Le CRIL en bref

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Le Centre de Recherche en Informatique de Lens (CRIL UMR 8188) est un laboratoire de l’Université d’Artois et du CNRS dont la thématique de recherche fédératrice concerne l'intelligence artificielle et ses applications. Il regroupe près de 70 membres : chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants et personnels administratifs et techniques.

Le CRIL participe à la Confédération Européenne de Laboratoires en Intelligence Artificielle CLAIRE et à l'alliance régionale humAIn. Il bénéficie du soutien du Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche, du CNRS, de l’Université d’Artois et de la région Hauts de France.

Le CRIL est localisé sur deux sites à Lens : la faculté des sciences Jean Perrin et l’IUT.

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Publications récemment mises à jour

2024 Omar Et-Targuy, Carole Delenne, Salem Benferhat, Ahlame Begdouri, Thanh-Nghi Do, Truong-Thanh Ma, From GIS to Graphical Representation for Maintaining Connectivity of Wastewater Network Elements in SN Computer Science, vol. 5, n° 7, pp. 851, 2024.
2024 Juliete Rossie, Jérôme Delobelle, Sébastien Konieczny, Clément Lens, Srdjan Vesic, Collective Satisfaction Semantics for Opinion Based Argumentation in 21st International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning {KR-2023}, International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, pp. 631-641, 2024.
2024 Duc Anh Le, Stéphanie Roussel, Christophe Lecoutre, Anouck Chan, Learning Effect and Compound Activities in High Multiplicity RCPSP: Application to Satellite Production in CP 2024, Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2024.
2024 Arthur Marzinkowski, Salem Benferhat, Anastasia Paparrizou, Cédric Piette, Approche incrémentale pour la détection des textes de légendes dans des cartes numériques in CNIA 2024 - 27e Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, 2024.
2024 IA explicable Louenas Bounia, Frédéric Koriche, Approximation des explications probabilistes via la minimisation super-modulaire in Conférence francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances EGC 2024, 2024.

Actualités  (RSS)

Séminaire Séminaire de Damien SILEO - Inria, Lille

Improving large langauge models reasoning with adaptive formal reasoning datasets
28 nov. 2024 - 14:00

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Séminaire Séminaire de Alexandre Dubray - UC Louvain 

Modeling and Solving Probabilistic Inference Model with Projected Weighted Model Counting
21 nov. 2024 - 14:00

Computing probability from probabilistic models is a challenging problem, which is #P-Hard in general. One popular technique for solving such problems is to transform the model into a propositional formula in CNF form and then calculate the formula's weighted number of models. However, classical encodings only partially translate the input models' probabilistic features. For example, the distributions are transformed into clauses, but classical model counters do not use the fact that its values sum up to one.

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Séminaire Séminaire de Francine Monchau , Olivier Carpentier et Nabil HIHAT - LGI2A -

Analyse d’une chaine numérique pour développement de dispositifs médicaux implantables adaptatifs réalisés par fabrication additive.
7 nov. 2024 - 14:00

Avec le développement des techniques d’impression 3D et notamment celles utilisant des métaux, les dispositifs médicaux (DM) subissent de constantes évolutions. Si, par exemple, aujourd’hui réaliser un DM parfaitement personnalisé en titane est possible, les délais de conception ainsi que la difficulté à obtenir une image médicale 3D pour tous les cas cliniques rendent la personnalisation à grande échelle complexe à mettre en œuvre. Le projet BIP, financé par la région et par le programme de maturation de la SATT (Sociétés d’Accélération du Transfert de Technologies) sera présenté comme retour d’expérience.

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Séminaire Conférence Sébastien Konieczny (CRIL) – EurAI Fellow 2024

Changement de croyances et états épistémiques
9 oct. 2024 - 14:00

Dans cet exposé nous discuterons de la théorie du changement de croyances, en particulier des opérateurs de révision itérée et leurs généralisations. Cette théorie s’intéresse aux opérateurs permettant de modifier les croyances d’un agent (exprimées par des formules logiques – dans cet exposé nous nous focaliserons sur le cas de la logique propositionnelle) lorsqu’il reçoit de nouvelles informations re-mettant en cause une partie de ses croyances. Nous rappellerons le cadre standard de la révision AGM (Alchourron-Gärdenfors-Makinson) et de la révision itérée (Darwiche-Pearl).

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Article sur les travaux de Sébastien Konieczny suite à sa nomination en tant qu'EurAI Fellow 2024

27 sept. 2024 - 00:00

Le CNRS Sciences Informatiques vient de publier l’article « Permettre à l’IA de détecter la vérité malgré des sources contradictoires », qui présente les travaux de Sébastien Konieczny et sa nomination en tant qu’EurAI Fellow 2024.

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