à définir une théorie de la sémantique portée par le mouvement et des modèles de sémantique ancrés dans des contextes spécifiques. SemTaxM exploite conjointement les techniques de représentation des connaissances et les formalismes du Web sémantique avec des techniques d'apprentissage de représentations multimodales. Les premières permettent la conception d'ontologies et de bases de connaissances relatives à la taxonomie des mouvements, à la sémantique (raisonnement, résumé sémantique) et aux représentations paramétriques, tandis que les secondes permettent de construire des représentations mathématiques sous-jacentes qui capturent les invariants multi échelle du mouvement, sa complexité et ses propriétés latentes en fusionnant et décomposant des observations multimodales de mouvement : modèles paramétriques, classification taxonomique, activité cérébrale acquise par des méthodes non invasives (EEG, NIRS) qui présentent des signatures neuronales de mouvement et de conscience.

Mots-clés : Modèles, Méthodes, Guides - Connaissances - Outils - Prototypes, Démonstrateurs - Données – Formation - Standardisés, génériques, réutilisables et ouverts.

Objectifs

La Factory vise à améliorer la reproductibilité des résultats et accélérer la recherche translationnelle et le transfert technologique en fournissant des approches normalisées et documentées. Pour promouvoir les travaux de recherche menés dans les thématiques, la Factory encourage le développement de méthodes de développement et de prototypage rapides. Les outils, matériels et logiciels en open source sont privilégiés pour assurer leur maintenance à long terme. Enfin, la Factory met en place une stratégie de diffusion des données ouvertes.

Les principaux bénéficiaires des services de la Factory sont les chercheurs permanents, les doctorants et les étudiants en Master. Ces services sont également accessibles par exemple aux relecteurs scientifiques pour évaluer la reproductibilité des résultats. 

De la manufacture à l'usine. Pour initier les services proposés par la Factory quatre directions principales seront privilégiées au début de la prochaine période de l'unité mixte de recherche : Traitement des données et du signal, Génie logiciel, Apprentissage automatique et sciences des données, Outils et ressources.

Projets de recherche

Le projet HUT est un projet interdisciplinaire porté par un consortium de laboratoires de recherche, d’entreprises et d’institutions du Languedoc-Roussillon et a pour objectif d’étudier les usages du numérique dans l’habitat connecté de demain et d’évaluer leurs impacts sur le bien-être. Un appartement-observatoire, équipé d’une soixantaine de capteurs, a été mis en place pour recueillir les données générées par l’activité quotidienne de deux occupants volontaires pour cette expérimentation pendant une année. L’équipe I3A participe à l’ingénierie de l’appartement-observatoire (développement du système d’information permettant la collecte et l’exploitation des données) et à un premier ensemble de projets de recherche pluridisciplinaires : valeur perçue des agencements d’objets connectés (génie logiciel / marketing) ; comportement locomoteur à domicile (data mining / sciences du mouvement) ; analyse continue du mouvement (image / sciences du mouvement).

Initié par une collaboration avec l’Aramav en 2013, le projet AUREVI s’intéresse à la conception d’une aide technique basée sur un dispositif de réalité virtuelle pour apporter aux malvoyants une assistance dans les activités de la vie quotidienne et en particulier dans les déplacements. Il s’articule autour des travaux de deux thèses (la première soutenue en novembre 2018 et la seconde débutée en octobre 2018). Nous cherchons à optimiser le contenu informationnel des images affichées en adaptant le rendu perceptif des images d’une scène réelle à un observateur donné, et pour cela, nous considérons cet observateur dans son environnement, en mettant en regard les caractéristiques techniques du dispositif d’un point de vue logiciel (contrôle de la luminosité et de la couleur, rehaussement de contrastes, établissement de cartes 3D) et matériel (caméras et afficheur), les conditions  d’acquisition des images, et  les performances visuelles déficientes du sujet (modélisation des mécanismes bas niveau du système visuel humain). Les efforts menés portent également sur la recherche de partenaires pour l’évaluation clinique du service rendu par le dispositif d’aide technique et pour son industrialisation.

Lors d’usage de dispositifs connectés de télé suivis, dans la prise en charge de l’apnée du sommeil, plusieurs métriques sont recueillies et télétransmises pour appréciation non seulement du bon fonctionnement du dispositif mais également de son usage. L’objectif du projet est d’évaluer l’efficacité de différents dispositifs ainsi que les services associés par des méthodes innovantes de traitement de données issues de l’Intelligence Artificielle.

KAMI est un module technologique d’Intelligence Artificielle et d’analyse multicritères pour l’évaluation de la fragilité des personnes. LGI2P, CARSAT LR, KYOMED INNOV et Laboratoire EPSYLON.

Ce projet vise à développer des solutions de télé-réhabilitation pour les malades chroniques. Piloté par le CHU de Montpellier, ce projet a été lauréat de l’appel à projet Recherche et Société(s) 2018 de la région Occitanie. Maintien à long terme des acquis d’un séjour de réhabilitation grâce à l’organisation du parcours de post réhabilitation par l’intermédiaire d’une solution mobile : Etude prospective, randomisée, contrôlée, multicentrique dans une population de patients chroniques. Collaboration : CHU de Montpellier, Université de Montpellier, LGI2P, 5-Santé, Satt AxLR.

Le LGI2P en collaboration avec le centre de recherche EuroMov de l’Université de Montpellier est partenaire du projet H2020-FETPROACT-2018-01 « EnTimeMent - ENtrainment and synchronization at multiple TIME scales in the MENTal foundations of expressive gesture ». Fondé sur une nouvelle approche neuro-cognitive à plusieurs échelles de temps, EnTimeMent vise un changement scientifique et technologique radical pour l'analyse, l'entraînement et la prédiction qualitatifs du mouvement humain.

L'objectif de ce projet est d'analyser, de spécifier, de concevoir, de réaliser et de valider une application mobile embarquée, dont le but est de détecter les indicateurs / marqueurs précoces de «burnout». Son développement suivra le cadre de développement incrémental que nous avons développé pour les systèmes réactifs. Les indicateurs de burnout observés peuvent être de deux types : les indicateurs physiologiques, qui reflètent la charge mentale interne, comme la variabilité de la fréquence cardiaque et ceux environnementaux, qui mesurent les facteurs de pression extérieure, comme le bruit ambiant et la charge lumineuse. Les questions de recherche abordées sont : quels sont les avantages de l'utilisation de méthodes formelles pour les applications mobiles de santé ? Les médecins du travail peuvent-ils compter sur une telle application ? Comment les modèles de génie logiciel (ontologies, diagrammes d'objectifs, diagrammes de classes, modèles de comportement…) peuvent-ils être utiles pour la compréhension de l'épuisement professionnel et les descriptions de la charge mentale humaine ? Comment pouvons-nous améliorer les méthodes de génie logiciel agiles avec des techniques formelles ? Collaboration : Laboratoire Epsylon UPV Montpellier 3 et LGI2P.

La transplantation hépatique apporte un bénéfice indiscutable en termes de survie et de qualité de vie pour les malades atteints d'insuffisance hépatique à un stade terminal. L’amélioration des résultats de la transplantation au cours des dix dernières années a conduit à sa large adoption. En parallèle, il est rapidement apparu que le nombre de patients qui pourraient tirer un bénéfice de la transplantation dépasse constamment le nombre de donneurs d’organes. La stéatose représente probablement la cause la plus fréquente de dysfonctionnement précoce ou de non-fonction primaire du greffon. Il s’agit aussi de la cause la plus fréquente de refus de l’organe pendant le prélèvement et donc d’une ultérieure réduction du nombre de greffons transplantables. L’objectif principal de ce projet est donc d’identifier et de tester des méthodes d’analyse d’images, d’apprentissage automatique et d’Intelligence Artificielle capables de classifier selon les principaux pourcentages de stéatose des donneurs à travers l’utilisation des images intra opératoires du greffon hépatique et des données biologiques du donneur. Société Stella Surgical.

Porté par la dorsale scientifique Santé, Longévité, Qualité de vie, ce projet a pour objectif de concevoir des Interfaces Cerveau-Machine (ICM).  Les premiers résultats de l’étude clinique « Interface Cerveau-Machine : évaluation de la conscience de patients non-répondants après lésion cérébrale grave » menée en collaboration avec le CHU de Nîmes sont encourageants. 

Thèses

  • DESMARAIS Yann. KeenMT : Étude et développement d'un système de visualisation tridimensionnelle de trajectoire de corps en mouvement. Encadrement de thèse : MONTESINOS Philippe, MOTTET Denis, SLANGEN Pierre. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s244296
  •     DULEME Meyi. NEURENGAGE : NEUREofeedback et ENAGEment. Encadrement de thèse : DRAY Gérard, PERREY Stéphane, TENA-CHOLLET Florian. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s165513
  •     DU Yu. Utilisation d'ontologies pour améliorer les performances des systèmes de recommandation. Encadrement de thèse : RANWEZ Sylvie, RANWEZ Vincent. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s244301
  •     ELIMAM Rayane. Optimisation multi-objectif et apprentissage artificiel pour l’entraînement sportif : de la performance à la santé. Encadrement de thèse : MONTMAIN Jacky, PERREY Stéphane, SUTTON-CHARANI Nicolas. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s244306
  •     FOUQUE Morgan. Inspection de pièces manufacturées par imagerie terahertz en régime perturbé. Encadrement de thèse : STRAUSS Olivier, SUTTON-CHARANI Nicolas. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s219154
  •     GOETZ Satya. Rencontre entre mémoire et décisions : Modélisation et simulation de la fonctionnalité de notre environnement. Encadrement de thèse : MARTIN Sophie, DRAY Gérard.
  •     JACQUIN Lucie. Traitement de données incertaines : Application au tri des matières plastiques. Encadrement de thèse : MONTMAIN Jacky, PERRIN Didier, IMOUSSATEN Abdelhak. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s244311
  •     KISSOUS Marion. Système embarqué d’identification des facteurs de risques de l’épuisement professionnel : conception, développement et évaluation. Encadrement de thèse : DRAY Gérard, MARTIN Sophie, COURBIS Anne-Lise. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s244313
  •     PEREZ Quentin. Génie logiciel empirique -  Elaboration de métriques pour assister la prise de décisions. Encadrement de thèse : URTADO  Christelle, VAUTTIER  Sylvain. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s244251
  •     RADOUANE Karim. Apprentissage de représentations multimodales pour la sémantisation des paramètres du mouvement. Encadrement de thèse : RANWEZ Sylvie, TCHECHMEDJIEV Andon, LAGARDE Julien. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s255996
  •     SANE Baidy. Etude et développement d'un système de contrôle de la qualité d'impression basé sur des critères visuels d'appréciation. Encadrement de thèse : LAFON-PHAM Dominique, SLANGEN Pierre.
  •     SANNIER Mélodie. Étude de la marche à la maison. Encadrement de thèse : BARDY Benoit, DRAY Gérard, JANAQI Stefan. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s228114
  •     SHOKOUH Ghulam Sakhi. Détection et classification d'objets dans des images numériques. Encadrement de thèse : MONTESINOS Philippe, MAGNIER Baptiste. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s244354
  •     TURO Sibylle. Environnements numériques et charge mentale : préconisations pour éviter épuisement et stress. Encadrement de thèse : BROUILLET Denis, DRAY Gérard. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s209298
  •     VALLANCE Emmanuel. Application de techniques d'apprentissage pour la détection et la reconnaissance des blessures sportives. Encadrement de thèse : PERREY Stéphane, GUYOT Patrice, SUTTON-CHARANI Nicolas. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s234237
  •     WALBRECQ Cédric. Modélisation de la perception visuelle par un observateur paramètrable : applications dans le domaine de la basse vision. Encadrement de thèse : LAFON-PHAM Dominique, MARC Isabelle. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s244365
  •     WALLEZ Guillaume. Rupture de fluence et perturbation de la mémoire prospective : mécanique des injonctions digitales. Encadrement de thèse : BROUILLET Denis, DRAY Gérard. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s209295
  •     YADDADEN Ali. Machine Learning pour l'Optimisation de Tournées de Véhicules. Encadrement de thèse : VASQUEZ Michel, HARISPE Sébastien. Accéder en ligne : https://www.theses.fr/s244367

 

Partenariats

La recherche appliquée d’EuroMov-DHM a pour objectif de renforcer de façon durable le transfert des connaissances et des compétences vers l’économie locale, régionale et nationale. Nous développons ainsi dans nos domaines, une activité de recherche partenariale directe avec l’Industrie, cela en assurant la qualité scientifique de nos actions de recherche et en améliorant la cohérence et la complémentarité des actions par une vision stratégique au sein de ses thèmes de recherche. 

Collaborations scientifiques et activités partenariales régionales

  • Aramav, clinique de réadaptation et de rééducation pour déficients visuels (Nîmes).
  • Epsylon, dynamique des capacités humaines et des conduites de santé (Montpellier).
  • Institut méditerranéen des métiers de la longévité - I2ML (Nîmes).
  • KYOMED, plan d'investissement d'avenir, Université de Montpellier et LIRMM (Montpellier).
  • UMR Espace-Dev (Montpellier).

SEMAXONE

Ambitionne d'assister l'opérateur humain confronté à une surcharge cognitive dans un contexte potentiellement critique (prise de décision en situation de crise, réaction à un imprévu en salle de contrôle, dans le cockpit d'un avion, etc.). Pour cela l'information utile doit être identifiée, filtrée et présentée de façon synthétique à l'opérateur humain. Par ailleurs, des capteurs évaluent la charge cognitive de ce dernier, afin d'adapter la quantité et la forme des informations à produire. Le porteur de projet est accompagné conjointement par I3A et l’équipe Neuroplasticité et Réadaptation de EuroMov Université de Montpellier dans la définition de ce projet ambitieux et la mise en place de solutions innovantes.

GLUCAL   

Liberté et Efficacité dans le Contrôle du Diabète traité par l’Insuline.

TEP   

Solution de mise en relation patient / dentiste.

CLEAN BILL   

Conception et commercialisation d 'une solution de dématérialisation des tickets de caisse.

MULTIBOT   

Premier robot intelligent et autonome au monde destiné aux particuliers.

MON JOB BOARD   

Application de type « Auto-Bilan » exploitant toute la richesse du Traitement Automatique du Langage et de l’Intelligence Artificielle pour aider les actifs à mieux se connaître, identifier leurs aspirations profondes et valoriser leurs «Soft Skills ».  L’objectif est de leur permettre de retrouver plus rapidement un travail qui leur correspond vraiment, notamment avec un JobBoard orienté Soft Skills.

SOPUMP   

Première plateforme collaborative et indépendante du métier de pompage, couplée à un applicatif sur mobile accessible 24h/24

SEEDERS

Il s'agit un service à la convergence du réseau social et du jeu vidéo, qui vise la réalisation de projets par un collectif d'utilisateurs. Une plateforme logicielle permet à ses utilisateurs d’entrer en contact en exprimant leurs souhaits, envies ou besoins, et de les réaliser ensemble. Les utilisateurs sont donc tout à la fois explorateurs et créateurs de la plateforme Seeders. L'équipe I3A réfléchit à la définition de modèles sémantiques pour l'indexation et la recherche de ces graines de projets, ainsi que leur visualisation dans le réseau social des utilisateurs de la plateforme. 

CONECTHIVE

Le peson connecté développé par la structure en création a pour fonction initiale la surveillance du poids des ruches d’une exploitation. Intégré dans le système Hivio (nom de code du projet), le peson connecté devient un capteur réparti sur l’ensemble du cheptel de l’exploitation. Il délivre une vision globale de la dynamique des colonies, rend compte à l’apiculteur des tendances (miellées, essaimage, risques de famine, performances des lignées, ruches à surveiller, etc..). La fonction de mesure du poids n’est plus la fonction principale ; l’évolution du poids est considérée comme un marqueur essentiel et global de la vigueur de la colonie ou au contraire le signe d’un dysfonctionnement. Il est enrichi d’autres mesures (e.g. traitement d’images), de techniques d’analyses de redondances analytiques, de fonctions de prévision, de détection et de diagnostic. L’encadrement d’étudiant(s) dans le cadre d’un monitorat concerne le suivi des abeilles au trou de vol de la ruche pour l’étude comportemental de ces dernières.

En savoir plus sur l’incubateur à IMT Mines Alès

Les collaborations nationales pérennes apportent un potentiel de rayonnement à l’unité. La stratégie de recherche portée par l’IMT se décline en thématiques phares qui couvrent l’intégralité des travaux menés dans le domaine de l'informatique et des systèmes, e.g., Data Analytics et intelligence Artificielle, Ingénierie et Services de la Santé, Réseaux et Internet des Objets. 

Constitution d’un réseau de partenaires, limité en nombre, mais donnant lieu à des collaborations denses et pérennes : le LIRMM, la faculté d’odontologie et SupAgro à Montpellier et les CHU de Nîmes et de Montpellier, mais surtout avec de nouveaux partenaires académiques régionaux rencontrés sur le quadriennal et dans la logique de l’unité mixte, nationales avec le LSIS de Marseille, le LISTIC d’Annecy, l’Université du Mans, l’Université de Poitiers, IMT Mines Albi ou Mines St Etienne.

En savoir plus sur les partenariats IMT Mines Alès

La recherche académique de l’unité est reconnue au niveau international et fait l’objet de nombreuses publications dans des revues scientifiques et des conférences de haut rang. Elle est également le fruit de collaborations internationales et des échanges ont lieu régulièrement (soit par l’accueil de chercheur étrangers au sein du laboratoire, soit par le séjour de certains membres de l’équipe dans des laboratoires étrangers). 

  • Université nationale de Quilmes (Buenos Aires, Argentine), 
  • Biomedical Engineering Research Group (BERG) de la National University of Ireland Maynooth (NUIM)
  • BRAMS – International Laboratory for BRAin, Music and Sound Research - University of Montreal and McGill University
  • Faculty of Electrical Engineering CTU Prague, République tchèque
  • Université Austral (Argentine)
  • Institute of Mechatronic Design and Production de l'Université Johannes Kepler de Linz (JKU)
  • NUST (Nanjing University of Science and Technology)
  • Institut Polytechnique de Hanoï (Vietnam)
  • Université de Nagoya et Hosei (Japon)
  • Université de Jiangnan (Chine)
  • Université de Sarajevo (Bosnie)
  • ITMO University (Information Technologies, Mechanics and Optics), Saint Petersburg (Russie)
  • Northern Technical University, Department of Technical Computer systems, Kirkuk (Irak)
  • Kabul Polytechnic University (Afghanistan)
  • New Mexico Tech (USA) 
  • ISASI Napoli (Italy)

En savoir plus sur l’action internationale à IMT Mines Alès

Former à la recherche les acteurs des innovations de demain

Chaque année nous accompagnons des jeunes dans leur formation aux métiers de la recherche, qu’ils concrétisent dans des postes académiques ou dans des équipes de R&D privées. Principalement dépendants de l’école doctorale I2S (informatique, Structures et Systèmes), nos sujets de recherche couvrent les différentes thématiques de l’équipe.

Contact

Stéphane Perrey

Directeur de l'unité

Contact

Jacky Montmain

Co-directeur de l'unité

I3A - label Figaro